Yapay Zekâ Temelleri #08 | Yerel Arama

Eğitmen: Dr. Süleyman Burak ÇELİK

Bir ders programı hazırladığınızı düşünün. Elinizde tamamlanmış bir program var, ama bazı öğrencilerin iki dersi çakışıyor. İki dersin saatini değiştirip çakışmayı azaltabilirsiniz. Sonunda hangi değişiklik sırasını izlediğinizden çok, elde ettiğiniz programın kalitesi önemlidir. Bugün aramaya bu açıdan bakacağız. Komşular, tepeler ve kaçış yolları. Ajanları ve karar mekanizmalarını gerçek konuşmayla eşleşen şemalar ve özgün örneklerle adım adım inceliyoruz. Bu derste: 1. Tepeye çıktık; ama hangi tepeye? 2. Düzlükler ve dar sırtlar 3. Bazen aşağı inmek neden yararlı? 4. Kabul olasılığını hesaplayalım 5. Olasılıktan tek bir karara 6. Adaylar sürekli bir sayı olduğunda 7. İki gradyan adımını açıkça hesaplayalım Bölümler: 0:00 Yolu değil, aday çözümü iyileştirmek 1:00 Küçük bir değer manzarası 1:59 Tepeye çıktık; ama hangi tepeye? 2:49 Düzlükler ve dar sırtlar 3:46 Bazen aşağı inmek neden yararlı? 4:44 Kabul olasılığını hesaplayalım 5:42 Olasılıktan tek bir karara 6:36 Adaylar sürekli bir sayı olduğunda 7:34 İki gradyan adımını açıkça hesaplayalım 8:34 Adım büyüklüğü neden önemli? 9:28 Yerel kararın sınırlarını bilmek Kaynak kitap: Stuart Russell, Peter Norvig — Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4e Global (2021), §4.1.1–4.1.2; §4.2. Kavram ve konu sırası kaynak kitaptan izlenir; anlatım, şemalar ve sayısal örnekler özgündür. Ekrandaki sayılar açık varsayımlı öğretim modelleridir; gerçek cihaz ölçümü değildir. Hedef kitle: bilgisayar mühendisliği ve yazılım öğrencileri.

Bu videoyu izlemek için Premium üyelik gerekir.