Bilgisayar Bilimlerinde Robotik ve Otomasyon

Teknoloji öğrenimi (TL) ve yapay zeka (AI), son yıllarda önemli ölçüde ilerlemiş, çeşitli endüstrileri ve günlük yaşamı devrim niteliğinde değiştirmiş yakından ilişkili alanlardır. Yapay zeka, makinelerin görevleri "akıllı" olarak kabul edeceğimiz bir şekilde gerçekleştirebilmesine ilişkin daha geniş bir kavramı ifade ederken, Teknoloji öğrenimi, makinelerin deneyim yoluyla belirli görevlerdeki performanslarını iyileştirmelerini sağlamak için algoritmalar ve istatistiksel modellerin kullanımını içeren AI'nın bir alt kümesidir. AI, kural tabanlı sistemler, doğal dil işleme (NLP), robotik ve bilgisayarlı görüş dahil olmak üzere çok çeşitli teknolojileri kapsar. Öte yandan ML, verilerden desenler öğrenen modeller geliştirmeye odaklanır ve sistemlerin tahminlerde bulunmasına, bilgileri sınıflandırmasına veya hatta öğrenilen deneyimlere dayalı olarak yeni veriler üretmesine olanak tanır.

Makine öğrenimi özünde üç ana türe ayrılabilir: denetlenen öğrenme, denetlenmeyen öğrenme ve takviyeli öğrenme. Denetlenen öğrenmede, modeller etiketli veriler üzerinde eğitilir, yani giriş verileri doğru çıktıyla eşleştirilir. Bu genellikle spam algılama, görüntü sınıflandırma ve konuşma tanıma gibi görevlerde kullanılır. Ancak denetlenmeyen öğrenme, sistemin gizli kalıpları veya grupları belirlemeye çalıştığı etiketsiz verilerle ilgilenir, genellikle kümeleme veya anormallik algılama görevlerinde kullanılır. Takviyeli öğrenme, bir etkenin kümülatif ödülleri en üst düzeye çıkarmak için bir ortam içinde eylemlerde bulunmayı öğrendiği, genellikle robotikte ve oyun oynamada kullanılan geri bildirim tabanlı bir sistemdir.

• 110+ Benzersiz yaratıcı slayt (Görsel Dahil)
• 110 Teknoloji
• Anahtar konuşma
• 4+ Tema renk seçeneği
• Sınırsız renk değiştirme seçeneği
• 16×9 FULL HD Oran (1920×1080px)
• Keynotepresentation'da Kolay ve Tamamen Düzenlenebilir
• Baskıya Hazır
• 3 renk çeşidi
• Boyut: (30×70 inç) kanamalı (1 inç)
• Resim dahil değildir
• ücretsiz yazı tipi kullanımı