Profesyonel Terminoloji İngilizce ve Türkçe Karşılaştırma Tablosu 
 
21
YAPAY ZEKÂ ALGORİTMALARINA GİRİŞ
 
1.1. Yapay Zekânın Oluşumu ve Gelişimi 
 
27
1.2. Yapay Zekânın Ana Uygulama Alanları ve Endüstrileri 
 
29
1.3. Python ile Yapay Zekâ Algoritmaları 
 
31
1.4. Python Yapay Zekâ Programlama Ortamının Oluşturulması 
 
32
VERİ İŞLEME ALGORİTMALARI VE PROGRAMLAMA
 
2.1.1. Fourier Analizinin Keşfi 
 
41
2.1.2. Fourier Dönüşümü İlkesi ve Uygulaması 
 
42
2.2.1. Dijital Sinyal İşleme ve Evrişim İşlemi 
 
50
2.2.2. NumPy Evrişim İşlevi 
 
55
2.2.3. İki Boyutlu Matris Evrişim Hesaplaması 
 
56
2.2.4. Görüntü Evrişim Uygulama Örneği 
 
58
2.3. İkiye Bölme Metodu 
 
60
2.4. En Küçük Kareler Yöntemiyle Eğri Uyarlaması 
 
62
2.4.1. En Küçük Karelerin Geliştirilmesi 
 
63
2.4.2. En Küçük Kareler Yöntemi ve Eğri Uyarlama 
 
63
2.5.2. Taylor Serisi Açılımı ve Polinom Yaklaşımı 
 
72
2.6. Fark Yöntemiyle Diferansiyele Yaklaşma 
 
76
2.6.1. Fark Yöntemine Giriş 
 
76
2.6.2. Sonlu Farkın Çeşitli Biçimleri ve Programlama 
 
77
2.7. Monte Carlo Yöntemi 
 
79
2.7.1. Monte Carlo Yönteminin Prensipleri 
 
80
2.7.2. Monte Carlo Yönteminin Uygulaması 
 
82
2.8. Gradyan İniş Algoritması 
 
87
2.8.1. Yönlü Türev ve Gradyan 
 
87
2.8.3. Gradyan İniş Algoritmasına Dayalı Doğrusal Regresyon 
 
90
BİLGİSAYARLA GÖRÜ ALGORİTMALARI VE PROGRAMLAMA
 
3.1. Görüntü Tanıma Teknolojisinin Geliştirilmesine Giriş 
 
101
3.2. Görüntü Tanıma Temel Algoritmaları 
 
104
3.2.1. Kenar Algılama 
 
104
3.2.2. Köşe Algılaması 
 
121
3.2.3. Geometri Algılama 
 
128
3.2.4. Ölçek Değişmeyen Özellik Dönüşümü 
 
135
3.3. OpenCV ve Video Görüntü İşleme 
 
139
3.3.1. Video Okuma ve Yazma İşlemi 
 
139
3.3.2. Hareket İzi İşareti 
 
142
3.3.3. Hareket Algılama 
 
148
3.3.4. Hareket Yönü Tespiti 
 
154
3.4. ImageAI’ya Dayalı Görüntü Tanıma 
 
158
3.4.1. Görüntü Tahmini 
 
159
3.5. Yüz Tanıma Algoritmaları 
 
170
3.5.1. Dlib Algoritmasına Dayalı Yüz Tanıma 
 
170
3.5.2. Face_recognition Algoritmasına Dayalı Yüz Tanıma 
 
182
3.6. Tesseract OCR ve Akıllı Metin Tanıma 
 
189
3.6.1. Tesseract OCR’nin Kurulumu ve Konfigürasyonu 
 
189
3.6.2. Pytesseract Çözümüne Dayalı Karakter Tanıma 
 
190
3.6.3. Barkod Algılama ve Tanıma 
 
194
SES VE KONUŞMA TANIMA ALGORİTMALARI VE PROGRAMLAMA
 
4.1. Ses ve Konuşma Tanıma Teknolojisine Giriş 
 
201
4.1.1. Konuşma Tanımanın Ortaya Çıkışı ve Gelişimi 
 
201
4.1.2. Ses ve Konuşma Tanımanın Temel İlkeleri 
 
202
4.2. Konuşma Tanıma Uygulaması İçin Python SDK 
 
205
4.2.1. Microsoft Konuşma Tanıma Çerçevesi SAPI 
 
205
4.2.3. Python_Speech_Features 
 
210
4.2.4. SpeechRecognition Çözümü 
 
212
4.3. MFCC Konuşma Özelliği Değeri Çıkarma Algoritması 
 
217
4.3.1 MFCC Konuşma Özelliği Çıkarma Algoritmasının Temeli 
 
217
4.3.2. Konuşma Sinyallerinin Çerçevelenmesi 
 
221
4.3.3. MFCC Katsayılarının Hesaplanma Algoritması 
 
233
4.4. Ses İzine Dayalı Müzik Tanıma Algoritması 
 
