Adana ilinin ilçeleri

 Adana ilinin toplamda 15 tane olmak üzere alfabetik sırasına göre ;

• Aladağ
• Ceyhan
• Çukurova
• Feke
• İmamoğlu
• Karaisalı
• Karataş
• Kozan‎
• Pozantı‎
• Saimbeyli
• Sarıçam
• Seyhan
• Tufanbeyli‎
• Yumurtalık‎
• Yüreğir

Işık hızı nedir ?

 Işığın boşluktaki hızı, genellikle c ile gösterilir, fiziğin birçok alanında kullanılan önemli bir fiziksel sabittir. Kesin değeri 299.792.458 m/s'dir. (yaklaşık olarak 3,00×108 m/s). Metrenin uzunluğu bu sabitten ve uluslararası zaman standardından hesaplanmıştır. Özel göreceliliğe göre c, evrendeki bütün madde ve bilgilerin hareket edebileceği maksimum hızdır. Bütün kütlesiz parçacıkların ve ilgili alanlardaki değişimlerin boşluktaki hareket hızıdır (ışık ve çekimsel dalgalar gibi elektromanyetik radyasyon dahil). Bu parçacıklar ve dalgalar gözlemcinin eylemsiz referans çerçevesi ya da kaynağın hareketi ne olursa olsun c'de hareket ederler. Görecelilik Teorisi'nde c, uzay- zaman arasındaki ilişkiyi kurar; aynı zamanda meşhur kütle-enerji eşdeğerliliği formülünde de gözükür. E = mc2. Işığın hava veya cam gibi şeffaf maddelerdeki ilerleyiş hızı c'den azdır. Benzer şekilde radyo dalgalarının tel kablolardaki ilerleyişi de c'den yavaştır. Işığın madde içindeki hızı v ile c arasındaki orana o maddenin kırılma endeksi (n) denir (n=c/v). Örneğin, görülebilir ışık için camın kırılma endeksi genellikle 1,5 civarındadır. Yani ışık camın içinde c/1,5≈ 200.000 km/s ile hareket eder. Hangi açıdan bakılırsa bakılsın ışık ve öteki elektromanyetik dalgalar anında yayılıyormuş gibi gözükür ancak, ölçülebilir hızlarının uzun mesafeler ve hassas ölçümlerle ölçülebilir sonuçları vardır. Uzaydaki keşif araçlarıyla iletişim kurarken mesajların Dünya'dan uzay aracına ya da uzay aracından Dünya'ya ulaşması dakikalar ya da saatler alabilir. Yıldızlardan gelen ışık onları yıllar önce terk etmiştir ve bu sayede uzaktaki nesnelere bakarak evrenin tarihini çalışma şansı verir. Işığın ölçülebilir hızı aynı zamanda bilgisayardaki bilgilerin çipler arasında aktarılması gerektiği için bilgisayarların teorik hızını da sınırlar. Işık hızı, uzak mesafeleri yüksek isabetle ölçebilmek için uçuş zamanı ölçümlerinde de kullanılır.

Ole Romer ilk olarak 1676'da, Jüpiter'in uydusu Io'nun görünür hareketini inceleyerek, ışığın ölçülebilir bir hızda hareket ettiğini göstermiştir(anlık hareketin aksine). 1865'te James Clerk Maxwell Elektromanyetizma Teorisi'nde ışığın elektromanyetik bir dalga olduğunu ve bu nedenle c hızında hareket ettiğini ileri sürmüştür. 1905'te Albert Einstein ışığın hızının herhangi bir referans çerçevesinde ışık kaynağından bağımsız olduğunu öne sürmüştür ve bu varsayımının sonuçlarını Görecelik Teorisi'ni öne atıp c parametresini ışık ve eletromanyetizma dışındaki şeylerle alakalı olduğunu göstermiştir.

