Foundations and Advances in Artificial Intelligence: Theory, Systems, Security And Educational Applications-1
Editör: EYYÜP GÜLBANDILAR
ISBN: 978-625-372-946-2
Yayın Tarihi: 25.12.2025
Dil: Türkçe
Abstract
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.
This comprehensive book deeply examines artificial intelligence (AI) from theoretical foundations to systems, security, and educational applications. It begins with a focus on explainability challenges in state-of-the-art AI models, specifically addressing phishing detection where transparency is crucial. Theoretical reviews explore factors influencing AI model performance, including data quality, diversity, model architectures, training, and evaluation metrics. Experimental studies compare modern caching solutions, detailing trade-offs across distinct cache architectures. Activation functions in deep learning are thoroughly analyzed, highlighting the mathematical characteristics, benefits, and limitations of popular functions like sigmoid, ReLU, and GELU. Word embedding techniques for natural language processing are discussed, focusing on methods such as Word2Vec, FastText, and Transformer models. The evolution and detection methods of covert channels in cybersecurity are comprehensively reviewed, emphasizing machine learning and deep learning advances. The role of AI in cybersecurity threat detection and risk management is elaborated within frameworks like MITRE ATT&CK and NIST, underscoring the integration of AI models and governance challenges. The book culminates with a proposal for a fully AI-generated university learning environment for graduate education, outlining the transformational potential and governance needs of AI-driven pedagogy. This volume acts as a multidisciplinary nexus for researchers, practitioners, and scholars at the forefront of AI innovation.
Anahtar Kelimeler
Açıklanabilir Yapay Zeka Gizli Kanal Tespiti Derin Öğrenme Siber Güvenlik Yapay Zeka Tabanlı Eğitim
İçerik
Tablo verileri için sağa-sola kaydırınız.
