Yapay zeka günümüz teknolojisinde gerek uygulama alanları gerek ise düşünebilen cihazlar oluşturabilmek açısından oldukça önemli bir bilim dalıdır. İnsan gibi karar verebilen modeler üretebilme düşüncesi insanlar için çok eskiye dayanan bir durumdur. Zaman içerisinde değişik düşünce yapıları ile insan beynini modeleme fikri uygulamaya konulmuştur. Yapay zeka, insan beynini, düşünce yapısını, öğrenme, karar verme gibi yeteneklerini taklit ederek makineler üzerinde modelemeyi sağlamaktadır. Yapay zeka mantığı üzerinde birçok farklı kavramlardan söz edilebilinmektedir. Zeka, klasik mantık, sezgiselik, algoritma, optimizasyon, öğrenme gibi kavramlar bunlara örnek olabilmektedir. Yapay zekanın ne olduğunu ortaya koymak için öncelikle bu kavramların ne olduğunun ortaya konması gerekmektedir. Daha sonrasında ise yapay zekanın temeli anlaşılabilir hale gelir. Bunun nedeni yapay zekanın temelinin insan beynini taklit etmesidir. Daha sonra ise yapay zeka yöntemleri üzerinden karşılaşılan problemin durumuna göre uygun yöntemin hangisi olduğunun ortaya konması için yöntemler bilinmelidir. Yapay sinir ağları, bulanık mantık, sinirsel bulanık mantık, genetik algoritmalar gibi yöntemler en çok kulanılan yapay zeka metodlarındandır. Bu kitapta hem teorik hem de uygulama olarak yapay zeka ve yöntemleri incelenmektedir. Öncelikle, yapay zeka ve temel kavramlar üzerinde durulduktan sonra yapay sinir ağları, bulanık mantık, sinirsel bulanık mantık ve genetik algoritma teorik olarak anlatılmıştır. Daha sonra anlatılan bilginin bilgisayar ortamında uygulanıp problemler üzerinde nasıl uygulandığı farklı platformlar üzerinde anlatılmıştır. Tüm yöntemler hem MATLAB, hem KNIME hem de kendimizin yazacağı yazılım ile (.NET) nasıl uygulanacağı ayrıntılı olarak kitapta gösterilmiştir. • .Net • AForge.Net • Akıl • Akılı yaklaşım • Aktivasyon fonksiyonları • Algı • Algısal, kavramsal ve motor alt sistemler • Algoritmik problem çözümü • ANFIS • Ara katmanı • Belirsizlik • Bilgisayar görüsü • Bilgisayarlı öğrenme • Biyolojik nöronlar • Bulanık mantık • Bulanık sonuç çıkartma • Bulanıklaştırma • Çaprazlama • Çıkış katmanı • Çocuk • Çok katmanlı algılayıcılar • Danışmanlı öğrenme • Danışmansız öğrenme • Doğal dil işleme • Doğal zeka • Durulama • Ebeveyn • Eğitim • Felsefe • Gen takası • Genetik algoritmalar • Genetik bilgi • Genetik operatörler • Genetik programlama • Geri beslemeli ağlar • Geriye doğru hesaplama • Gezgin satıcı problemi • Giriş katmanı • Goldberg problemi • Graflar • İleri beslemeli ağlar • İstatistiksel yaklaşım • Karınca kolonisi • Karınca kolonisi • Karmaşık problem çözümü • Katman • Klasik mantık • Knime • Kromozom şifrelenmesi • Kural birimi • Makine öğrenmesi • Mamdani • Matematik • Matlab • Mutasyon • NEFCLAS • Nesil • Nöron • Nüfus • Optimizasyon • Öğrenme • Perceptron • Problem • Problem çözümleme • Psikoloji • Robotik • Seçim • Sezgisel problem çözümü • Sinir • Sinirsel bulanık mantık • Takagi-Sugeno • Takviyeli öğrenme • T-norm ve T-conorm • Toplama fonskiyonları • Turing testi • Uygulama • Uzman sistemler • Üyelik fonksiyonu • Yapay sinir ağları • Yapay zeka • Yapısal yaklaşım • Zeka Yrd.Doç.Dr. Atınç YILMAZ Atınç Yılmaz, 1983 yılında İzmit’te dünyaya gelmiştir. İlkokulu Ulugazi İlkokulu’nda, ortaokulu ve lisenin ilk yılını Kocaeli Anadolu Lisesi’nde, lisenin son iki yılını ise Kadıköy Kenan Evren Anadolu Lisesi (İstanbul Anadolu Lisesi)‘nde tamamlamıştır. Lisans ve yüksek lisans eğitimlerini Haliç Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü’nde tamamlamıştır. Sakarya Üniversitesi Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Bölümü’nde doktora eğitimi alarak doktor ünvanını almıştır. Beykent Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü’nde öğretim üyesi olarak görev alan Atınç Yılmaz, aynı zamanda Beykent Üniversitesi’nde Bilgi İşlem Daire Başkanlığı Yardımcısı görevini sürdürmektedir.