ChapterPDF Available

E-Zekâ (Yapay Zekâ)

Authors:

Abstract

İnsanoğlunun, cansız varlıkları canlandırma düşüncesi, yüzyıllardır süregelen bir amacı olarak görülmektedir. Binlerle yıl öncesinde başlayan verilerin depolanması ihtiyacı sayesinde hız kazanan bu düşünce ile ortaya çıkan yapay zekâ kavramı, son 50 yılda asıl gelişimini göstermiştir. Modern yapay zekâ kavramının başlangıcına ait izlere, klasik filozofların insan düşünce sistematiği üzerine yaptıkları tanımlamalarda rastlamak mümkündür. Ancak, resmi olarak yapay zekâ kavramı, 1956 yılında Hanover, New Hampshire, Dartmouth College’da düzenlenen bir konferansta tanımlanmıştır. Yapay zekâ kavramının bu süreçte tam olarak oluşturulması ve uygulamaların geliştirilmesi kolay olmamıştır. Özellikle 1974 ile 1980 arasında yapay zekâ çalışmalarını olumsuz yönde eleştiren birçok rapor yayınlanmış ve bu sebeple devletlerin yapay zekâya olan destekleri ve ilgileri azalmıştır. Bu dönem yaşanan gelişmelerden dolayı “yapay zekâ kışı” olarak nitelendirilmiştir. 1980’lerden itibaren özellikle İngilizlerin, Japonlarla yarışa girebilmeleri için tekrar yapay zekâ çalışmalarına destek vermeleri ile araştırmalar hızlanmış ve günümüze kadar uzanmıştır.
DİJİTALLEŞME:
MULTİDİSİPLİNER BİR BAKIŞ
(3. Baskı)
Editör:
Dr. Yasin TAŞPINAR
DİJİTALLEŞME: MULTİDİSİPLİNER BİR BAKIŞ
Editör: Dr. Yasin TAŞPINAR
Yazarlar (Bölüm sırasına göre): Dr. Hayati ÜNLÜ - Dr. Metin ÖZKARAL - Dr. Esra Nur TUĞAN -
Dr. Hakan ALPTÜRKER - Dr. Faruk TEMEL - Dr. Adnan SÖYLEMEZ - Dr. Yasin TAŞPINAR - Dr. Bilal ÖZEL -
Doktorant Alper GÜNEŞ - Arş. Gör. Muhammed Kasım KAVAK - Dr. Ömer Faruk TEKİN - Dr. Seyida ERKEK -
Dr. Hikmet Salahaddin GEZİCİ - Dr. Osman ÖZDEMİR - Dr. Kemaleddin ERYEŞİL - Dr. Eneş YALÇIN
Dr. Cihan BAYRAKTAR - Doktorant Halil İbrahim YANAR / Dr. Mehmet Şirin ÇETİN Dr. Hasan TERZİ
Yayın No : 5070
EISBN : 978-625-397-732-0
Basım Sayısı : 1. Baskı, Mayıs 2021 2. Baskı, Aralık 2022 3. Baskı, Ekim 2023
© Copyright 2023, NOBEL AKADEMİK YAYINCILIK EĞİTİM DANIŞMANLIK TİC. LTD. ŞTİ. SERTİFİKA NO.: 40340
Bu baskının bütün hakları Nobel Akademik Yayıncılık Eğitim Danışmanlık Tic. Ltd. Şti.ne aittir. Yayınevinin yazılı izni olmaksızın, kitabın
tümünün veya bir kısmının elektronik, mekanik ya da fotokopi yoluyla basımı, yayımı, çoğaltımı ve dağıtımı yapılamaz.
Genel Yayın Yönetmeni : Nevzat Argun -nargun@nobelyayin.com-
Yayın Koordinatörü : Gülfem Dursun -gulfem@nobelyayin.com-
Kapak Tasarım : Mehtap Yürümez -mehtap@nobelyayin.com-
Baskı ve Cilt : Vadi Grafik / Sertifika No.: 47479
İvedik Organize San. 1420. Cadde No: 58/1-2-3-4-5 Ostim-Y.Mahalle / ANKARA
Kütüphane Bilgi Kartı
TAŞPINAR, Yasin Dijitalleşme: Multidisipliner Bir Bakış
3. Basım, 313 shf, 16 x 24 cm. Kaynakça var, dizin yok.
EISBN: 978-625-397-732-0
1. Kamu Yönetimi 2. İşletme 3. İletişim 4. Yönetim Bilişim Sistemleri
Genel Dağıtım
ATLAS AKADEMİK BASIM YAYIN DAĞITIM TİC. LTD. ŞTİ.
