kodlama.org Açık Bilgi Bankası

Yapay Zekâ Sözlüğü

Klasik Makine Öğrenmesinden AGI ve Süperzekâ vizyonuna kadar 16 kategoride 605 terim. Her kavram için teknik mekanizma, sezgisel açıklama, formüller ve pratik kullanım senaryoları.

⚡ 605 Özgün Terim📂 16 Kategori📐 Matematiksel Formüller
Harf:
Kategoriler (16)
Toplam 30 terim bulundu(Pekiştirmeli Öğrenme, Robotik ve Otonom Sistemler)Gösterilen: 1 - 24
#516Pekiştirmeli Öğrenme, Robotik ve Otonom Sistemler

Embodied AI (Bedenlenmiş Yapay Zekâ)

Bedenlenmiş / Fiziksel Yapay Zekâ

Yapay zekâyı yalnızca bir sunucuda çalışan soyut bir metin veya kod algoritması olmaktan çıkarıp; fiziksel bir gövdeye (robot kolu, insansı robot, otonom araç), sensörlere ve motorlara sahip olarak **gerçek fiziksel dünyada yerçekimi, sürtünme ve engellerle etkileşime giren** akıllı sistemler bütünüdür.
Ayrıntılı Rehber→
#518Pekiştirmeli Öğrenme, Robotik ve Otonom Sistemler

Behavioral Cloning (Davranış Klonlama)

Davranış Klonlama

Taklit öğrenmesinin en yalın hali olup; bir uzmanın topladığı durum-eylem çiftlerini (⟨st,at⟩\langle s_t, a_t \rangle) sıradan bir denetimli öğrenme veri kümesi kabul ederek, **durumdan (ss) eyleme (aa) doğrudan bir sinir ağı eşlemesi** eğiten tekniktir.
Ayrıntılı Rehber→
#520Pekiştirmeli Öğrenme, Robotik ve Otonom Sistemler

Model-Based vs. Model-Free RL

Model Tabanlı ve Modelsiz Pekiştirmeli Öğrenme

Pekiştirmeli öğrenmedeki iki ana felsefenin karşılaştırmasıdır: * **Model-Based:** Etmenin dünyanın bir simülatörünü/iç modelini (P(s′∣s,a)P(s'|s,a)) kurduğu ve kafasında zihinsel simülasyonlar yaparak planladığı yaklaşım. * **Model-Free:** Dünyanın fizik kurallarını anlamaya çalışmadan, sadece deneme-yanılma ile doğrudan ödül getiren eylemleri refleks olarak öğrendiği yaklaşım (DQN, PPO).
Ayrıntılı Rehber→
#521Pekiştirmeli Öğrenme, Robotik ve Otonom Sistemler

Sim2Real Transfer

Simülasyondan Gerçeğe Aktarım

Bir robotun veya otonom sistemin tüm deneme-yanılma ve pekiştirmeli öğrenme sürecini süper hızlı bir bilgisayar simülasyonunda (Isaac Sim, MuJoCo) tamamladıktan sonra; eğitilen sinir ağını **doğrudan fiziksel gerçek robota aktarma** sürecidir.
Ayrıntılı Rehber→
#523Pekiştirmeli Öğrenme, Robotik ve Otonom Sistemler

Domain Randomization

Alan Rastgeleleştirmesi

Gerçeklik Uçurumunu (Reality Gap) aşmak için; simülasyon ortamındaki **yerçekimini, zemin sürtünmesini, nesnelerin kütlesini, ışıklandırmayı ve kamera açılarını her eğitim turunda rastgele ve aşırı uç değerlerle değiştirerek** robotu her türlü kaotik fizik kuralına bağışıklı hale getirme tekniğidir.
Ayrıntılı Rehber→
#524Pekiştirmeli Öğrenme, Robotik ve Otonom Sistemler

World Models (Dünya Modelleri)

Dünya Modelleri

Bir yapay zekânın fiziksel dünyanın işleyiş kurallarını (yerçekimi, nesne sürekliliği, sebep-sonuç ilişkileri) kendi gizli uzayında bir video/dinamik simülatör gibi kurgulayan ve **"Ben şu eylemi yaparsam dünya bana nasıl karşılık verir?"** sorusunu zihninde simüle edebilen derin öğrenme mimarisidir.
Ayrıntılı Rehber→
#526Pekiştirmeli Öğrenme, Robotik ve Otonom Sistemler

ALOHA & Mobile ALOHA (Stanford)

Düşük Maliyetli İki Kollu Robotik Platform

Stanford Üniversitesi tarafından geliştirilen; pahalı yüz binlerce dolarlık endüstriyel robotlar yerine, 3D yazıcı parçaları ve ucuz servo motorlarla ev ortamında yemek pişirme, çamaşır katlama ve kapı açma gibi karmaşık iki kollu (bimanual) işleri taklit öğrenmesiyle çözen açık kaynaklı donanım-yazılım sistemidir.
Ayrıntılı Rehber→
#529Pekiştirmeli Öğrenme, Robotik ve Otonom Sistemler