245
4.4.1. Ses Sinyali Toplama ve Oynatma İşlemi 
 
246
4.4.2. Ses İzi Oluşturma 
 
248
4.4.3. Konuşma Verisi Saklama ve Arama 
 
254
4.5. Ses Klonlama Teknolojisine ve Algoritmaları 
 
262
DOĞAL DİL İŞLEME ALGORİTMALARI VE PROGRAMLAMA
 
5.1. NLP’nin Gelişim Yönü ve Temel Teknolojileri 
 
267
5.1.1. NLP’nin Gelişim Eğilimi 
 
267
5.1.2. NLP’nin Anahtar Teknolojileri 
 
269
5.2. NLP Araç Seti NLTK 
 
270
5.2.2. NLTK Bazlı Metin Analizi Algoritması 
 
271
5.3. Metin Bölme ve Normalleştirme 
 
276
5.3.1. Metin Bölme Metodu 
 
276
5.3.2. Normalleştirme Metodu 
 
278
5.4. Sözcük Sınıfı Etiketleme Algoritması 
 
284
5.5. Metin Sınıflandırma Algoritması 
 
287
5.6. Dil Tespit Algoritmaları 
 
298
5.6.1. Langdetect Bazlı Dil Tespit Algoritması 
 
299
5.6.2. Langid Bazlı Dil Tespit Algoritması 
 
300
5.6.3. N–gram Bazlı Dil Tespit Algoritması 
 
302
5.7. Bilgisayarlı Dilbilim Bazlı Duygu Analizi Algoritması 
 
306
5.7.1. Duygu Sınıflandırıcı Algoritması 
 
306
5.7.2. NLTK Bazlı Film Yorumları Duygu Sınıflandırma Algoritması 
 
309
DERİN ÖĞRENME ALGORİTMALARI VE PROGRAMLAMA
 
6.1. Derin Öğrenmenin Genel Algoritmaları 
 
314
6.1.1. Evrişim Sinir Ağı Algoritmaları 
 
315
6.1.2. Tekrarlayan Sinir Ağı Algoritması 
 
326
6.1.3. Üretken Çekişmeli Ağ Algoritması 
 
330
6.2. Derin Öğrenme Algoritma Çözümleri ve Uygulamaları 
 
338
6.2.2. PyTorch Çözümü 
 
360
6.2.3. TensorFlow Çözümü 
 
375
KUANTUM HESAPLAMA ALGORİTMALARI VE
 
7.1. Kuantum Hesaplamaya Genel Bakış 
 
386
7.1.1. Kuantum Hesaplama Nedir 
 
386
7.1.2. Yapay Zekâ ve Kuantum Hesaplama 
 
388
7.2. Kuantum Hesaplama Gelişimleri 
 
390
7.3. IBM Quantum Experience Kuantum Hesaplama Bulut Platformu 
 
396
7.3.1. IBM Quantum Experience Platformu Kullanımı 
 
396
7.3.2. IBM Quantum Experience Kuantum Devre Tasarımı ve Algoritmaları 
 
397
7.4. Qiskit Tabanlı Kuantum Hesaplama Algoritması 
 
404
7.5. Qiskit Tabanlı Kuantum Programlama 
 
407
7.5.1. Qconfig.py Yapılandırma Dosyası 
 
407
7.5.2. Analog Terminallere Dayalı Devre İşletimi Algoritması 
 
409
7.5.3. Fiziksel Çipe Dayalı Devre İşletimi Algoritması 
 
410
7.5.4. Kuantum Devre Görselleştirme Algoritması 
 
413
7.5.5. Kuantum Fourier Dönüşümü Algoritması 
 
414
7.6. Rigetti Computing Kuantum Programlama Platformu 
 
420
7.6.1. Forest SDK Araç Seti Kullanımı 
 
420
7.6.2. PyQuil Kurulumu 
 
421
7.6.3. PyQuil Kuantum Algoritması ve Programlama 
 
422
BLOK ZİNCİRİ TEKNOLOJİSİ ALGORİTMALARI VE PROGRAMLAMA
 
8.1. Blok Zinciri Teknolojisine Giriş 
 
426
8.2. Blok Zinciri Programlama Ortamı Konfigürasyonu 
 
431
8.3. Blok Zinciri Teknolojisi Uygulaması Tasarımı 
 
434
8.3.1. Blockchain Tanımı ve Oluşturulması 
 
434
8.3.2. Uzlaşma Mekanizması Algoritması 
 
438
8.3.3. Blockchain Düğümlerinin Oluşturulması 
 
440
8.3.4. Örnek Blok Zincirinin Çalıştırılması 
 
443
8.3.5. Konsensüs Algoritması ve Programlama 
 
445