Adres: Bahçekapı mh. 2465 sk. Oto Sanayi Sitesi No:7 Bodrum Kat Şaşm az-ANKARA - siparis@nobelyayin.com-
Telefon: +90 312 278 50 77 - Faks: 0 312 278 21 65
E-Satış: www.nobelkitap.com - www.atlaskitap.com - Bilgi: esatis@nobelkitap.com - info@atlaskitap.com
Dağıtım ve Satış Noktaları: Alfa Basım Dağıtım, Ana Basım Dağıtım, Arasta, Arkadaş Kitabevi, Başarı Dağıtım, D&R mağazaları,
Dost Dağıtım, Güneş Dağıtım, Kitapsan, Nezih Kitabevleri, Prefix, Remzi Kitabevleri, TveK Mağazaları
Doğa olaylarının hayat alan değil, hayat veren
hadiseler olarak hayatımızı güzelleştirmesi
dileğiyle…
6 Şubat 2023 tarihinde meydana gelen depremde
hayatını kaybeden ve geride kalanlara…
Dua ve metanet temennisiyle …
ix
İÇİNDEKİLER
Önsöz ......................................................................................................................... i
Sunuş ........................................................................................................................ iii
İçindekiler................................................................................................................ ix
E-SİYASET .............................................................................................................. 1
Hayati ÜNLÜ .......................................................................................................
E-BÜROKRASİ (Dijitalleşme ve Bürokrasi İlişkisi)............................................. 21
Metin ÖZKARAL .................................................................................................
E-HUKUK (Dijital Hukuk: Adalete Erişimde Teknoloji Kullanımı) .................... 35
Esra Nur TUĞAN ................................................................................................
E-DEVLET ............................................................................................................. 47
Hakan ALPTÜRKER ...........................................................................................
E-MEDYA .............................................................................................................. 61
Faruk TEMEL ......................................................................................................
E-DEMOKRASİ .................................................................................................... 71
Adnan SÖYLEMEZ ..............................................................................................
E-YÖNETİŞİM ...................................................................................................... 85
Yasin TAŞPINAR .................................................................................................
E- EKONOMİ ...................................................................................................... 105
Bilal ÖZEL...........................................................................................................
E-GÜVENLİK (Dijital Güvenlik Alanında Yeni Bir Boyut: Siber Güvenlik) .... 119
Alper GÜNEŞ ......................................................................................................
E-BELEDİYE....................................................................................................... 141
Muhammed Kasım KAVAK .................................................................................
E-KENT (Bilgi İletişim Çağında Nent: Akıllı Sürdürülebilir Kentlere Doğru) .. 157
Ömer Faruk TEKİN .............................................................................................
E-SAĞLIK (Sağlıkta Dijital Dönüşüm: E-Sağlık) ............................................... 177
Seyida ERKEK .....................................................................................................
E-EĞİTİM (Eğitimde Dijital Dönüşüm) .............................................................. 193
Hikmet Salahaddin GEZİCİ .................................................................................
E-TİCARET ......................................................................................................... 215
Osman ÖZDEMİR ...............................................................................................
E-GİRİŞİMCİLİK (Dijital Çağda Girişimcili) ................................................... 227
Kemaleddin ERYEŞİL ..........................................................................................
E-AKTİVİZM (Dijital Çevresel Aktizim Aracı: Çevre Adaleti Atlası) .............. 243
Enes YALÇIN .......................................................................................................
E-ZEKÂ (Yapay Zeka) ......................................................................................... 263
Cihan BAYRAKTAR .............................................................................................
E-TOPLUM (E-Toplum: Devlet Vatandaş İlişkisinin Dönüşmesi) ..................... 281
Halil İbrahim YANAR ..........................................................................................
Mehmet Şirin ÇETİN ...........................................................................................
