Foundations and Advances in Artificial Intelligence: Theory, Systems, Security And Educational Applications-1

Özet

Bu kitap, yapay zekanın (YZ) kuramsal temellerinden başlayarak sistemler, güvenlik ve eğitim uygulamalarına kadar geniş bir yelpazede derinlemesine bir inceleme sunmaktadır. İlk bölümde, birinci sınıf yapay zekâ tekniklerinin şeffaflık ve açıklanabilirlik zorlukları, özellikle oltalama saldırılarının tespiti bağlamında ele alınmaktadır. Kuramsal olarak, YZ modellerinin performansını etkileyen faktörler kapsamlı biçimde değerlendirilmiş; veri kalitesi, çeşitliliği, model mimarileri, eğitim stratejileri ve değerlendirme ölçütlerine odaklanılmıştır. Deneysel çalışmalar, modern önbellekleme çözümlerinin karşılaştırmalı performansını sunarken, farklı cache mimarilerinin avantaj ve dezavantajları incelenmiştir. Derin öğrenmedeki aktivasyon fonksiyonları detaylı olarak incelenmiş, sigmoid, ReLU ve GELU gibi yaygın fonksiyonlar arasındaki matematiksel farklar ve kullanım alanları açıklanmıştır. Doğal dil işleme için kelime gömme yöntemleri Word2Vec, FastText ve Transformer modelleri gibi güncel tekniklerle ele alınmıştır. Ayrıca, gizli kanal iletişimini tespit için kullanılan steganografi çeşitleri ve bunların makine öğrenmesi tabanlı algılama yöntemleri ayrıntılı olarak açıklanmıştır. Yapay zekanın siber güvenlikte tehdit tespiti ve risk yönetiminde nasıl kritik rol oynadığı, MITRE ATT&CK ve NIST standartlarıyla uyumlu olarak detaylandırılmıştır. Son olarak, öğrenme ortamlarında yapay zekâ kullanımı, özellikle tam yapay zekâ tarafından yönetilen üniversite modeli önerisi kapsamlı olarak irdelenmiş, eğitimde devrim yaratma potansiyeli ve etik-güvenlik gereklilikleri tartışılmıştır. Kitap, yapay zekâ araştırmacıları, uygulayıcıları ve akademisyenleri için disiplinlerarası bir köprü konumundadır.