Yapay zeka (AI) öğrenimine yeni başlayanlar için 5 uygulama örneği(kaynaklar ile birlikte)

[Zafer]

Yapay zeka (AI) öğrenmek isteyen yeni başlayanlar için beş uygulamalı proje örneği ve bunları destekleyecek kaynaklar:

1. Basit Chatbot (Doğal Dil İşleme)​

• Proje: Kullanıcıdan gelen metin girdilerini işleyen ve uygun yanıtlar veren basit bir chatbot oluşturma.
• Adımlar:
  1. Python ile bir chatbot iskeleti oluşturun.
  2. NLTK veya spaCy kullanarak metin ön işleme yapın.
  3. Basit kurallara dayalı yanıtlar veya bir makine öğrenimi modeli ile yanıtları belirleyin.
  4. Kullanıcı girdilerini ve chatbot yanıtlarını entegre edin.
• Kaynaklar:
  • Tutorial: Creating a Simple Chatbot in Python
  • NLTK Documentation: NLTK

2. Görüntü Sınıflandırma (Derin Öğrenme)​

• Proje: CIFAR-10 veri setini kullanarak görüntüleri farklı kategorilere ayırmak.
• Adımlar:
  1. CIFAR-10 veri setini TensorFlow veya PyTorch ile yükleyin.
  2. Bir sinir ağı modeli oluşturun ve eğitin.
  3. Modelin doğruluğunu değerlendirin.
  4. Doğru ve yanlış sınıflandırılmış örnekleri görselleştirin.
• Kaynaklar:
  • Veri Seti: CIFAR-10
  • Tutorial: TensorFlow CIFAR-10 Tutorial

3. Oyun Oynayan AI (Reinforcement Learning)​

• Proje: Basit bir oyun ortamında (örneğin, OpenAI Gym'deki CartPole) bir ajan eğitme.
• Adımlar:
  1. OpenAI Gym ortamını kurun ve yükleyin.
  2. Q-learning veya derin Q-learning algoritmasını uygulayın.
  3. Ajanı eğitin ve performansını değerlendirin.
  4. Ajanın oyun sırasında aldığı aksiyonları görselleştirin.
• Kaynaklar:
  • OpenAI Gym: OpenAI Gym
  • Tutorial: Reinforcement Learning with Python

4. Yüz Tanıma (Bilgisayarla Görme)​

• Proje: Bir görüntüdeki yüzleri tanımlamak ve etiketlemek.
• Adımlar:
  1. OpenCV kullanarak görüntüleri yükleyin ve işleyin.
  2. Haar cascades veya derin öğrenme modelleri kullanarak yüz algılama yapın.
  3. Tanımlanan yüzleri etiketleyin ve sonuçları görselleştirin.
• Kaynaklar:
  • OpenCV Documentation: OpenCV
  • Tutorial: Real-time Face Recognition

5. Sesli Komut Tanıma (Ses İşleme)​

• Proje: Kullanıcıdan gelen sesli komutları tanıyan bir model oluşturma.
• Adımlar:
  1. Ses veri setini indirin ve yükleyin (Örneğin, Google Speech Commands Dataset).
  2. Ses dosyalarını işleyin ve özellikler çıkarın (MFCC kullanarak).
  3. Bir sinir ağı modeli oluşturun ve eğitin.
  4. Modeli değerlendirin ve sesli komutları tanıyın.
• Kaynaklar:
  • Veri Seti: Google Speech Commands Dataset
  • Tutorial: Speech Recognition with Deep Learning

Bu projeler, yapay zeka alanındaki temel kavramları ve teknikleri öğrenmenize yardımcı olacak. Her bir projede, veri işleme, model oluşturma ve model değerlendirme adımlarını takip ederek pratik yapılabilecek şekilde seçilmiştir.