E-TÜKETİM (Dijital Çağda Müsrif Tüketici) .................................................... 293
Hasan TERZİ .......................................................................................................
Yazarlar Hakkında .............................................................................................. 303
E-ZEKÂ
YAPAY ZEKÂ
Cihan BAYRAKTAR*
İnsanoğlunun, cansız varlıkları canlandırma düşüncesi, yüzyıllardır süregelen
bir amacı olarak görülmektedir. Binlerle yıl öncesinde başlayan verilerin depolan-
ması ihtiyacı sayesinde hız kazanan bu düşünce ile ortaya çıkan yapay zekâ kavramı,
son 50 yılda asıl gelişimini göstermiştir. Modern yapay zekâ kavramının başlangıcına
ait izlere, klasik filozofların insan düşünce sistematiği üzerine yaptıkları tanımlama-
larda rastlamak mümkündür. Ancak, resmi olarak yapay zekâ kavramı, 1956 yılında
Hanover, New Hampshire, Dartmouth College’da düzenlenen bir konferansta tanım-
lanmıştır. Yapay zekâ kavramının bu süreçte tam olarak oluşturulması ve uygulama-
ların geliştirilmesi kolay olmamıştır. Özellikle 1974 ile 1980 arasında yapay zekâ
çalışmalarını olumsuz yönde eleştiren birçok rapor yayınlanmış ve bu sebeple dev-
letlerin yapay zekâya olan destekleri ve ilgileri azalmıştır. Bu dönem yaşanan geliş-
melerden dolayı “yapay zekâ kışı” olarak nitelendirilmiştir. 1980’lerden itibaren
özellikle İngilizlerin, Japonlarla yarışa girebilmeleri için tekrar yapay zekâ çalışma-
larına destek vermeleri ile araştırmalar hızlanmış ve günümüze kadar uzanmıştır
(Öztürk ve Şahin, 2018).
Yapay zekâ araştırmalarının başlangıcı uzun yıllar öncesine dayanmasına rağ-
men, asıl atılım ikinci dünya savaşı sırasına Alan Turing tarafından “Bombe” isimli
bir gerçek zamanlı kod kırma makinesinin geliştirilmesi ile gerçekleştirilmiştir. Tu-
ring tarafından geliştirilen bu makine, savaşın gidişatının tamamen değişmesine se-
bep olmuştur. İkinci dünya savaşı sonrasında, Alan Turing ve birçok araştırmacı ba-
ğımsız olarak yapay zekâ konusundaki çalışmalarına devam etmiştir. Her ne kadar
yapay zekâ kavramı resmi olarak ile defa 1956 yılında dile getirilmiş olsa da Alan
Turing 1947 yılında, bilgisayar programlarının zekâ ile birleştirilerek, akıllı makine-
lerin geliştirilebileceği üzerine bir konferans vermiştir. Ayrıca Turing, 1950 yılında
“Bilgi İşlem Makineleri ve Zekâ” isimli bir makale yayınlamış ve bu makalede ma-
kine ve düşünmek kavramlarının bileşiminden yola çıkarak açıklamalarda bulunmuş-
tur (Coşkun ve Gülleroğlu, 2021).
Bu bölümde, ilk etapta yapay zekâ kavramının tanımı ile ilgili açıklamalar ya-
pılacak ve kapsam alanına giren alt başlıklar açıklanacaktır. Devam eden ikinci baş-
lıkta ise yapay zekâ uygulamalarının mevcut durumu, gelecekte yapay zekâ uygula-
maları ile beklentiler ve endişelere değinilecektir.
1. YAPAY ZEKÂ TANIMI VE KAPSAMI
İnsanoğlu, dünya hayatına belirli bir seviyede zekâya sahip olarak ilk adımını
atmaktadır. Yaşamın ilerleyen aşamalarında, yaşam biçimi, çalışma hayatı, eğitim
* Dr. Öğretim Üyesi, Karabük Üniversitesi, Eskipazar Meslek Yüksekokulu, Bilgisayar
Teknolojileri Bölümü, e-posta: cihanbayraktar@karabuk.edu.tr, ORCID: 0000-0003-
4321-5485
278 C. BAYRAKTAR / E-ZEKÂ
Her ne kadar yapay zekânın geleceği ile ilgili çeşitli endişeler söz konusu olsa
da bugüne kadar yapılan çalışmalar ve gerçekleşen ilerlemeler göz ününde bulundu-
rulduğunda, yapay zekânın insanlığın daha üst seviyelere ulaşması ve daha gelişmiş
toplumların oluşturulabilmesi için önemli bir teknoloji olduğunu ileri sürmek de
mümkündür.
