`bilgisayarligoru` ile İlgili Madde Sonuçları

Yapay zekâ (Artificial Intelligence – AI), insanın öğrenme, akıl yürütme, problem çözme, algılama ve karar verme gibi bilişsel yeteneklerini taklit edebilen ya da bu yetenekleri aşmayı hedefleyen bilgisayar sistemleri ve algoritmalar bütünü olarak tanımlanmaktadır. Yapay Zekâ Kavramının Tanımı ve Kapsamı Yapay zekâ, en genel anlamıyla makinelerin insan benzeri zihinsel süreçleri gerçekleştirebilmesini amaçlayan disiplinlerarası bir araştırma alanıdır. Bu alan bilgisayar bilimleri merkezli olmakl

Faster R-CNN, görüntülerde nesne tespiti gerçekleştirmek amacıyla Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick ve Jian Sun tarafından geliştirilmiş iki aşamalı bir derin öğrenme mimarisidir. Model, nesne aday bölgelerinin belirlenmesi ve bu bölgelerin sınıflandırılması süreçlerini tek bir evrişimli sinir ağı içerisinde birleştirir. Bu yaklaşım, bölge önerisi üretimini ağ içinde öğrenilen bir işlem hâline getirerek önceki yöntemlere kıyasla daha bütünleşik bir yapı sunar. Faster R-CNN, R-CNN ve Fast R

Hareket sensörleri, çevresindeki hareketleri hissedebilen özel cihazlardır. İnsan ya da nesneler hareket ettiğinde bunu algılar ve bu bilgiyi makineler veya bilgisayarlara gönderir. Böylece cihazlar hareketi anlayarak farklı görevler yapabilir. Nasıl Çalışırlar? Hareket sensörleri, hareketi algılamak için genellikle ışık, ses dalgaları veya elektrik sinyalleri kullanır. Bazıları, insanların dokunma ve hareket tarzlarını bile fark edebilir. Bu sayede, sensörler hareketi doğru ve hızlı bir şekilde

Uzamsal yapay zeka, bir sistemin fiziksel ya da sayısal bir çevreyi üç boyutlu olarak algılaması, bu çevreye ilişkin tutarlı bir iç temsil oluşturması ve bu temsili kullanarak hedefe yönelik eylem üretebilmesiyle tanımlanan yapay zeka yaklaşımıdır. Klasik bilgisayarlı görü çoğu zaman tek bir görüntü anından “ne var” ve “nerede” çıkarımı yapmaya odaklanırken, uzamsal yapay zeka zaman içinde akan çoklu algı verilerini birleştirir, konumlama ve haritalama süreçlerini çevrimin içinde tutar ve algı i

Fei Fei Li, bilgisayar bilimi ve yapay zeka alanlarında çalışan bir akademisyendir. Stanford Üniversitesi bilgisayar bilimi bölümünde profesör olarak görev yapar ve Stanford İnsan Odaklı Yapay Zeka Enstitüsü eş direktörüdür. Çalışmaları makine öğrenmesi, derin öğrenme, bilgisayarla görme ve bilişsel ile hesaplamalı sinirbilim alanlarında yoğunlaşır. Eğitim ve Akademik Kariyer Li, 1999 yılında Princeton Üniversitesi fizik bölümünden mezun oldu ve 2005 yılında Kaliforniya Teknoloji Enstitüsü bünye

Güvenlik kamerası, belirli bir alanı izlemek, görüntüleri kaydetmek veya uzak bir konuma iletmek amacıyla tasarlanmış elektro-optik bir cihazdır. Literatürde genellikle CCTV (Closed-Circuit Television - Kapalı Devre Televizyon) sistemlerinin ana bileşeni olarak tanımlanır. Bu sistemler, televizyon yayıncılığının aksine, görüntüyü halka açık bir şekilde değil, yalnızca yetkilendirilmiş belirli bir izleme noktasına iletir. Temel Çalışma Prensibi Bir güvenlik kamerasının temel işlevi, lensten gelen

VGG16, görsel tanıma görevleri için geliştirilmiş derin bir konvolüsyonel sinir ağı (CNN) mimarisidir. 2014 yılında Oxford University Visual Geometry Group (VGG) tarafından önerilen bu model, aynı yıl ImageNet yarışmasında yüksek başarı elde etmiş ve derin öğrenme tabanlı görüntü işleme modellerinin evriminde önemli bir dönüm noktası olmuştur. “16” ifadesi, modeldeki katman sayısını (13 konvolüsyon + 3 tam bağlantılı) belirtir. VGG16 Mimarisi VGG16'nın temel tasarım felsefesi, çok sayıda küçük f

Scale AI, yapay zekâ (YZ) uygulamalarının geliştirilmesini hızlandırmayı amaçlayan bir teknoloji şirketidir. Şirket, yüksek kaliteli veri kümeleri oluşturmak, modelleri test etmek ve değerlendirmek, görev odaklı yapay zekâ çözümleri sunmak üzere kapsamlı bir platform sunmaktadır. Hem özel sektör hem de kamu sektörü için hizmet veren Scale AI, savunma, otomotiv, medya ve finans gibi farklı alanlarda yapay zekâ sistemlerinin uygulanabilirliğini artırmayı hedeflemektedir. Genel Bilgiler Scale AI, 2

MobileNetV2, mobil cihazlar ve sınırlı hesaplama kapasitesine sahip sistemler için geliştirilmiş bir evrişimli sinir ağı mimarisidir. Model, düşük işlem maliyeti ile yüksek doğruluk arasında denge kurmayı amaçlayan bir tasarım yaklaşımına dayanır ve depthwise separable convolution, inverted residual yapı ve linear bottleneck bileşenlerini birlikte kullanır. Görüntü sınıflandırma başta olmak üzere nesne tespiti ve anlamsal bölümleme gibi farklı bilgisayarlı görü görevlerinde omurga (backbone) mim

Labelbox, yapay zekâ destekli veri etiketleme ve model değerlendirme çözümleri sunan bir teknoloji şirketidir. 2018 yılında kurulan şirket, San Francisco, Kaliforniya merkezlidir. Yapay zekâ araştırmaları ve üretken yapay zekâ modelleri için yüksek kaliteli eğitim verisi üretmeye odaklanan Labelbox, “veri fabrikası” yaklaşımıyla öne çıkar. Platformu, hem yazılım hem de uzman etiketleyici hizmetlerini entegre ederek şirketlere veri etiketleme, model eğitimi, değerlendirme ve kalite kontrol gibi s