Vision-Language-Action (VLA) Models

Görüntü-Dil-Eylem Modelleri

Çok modlu bir dil modelini (VLM) alıp; sadece metin veya resim açıklaması üretmek yerine, robotun motorlarına gidecek **fiziksel hareket koordinatlarını ([x,y,z,roll,pitch,yaw,gripper][x, y, z, \text{roll}, \text{pitch}, \text{yaw}, \text{gripper}]) doğrudan bir dil tokenıymış gibi üreten** uçtan uca süper modellerdir.
Ayrıntılı Rehber→
#533Pekiştirmeli Öğrenme, Robotik ve Otonom Sistemler

Occupancy Networks (Doluluk Ağları)

3 Boyutlu Doluluk Ağları

Dünyayı "bu bir araba, bu bir yaya" gibi önceden tanımlanmış sınıflara ayırmak yerine; aracın etrafındaki 3 boyutlu uzayı küçük küplere (voksellere) bölerek **hangi küpün dolu (geçilemez bir engel) ve hangi küpün boş olduğunu** tahmin eden geometrik algılama sistemidir.
Ayrıntılı Rehber→
#535Pekiştirmeli Öğrenme, Robotik ve Otonom Sistemler

LiDAR vs. Pure Vision (Otonom Sürüş Tartışması)

LiDAR ve Saf Görsel Algılama Karşılaştırması

Otonom araç dünyasını ikiye bölen en büyük teknolojik felsefe savaşıdır: * **LiDAR (Waymo Ekolü):** Tavana konan döner lazerlerle saniyede milyonlarca ışın fırlatarak çevrenin milimetrik 3D nokta bulutunu (point cloud) çıkaran, pahalı ve yüksek çözünürlüklü donanım yaklaşımı. * **Pure Vision (Tesla Ekolü):** İnsanların dünyayı sadece iki gözüyle araba sürerek yönettiği mantığından yola çıkarak; pahalı radarları ve LiDAR'ları çöpe atıp sadece 8 standart kamera ve derin sinir ağlarıyla sürüşü çözen yazılım yaklaşımı.
Ayrıntılı Rehber→
#536Pekiştirmeli Öğrenme, Robotik ve Otonom Sistemler

Trajectory Planning (Yörünge Planlama)

Hareket ve Yörünge Planlaması

Algılama sistemi tarafından çevredeki tüm nesneler ve yol sınırları belirlendikten sonra; aracın veya robotun mevcut konumundan hedef konuma giderken **fiziksel çarpışmalardan kaçınan, trafik kurallarına uyan ve yolcu konforunu (sarsıntısız sürüş) optimize eden** pürüzsüz bir matematiksel uzay-zaman eğrisi çizme işlemidir.
Ayrıntılı Rehber→
#537Pekiştirmeli Öğrenme, Robotik ve Otonom Sistemler

Model Predictive Control (MPC)

Model Öngörülü Kontrol

Robotun veya aracın fiziksel dinamik modelini kullanarak, gelecekteki belirli bir zaman ufkunu (örneğin sonraki 3 saniyeyi) ileriye doğru simüle eden; en ideal kontrol girdilerini hesaplayıp **sadece ilk adımı uygulayan ve bu döngüyü her milisaniyede tekrarlayan** gelişmiş kontrol algoritmasıdır.
Ayrıntılı Rehber→
#538Pekiştirmeli Öğrenme, Robotik ve Otonom Sistemler

SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)

Eşzamanlı Konumlandırma ve Haritalama

Bir robotun, GPS sinyalinin çekmediği tamamen bilinmeyen yabancı bir ortama (örneğin bir maden ocağına, evin içine veya Mars yüzeyine) bırakıldığında; bir yandan **içinde bulunduğu ortamın haritasını sıfırdan çıkarırken, diğer yandan bu harita üzerinde tam olarak nerede durduğunu** eşzamanlı hesaplaması problemidir.
Ayrıntılı Rehber→
#539Pekiştirmeli Öğrenme, Robotik ve Otonom Sistemler

Odometry (Görsel ve Eylemsizlik Tabanlı Odometri)

Odometri / Adımölçüm (Görsel ve Eylemsizlik Tabanlı)

Bir robotun veya kameranın, peş peşe çekilen görüntülerdeki piksellerin hareketini ve dahili ivmeölçer/jiroskop (IMU) sensörlerini analiz ederek; **aracın başlangıç noktasına göre ne kadar mesafe katettiğini, hangi yöne ne kadar döndüğünü ve anlık hızını** hesaplama yöntemidir.
Ayrıntılı Rehber→