KAYNAKÇA
Abiodun, O. I., Jantan, A., Omolara, A. E., Dada, K. V., Umar, A. M., Linus, O. U.,
Arshad, H., Kazaure, A. A., Gana, U. ve Kiru, M. U. (2019). Comprehensive
Review of Artificial Neural Network Applications to Pattern Recognition. IEEE
Access, 7, 158820158846.
Andronie, M., Lăzăroiu, G., Iatagan, M., Uță, C., Ștefănescu, R. ve Cocoșatu, M.
(2021). Artificial Intelligence-Based Decision-Making Algorithms, Internet of
Things Sensing Networks, and Deep Learning-Assisted Smart Process
Management in Cyber-Physical Production Systems. Electronics 2021, Vol. 10,
Page 2497, 10(20), 2497.
Attila, A. Ş. (2022). Uygulamalı Örneklerle Yapay Zekâ Algoritmaları ve
Programlama. Seçkin Yayıncılık.
Aydemir, E. (2019). Weka ile Yapay Zekâ. Seçkin Yayıncılık.
Bughin, J., Seong, J., Manyika, J., Chui, M. ve Joshi, R. (2018). Notes From the Ai
Frontier: Modeling the Impact of Ai on the World Economy. In McKinsey Global
Institute (Issue September). https://www.mckinsey.com/featured-
insights/artificial-intelligence/notes-from-the-ai-frontier-modeling-the-impact-
of-ai-on-the-world-economy (Erişim Tarihi 03.04.2021)
Coşkun, F. ve Gülleroğlu, H. D. (2021). Yapay Zekânın Tarih İçindeki Gelişimi ve
Eğitimde Kullanılması. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Dergisi,
54(3), 947966. https://doi.org/10.30964/AUEBFD.916220
Demircan, B. ve Elmacı, Y. (2019). Denetimli Örüntü Tanıma ve Gıda Analizlerinde
Uygulamaları. Akademik Gıda, 17(3), 429438.
Deperlioğlu, Ö. (2023). Python ile Yapay Zekâya Giriş: Kavramsal Çerçeve,
Temeller, Kodlama. Seçkin Yayıncılık.
Dilek, G. Ö. (2019). Yapay Zekânın Etik Gerçekliği. Ankara International Journal
of Social Sciences, 2(4), 4759.
Doğan, O. ve Baloğlu, N. (2020). Endüstri 4.0 Kavramsal Farkındalık Ölçeği. KMÜ
Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 22(38), 5881.
Duan, Y., Edwards, J. S. ve Dwivedi, Y. K. (2019). Artificial intelligence for decision
making in the era of Big Data evolution, challenges and research agenda.
International Journal of Information Management, 48, 6371.
Efe, A. (2021). Yapay zekâ risklerinin etik yönünden değerlendirilmesi. Bilgi ve
İletişim Teknolojileri Dergisi, 3(1), 124.
Elmas, Ç. (2021). Yapay Zekâ Uygulamaları. Seçkin Yayıncılık.
Eppe, M., Gumbsch, C., Kerzel, M., Nguyen, P. D. H., Butz, M. V. ve Wermter, S.
(2022). Intelligent problem-solving as integrated hierarchical reinforcement
learning. Nature Machine Intelligence 2022 4:1, 4(1), 1120.
Ertel, W. (2017). Introduction to Artificial Intelligence. Springer International
Publishing.
C. BAYRAKTAR / E-ZEKÂ 279
Flasiński, M. (2016). Introduction to Artificial Intelligence. Springer International
Publishing.
Gökçem Akyıldız, S. ve Akyıldız, Y. (2020). Westworld Dizisinde Makine
Öğrenmesi: Cinsiyet Eşitsizliğini Yeniden Üreten Yapay Zekâ Yaratımlar.
Journal of Turkish Studies, 15(2), 9991010.
