Yapay zekâ uygulamaları, birçok farklı endüstride ve alanda kullanılarak işleri kolaylaştırabilir analiz yeteneği ile fayda sağlayabilir. İşletmeler, üretim yapan fabrikalar, sağlık hizmetleri, eğitim ve daha birçok alanda yapay zekâ uygulamaları geliştirilerek sıklıkla kullanılmaktadır. Yapay zekâ uygulamaları geliştirilirken uygulamanın türüne ve karşılayacağı ihtiyaca göre farklı yazılım dilleri seçilebilir.
Yapay zekâ uygulamalarında sıklıkla kullanılan yazılım dillerini açıklamaları ile beraber aşağıdaki yazımızda görebilirsiniz. Akademi 4.0’a katkı sağlamak için info@akademi40.org mail adresimize mail atabilirsiniz.
Python
Yapay zekâ uygulamaları için en popüler programlama dili Python'dur. Python, açık kaynaklı bir dildir ve kolayca öğrenilebilir ve anlaşılabilir bir sözdizimine sahiptir. Ayrıca, geniş bir kütüphane ekosistemi sunar. Bu kütüphaneler sayesinde yapay zekâ uygulamaları için gerekli olan işlemler kolayca gerçekleştirilebilir.
Yapay zekâ uygulamaları için örnek olarak, TensorFlow, Keras, PyTorch, OpenCV, Scikit-learn, Pandas ve NumPy kütüphaneleri sayılabilir. Bu kütüphaneler, makine öğrenmesi, derin öğrenme, görüntü işleme, doğal dil işleme ve veri analizi gibi çeşitli yapay zekâ uygulamaları için kullanılabilir.
Günlük kullanıma örnek vermek gerekirse, Python ile yüz tanıma uygulamaları geliştirilebilir. Yüz tanıma uygulamalarını geliştirmek için OpenCV ve Dlib kütüphaneleri kullanılabilir. Bu uygulamalar, güvenlik sistemlerinde, medya endüstrisinde, iş sağlığı güvenliği ve sağlık sektöründe kullanılabilir.
OpenCV ve Scikit-image kütüphaneleri, Python ile görüntü işleme uygulamaları geliştirmek için kullanılabilir. Üretim, tıp, otonom araçlar ve güvenlik sistemleri gibi farklı sektörlerde kullanılabilir.
R
R, yapay zekâ uygulamaları için yaygın olarak kullanılan bir programlama dilidir ve veri analizi için oldukça popülerdir. R, açık kaynaklı bir dil olarak güçlü bir istatistiksel kütüphane ekosistemi sunar.
R dili, istatistiksel veri analizi için sıklıkla kullanılır. R'ın ggplot2, dplyr ve tidyr gibi kütüphaneleri, veri analizi ve görselleştirme için oldukça popülerdir. R, yapay zeka uygulamaları için de kolaylıkla kullanılabilir. Örneğin, caret, H2O ve mlr kütüphaneleri, makine öğrenmesi modelleri oluşturmak için R dilinde yazılmıştır.
Java
Java, geniş bir kitle tarafından kullanılan bir programlama dili ve yapay zeka uygulamaları için de sıklıkla kullanılmaktadır. Java, platform bağımsız bir dil olduğu için, uygulamalarınızın farklı işletim sistemlerinde çalışmasını sağlar.
Java, yapay zeka uygulamaları için kullanılabilecek çeşitli kütüphanelere sahiptir. Weka, Java'nın makine öğrenmesi kütüphanesi olarak kabul edilir. Ayrıca, StanfordNLP ve Apache OpenNLP, doğal dil işleme uygulamaları için Java kütüphaneleridir.
C++
C++, yapay zeka uygulamaları için performans ve hız gerektiren durumlarda kullanılan bir programlama dilidir. Özellikle, yapay zekâ algoritmaları için geliştirilmiş olan TensorFlow ve PyTorch gibi kütüphaneler C++ dili ile yazılmıştır.
C++, performans ve hız gerektiren yapay zekâ uygulamaları için tercih edilebilir. Örneğin, TensorFlow ve PyTorch kütüphaneleri, derin öğrenme uygulamaları için C++ ile yazılmıştır. Ayrıca, OpenCV, görüntü işleme uygulamaları için C++ ile yazılmış bir kütüphanedir.
MATLAB
MATLAB, mühendislik ve bilimsel araştırmalar için popüler bir programlama dili ve matematiksel işlemler için mükemmel bir dil olarak kabul edilir. Yapay zekâ uygulamalarında, MATLAB, veri analizi ve makine öğrenmesi için yaygın olarak kullanılır. MATLAB’ın makine öğrenmesi için hazır bir kütüphanesi vardır ve bu kütüphane ile çeşitli makine öğrenmesi uygulamaları geliştirilebilir.
Bu programlama dillerinin her biri, farklı yapay zekâ uygulamaları için kullanılabilir. Fakat, Python, yapay zeka için en popüler programlama dili olarak kabul edilir.