Gökçen, H. (2011). Yönetim Bilgi/Bilişim Sistemleri: Analiz ve Tasarım (p. 458).
Afşar Matbaacılık.
Gürsakal, N. (2018). Makine Öğrenmesi. Dora Yayıncılık.
Kang, M. ve Jameson, N. J. (2019). Machine Learning: Fundamentals. In M. G. Pecht
& M. Kang (Eds.), Prognostics and Health Management of Electronics:
Fundamentals, Machine Learning, and the Internet of Things (pp. 85109).
Wiley-IEEE Press.
Kang, Y., Cai, Z., Tan, C. W., Huang, Q. ve Liu, H. (2020). Natural language
processing (NLP) in management research: A literature review, 7(2), 139172.
Kul, S. (2020). Türkçe Ders Anlatan Yapay Zekâya Gı den Yolda Doğal Dı l İşleme.
Yönetim Bilişim Sistemleri Dergisi, 6(2), 4356.
Kuru, B. Ç. (2021). Problem Çözme Yaklaşımının Çeşitli Kuramlar Açısından
Değerlendirilmesi. CresJournal, 2(1), 5058.
Luger, G. F. (2009). Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex
Problem Solving (Vol. 6th). Pearson.
Mishra, S. ve Tyagi, A. K. (2022). The Role of Machine Learning Techniques in
Internet of Things-Based Cloud Applications. In S. Pal, D. De, & R. Buyya (Eds.),
Artificial Intelligence-based Internet of Things Systems (pp. 105135). Springer
International Publishing.
Montreal. (2018). Developing AI in a responsible way, Salle De Presse
Udemnouvelles. Montreal Üniversitesi.
Nabiyev, V. (2021). Yapay Zekâ: İnsan - Bilgisayar Etkileşimi. Seçkin Yayıncılık.
Nagar, S. V., Chandrashekar, A. C. ve Suvarna, M. (2020). Optimized Additive
Manufacturing Technology Using Digital Twins and Cyber Physical Systems. In
M. E. Auer, K. ve Ram B. (Eds.), Cyber-physical Systems and Digital Twins (pp.
6573). Springer International Publishing.
Özdem, H. ve Bora, M. P. (2022). Türkiye’de Robotik Süreç Otomasyonu. Bilgisayar
Bilimleri ve Teknolojileri Dergisi, 3(1), 19.
Öztemel, E. (2020). Yapay Zekâ ve İnsanlığın Geleceği. In M. Şeker, Y. Bulduklu,
C. Korkut, & M. Doğrul (Eds.), Bilişim Teknolojileri ve İletişim: Birey ve Toplum
Güvenliği (pp. 95–12). Türkiye Bilimler Akademisi.
Öztürk, K. ve Şahin, M. E. (2018). Yapay Sinir Ağları ve Yapay Zekâ’ya Genel Bir
Bakış. Takvim-i Vekayi, 6(2), 2536.
Paolanti, M. ve Frontoni, E. (2020). Multidisciplinary Pattern Recognition
applications: A review. Computer Science Review, 37, 100276.
Qiu, X. P., Sun, T. X., Xu, Y. G., Shao, Y. F., Dai, N. ve Huang, X. J. (2020). Pre-
trained models for natural language processing: A survey. Science China
Technological Sciences, 63(10), 18721897.
Sarkar, D., Bali, R. ve Sharma, T. (2018). Practical Machine Learning with Python.
In Practical Machine Learning with Python. Apress.
Sayım, F. (2022). İşletmelerde ve Yönetimde Yapay Zekâ Kavramlar ve
280 C. BAYRAKTAR / E-ZEKÂ
Uygulamalar. Seçkin Yayıncılık.
Sebetci, Ö. (2023). Yapay Zekâyı Kodlamak: Yapay Zekâ, Makine Öğrenmesi, Derin
Öğrenme, Sinir Ağları. Seçkin Yayıncılık.
Sheikh, S. (2020). Understanding the Role of Artificial Intelligence and Its Future
Social Impact. IGI Global.
Staub, S., Karaman, E., Kaya, S., Karapnar, H. ve Güven, E. (2015). ScienceDirect
World Conference on Technology, Innovation and Entrepreneurship Artificial
Neural Network and Agility. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 195,
14771485.
Stone, M., Aravopoulou, E., Ekinci, Y., Evans, G., Hobbs, M., Labib, A., Laughlin,
P., Machtynger, J. ve Machtynger, L. (2020). Artificial intelligence (AI) in
strategic marketing decision-making: a research agenda. Bottom Line, 33(2), 183
200.
Topakkaya, A. ve Eyibaş, Y. (2019). Yapay Zekâ ve Etik İlişkisi. The Philosophy
World, 70, 8199.
Ünal, A. ve Kılınç, İ. (2020). Yapay Zekâ İşletme Yönetimi İlişkisi Üzerine bir
değerlendirme. Yönetim Bilişim Sistemleri Dergisi, 6(1), 5178.
Varshney, S., Rohit, S. S., Sunidhi, Jamkhandi, A. G., Thanya, D. ,ve Parathodiyil,
M. (2020). Cyber-Physical Control and Virtual Instrumentation. In M. E. Auer &
K. Ram B. (Eds.), Cyber-physical Systems and Digital Twins (pp. 1927).
Springer International Publishing.
Vrontis, D., Christofi, M., Pereira, V., Tarba, S., Makrides, A. ve Trichina, E. (2021).
Artificial intelligence, robotics, advanced technologies and human resource
management: a systematic review. The International Journal of Human Resource
Management, 33(6), 12371266.
Yakut, E., Elmas, B. ve Yavuz, S. (2014). Yapay Sinir Ağları ve Destek Vektör
Makineleri Yöntemleriyle Borsa Endeksi Tahmini. Süleyman Demirel
Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 19(1), 139157.
310
2014 yılında Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakül-
tesi Kamu Yönetimi Bölümü’ndeki eğitimini tamamladı. 2016 yılında
Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Kamu Yönetimi Anabi-
lim Dalı’nda Yüksek Lisans, 2021 yılında Dokuz Eylül Üniversitesi
Sosyal Bilimler Enstitüsü Kamu Yönetimi Anabilim Dalı’nda Doktora
mezunu oldu. Ayrıca Ege Üniversitesi Edebiyat Fakültesi İngilizce Mü-
tercim Tercümanlık Bölümü öğrencisi. 2011-2015 yıllarını içeren dö-
nemde o zamanki adıyla Gıda Tarım ve Hayvancılık Bakanlığı Bornova
Veteriner Kontrol Enstitüsü’nde Veteriner Hekim olarak çalıştı. 2015-
2022 döneminde Selçuk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi
Siyaset Bilimi ve Kamu Yönetimi Bölümü’nde Araştırma Görevlisi
olarak görev yaptı. Hâlihazırda İzmir Kâtip Çelebi Üniversitesi İktisadi
ve İdari Bilimler Fakültesi Siyaset Bilimi ve Kamu Yönetimi Bö-
lümü’nde Doktor Öğretim Üyesi olarak çalışmakta. Evli ve iki çocuk
babası.
Dr. Cihan BAYRAKTAR
Dr. Öğretim Üyesi, Karabük Üniversitesi, Eskipazar Meslek Yüksekokulu,
Bilgisayar Teknolojileri Bölümü, e-posta: cihanbayraktar@karabuk.edu.tr,
ORCID: 0000-0003-4321-5485
1983 Kırklareli/Demirköy doğumludur, lisans eğitimini Marmara Üni-
versitesi, Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Bölümünde, yük-
sek lisans eğitimini Karabük Üniversitesi İşletme Bölümünde ve dok-
tora eğitimini de Gazi Üniversitesi, Yönetim Bilişim Sistemleri Bölü-
münde tamamlamıştır. 2006-2011 yılları arasında Milli Eğitim Bakan-
lığına bağlı okullarda Bilişim Teknolojileri Öğretmeni olarak çalıştık-
tan sonra 2011 yılında, Karabük Üniversitesi, Eskipazar Meslek Yük-
sekokulu, Bilgisayar Teknolojileri Bölümü, Bilişim Güvenliği Tekno-
lojileri Programında Öğretim Görevlisi olarak çalışmaya başlamıştır.
2023 yılından itibaren ise yine aynı bölümde Dr. Öğretim Üyesi olarak
çalışmaktadır. Çalışma alanları; yönetim bilişim sistemleri, siber gü-
venlik, makine öğrenmesi, yapay zekâ, endüstri 4.0, kriptoloji, veri yö-
netimi, teknoloji ve yenilik yönetimi vb. konular yer almaktadır. Bahsi
geçen konularda makale ve bildiri yazarlıkları bulunmaktadır.
Doktorant Halil İbrahim YANAR
Bilim Uzmanı, Doktorant, Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi, Sosyal Bi-
limler Enstitüsü, e-posta: kizilhiy@yandex.com, ORCID: 0000-0002-
4687-9757.
ResearchGate has not been able to resolve any citations for this publication.
Chapter
Full-text available
Today’s Machine Learning (ML) in a blend with Internet of Things (IoT)-based cloud applications plays a significant role in our everyday life. As indicated by Gartner’s recent study, there are around 25 billion devices and a gadget interfacing with IoT including wearables and automated vehicles to smart homes and smart cities applications. All such connected (smart) devices generate immense data that needs to be examined and analysed, to ensure that they continually learn from the available datasets and better themselves without any manual interference. This is where the prerequisite for machine learning comes into being. Several ML algorithms and techniques are introduced in a short time to easily evaluate big data measurements, increasing the IoT’s productivity. Similarly, special ML techniques, such as decision trees, clustering and neural and Bayesian networks, allow devices and gadgets to discern trends from various sources in different kinds of datasets and take appropriate decisions based on their analysis.
Article
Full-text available
Although academic production in intelligent automation (e.g. artificial intelligence, robotics) has grown rapidly, we still lack a comprehensive understanding of the impacts of the utilization of these technologies in human resource management (HRM) at an organizational (firms) and individual (employees) level. This study therefore aims to systematize the academic inputs on intelligent automation so far and to clarify what are its main contributions to and challenges for HRM. In a systematic search of 13,136 potentially relevant studies published in the top HRM, international business (IB), general management (GM) and information management (IM) journals, we found 45 articles studying artificial intelligence, robotics and other advanced technologies within HRM settings. Results show that intelligent automation technologies constitute a new approach to managing employees and enhancing firm performance, thus offering several opportunities for HRM but also considerable challenges at a technological and ethical level. The impact of these technologies has been identified to concentrate on HRM strategies, namely, job replacement, human-robot/AI collaboration, decision-making and learning opportunities, and HRM activities, namely, recruiting, training and job performance. This study discusses these shifts in detail, along with the main contributions to theory and practice and directions for future research.
Article
Full-text available
Recently, the emergence of pre-trained models (PTMs) has brought natural language processing (NLP) to a new era. In this survey, we provide a comprehensive review of PTMs for NLP. We first briefly introduce language representation learning and its research progress. Then we systematically categorize existing PTMs based on a taxonomy from four different perspectives. Next, we describe how to adapt the knowledge of PTMs to downstream tasks. Finally, we outline some potential directions of PTMs for future research. This survey is purposed to be a hands-on guide for understanding, using, and developing PTMs for various NLP tasks.
Article
Full-text available
Yapay zekâ alanında yaşanan çarpıcı gelişmeler iş dünyasını yakından ilgilendirmektedir. Yapay zekânın gelecekte işletmelerde hayati öneme sahip bir rekabet aracı olacağı, iş kollarında ve içeriklerinde, yönetim tarzında, örgüt yapısında ve kültüründe sarsıcı değişikliklere sebebiyet vereceği beklenen bir durumdur. Bu sebeple, işletme alanında yapay zekâ uygulamaları, yapay zekâ edinimi ve gelecekte ortaya çıkabilecek potansiyel etkilerini inceleyen araştırmalara ihtiyaç duyulmaktadır. Bu araştırmanın amacı, yapay zekâ ve işletme alanının etkileşimini inceleyen bir literatür değerlendirmesi sunmaktır. Araştırmada; yapay zekâ alanıyla ilgili kavramsal alt yapı oluşturulduktan sonra genelde işletme, özelde yönetim ve stratejik yönetim disiplinlerine olan etkileri tartışılmıştır. Sonuç olarak dokuz önemli saptamada bulunulmuştur. Araştırma fen bilimleri ve sosyal bilimler alanlarında iki farklı disiplini bir arada inceleyip aralarındaki ilişkileri sunması açısından önem taşımaktadır.
Article
Full-text available
Purpose The purpose of this paper is to review literature about the applications of artificial intelligence (AI) in strategic situations and identify the research that is needed in the area of applying AI to strategic marketing decisions. Design/methodology/approach The approach was to carry out a literature review and to consult with marketing experts who were invited to contribute to the paper. Findings There is little research into applying AI to strategic marketing decision-making. This research is needed, as the frontier of AI application to decision-making is moving in many management areas from operational to strategic. Given the competitive nature of such decisions and the insights from applying AI to defence and similar areas, it is time to focus on applying AI to strategic marketing decisions. Research limitations/implications The application of AI to strategic marketing decision-making is known to be taking place, but as it is commercially sensitive, data is not available to the authors. Practical implications There are strong implications for all businesses, particularly large businesses in competitive industries, where failure to deploy AI in the face of competition from firms, who have deployed AI to improve their decision-making could be dangerous. Social implications The public sector is a very important marketing decision maker. Although in most cases it does not operate competitively, it must make decisions about making different services available to different citizens and identify the risks of not providing services to certain citizens; so, this paper is relevant to the public sector. Originality/value To the best of the authors’ knowledge, this is one of the first papers to probe deployment of AI in strategic marketing decision-making.
Article
Bu çalışma, dünyada gelişmekte olan teknolojik akımlardan biri olan Robotik Süreç Otomasyonunun ne olduğunun, geçmişten bugüne gelişiminin, bugün bulunduğu noktada getirilerinin ve gelecekte nelerin gerçekleşebileceğine yönelik öngörülerinin sunulduğu bir derleme çalışmasıdır. Tekrar eden büyük hacimli ve kural tabanlı işleri, yazılımsal robotlar aracılığıyla, hataya yer bırakmadan, durmaksızın çalışarak, hem zaman hem de maliyet anlamında verim kazandıran teknolojik bir inovasyon olan Robotik Süreç Otomasyonu anlatılırken çeşitli çalışmalardan faydalanarak farklı ve vizyoner bir bakış açısı sunulmaya çalışılmıştır. Bu teknolojinin Türkiye’de geldiği noktaya ve sektörler tarafından ne oranda tercih edildiğine yönelik yapılan çalışma ve izlenimlere değinilerek geleceğe yönelik önerilerde bulunulmuştur.
Article
Pattern recognition (PR) is the study of how machines can examine the environment, learn to distinguish patterns of interest from their background, and make reliable and feasible decisions regarding the categories of the patterns. However, even after almost 70 years of research, the design of an application based on pattern recognizer remains an ambiguous goal. Moreover, currently, there are huge volumes of data that must be dealt with, which include image, video, text and web documents; DNA; microarray gene data; etc. Among the various frameworks in which pattern recognition has been traditionally formulated, the statistical and machine learning approaches have been most comprehensively studied and employed in practice. Recently, deep learning techniques and methods have been receiving increasing attention. The main objective of this review is to summarize PR applications, departing from the major algorithms used for their design. The PR approaches are subdivided into three main methods: machine learning, statistical, and deep learning. In order to evidence the multidisciplinary aspects of PR applications, attention has been focused on latest PR methods applied to five fields of research: biomedical and biology, retail, surveillance, social media intelligence, and digital cultural heritage. In this paper, we discuss in detail the recent advances of PR approaches and propose the main applications within each field. We also present challenges and benchmarks in terms of advantages and disadvantages of the selected method in each field. A wide set of examples of applications in various domains are also provided, along with the specific method applied.
Chapter
Over the years, industries have been growing at an enormous rate and a large percentage of these industries are put up in remote and isolated areas. Such areas, as compared to urbanized locations, pose a number of issues. This paper presents a cloud-based remote access solution integrated with a virtual laboratory to control the processes and devices in isolated industries. With the use of LoRa as a communication link, it is possible to send the data acquired by end devices located at the field to cloud and retrieve that data on an HMI (Human Machine Interface) which can be controlled from a suitable place for humans. The major purpose of this technology is to implement a cloud based virtual machine that would use LoRa as the connectivity protocol to control on-site equipment without actually being present at locations which prove to be hazardous.