Yüzyıllar boyunca süren ve giderek daha da kesinleşen ölçümler sonucunda 1975'te ışığın hızının 299.792.458 m/s olduğu 4 milyarda birlik bir belirsizlikle hesaplanmıştır. 1983 yılında metre Uluslararası Ünite Sistemi (SI) tarafından, ışığın boşlukta 1/299.792.458 saniyede katettiği mesafe olarak yeniden tanımlanmıştır. Bunun sonucu olarak, c'nin değeri metrenin tanımı tarafından net bir şekilde sabitlenmiştir.

Işık hızı genellikle sabit( constant) ya da Latince celerity( hızlı, çabuk) kelimelerinin temsilen “c” ile ifade edilir. Geçmişte V ışık hızı için alternatif bir sembol olarak kullanılmıştır ve 1865'te James Clerk Maxwell tarafından ortaya atılmıştır. 1856'da Wilhelm Eduard Weber ve Rudolf Kohlrausch c'yi daha sonra ışık hızının √2 katına denk geldiği görülen başka bir sabit için kullanmışlardır. 1894'te Paul Druder c'yi modern anlamıyla tekrar tanımlamıştır. Einstein Görecelik üzerine yazdığı Orijinal Almanca makalelerde V'yi kullanmıştır ama 1907'de o zaman ışık hızı için standart sembol haline gelmiş c'yi kullanmaya başlamıştır.

Bazen c dalgaların herhangi bir maddesel çevredeki hızını ifade etmek için kullanılır ve c0 da ışığın boşluktaki hızını ifade etmek için kullanılır. SI tarafından da kabul edilmiş bu alt simgeli ifade diğer alakalı sabitlerle aynı forma sahiptir, μ0 vakum geçirgenliği veya manyetik sabit, ε0 boşluktaki iletkenlik veya elektrik sabiti ve Z0 uzayın direnci için. 

1983'ten beri metre Uluslararası Ünite Sistemin'de ışığın 1/ 299792458 saniyede katettiği mesafe olarak tanımlanmıştır. Bu tanım ışığın boşluktaki hızını kesin olarak 299792458 m/s olarak sabitlemiştir. Boyutsal fiziksel bir sabit olarak c ünite sistemlerinde farklı değerlere sahiptir. Fiziğin c'nin sıkça gözüktüğü görecelik gibi bölümlerinde, doğal ölçüm ünitesi ya da geometrik ölçüm ünitesi olarak c=1 kullanılır. Bu üniterler kullanıldığında c, 1 bölme ve çarpma işlemlerinde etkisiz olduğu için çok gözükmez.

Benzer şekilde dünya ve uzay araçları arasındaki iletişim de anlık değildir. Kaynakla alıcı arasındaki mesafe arttıkça daha da belirginleşen bir gecikme vardır. Apollo 8 ayın yörüngesine giren ilk insanlı hava aracı olduğunda bu gecikme çok büyüktü: Her sorunun cevabı için yer kontrol istasyonu 3 saniye beklemek zorundaydı. Dünya ve Mars arasındaki gecikme 5-20 dakika arası değişebilir. NASA Jüpiter'in yörüngesinde dolaşan bir probedan bilgi almak için saatlerce beklemek zorundadır. Bu da bir navigasyon hatası durumunda düzeltmenin zamanında yetişememesi riskini ortaya çıkarmaktadır. Daha uzaktaki astronomik kaynaklardan ışık ya da farklı sinyaller almak bundan da uzun sürebilir. Uzak nesnelerin ışığın ölçülebilir hızı nedeniyle daha genç gözükmeleri astronomlara yıldızlarsın, galaksilerin hatta evrenin evrimini gözlemleme şansı vermiştir.Bazen astronomik mesafeler, özellikle popüler bilim yayınlarında ve medyada ışık yılıyla ifade edilir. Işık yılı ışığın bir yılda katettiği mesafedir. Yaklaşık olarak bir ışık yılı 10 trilyon km ya da 6 trilyon mildir. Dünyaya güneşten sonraki en yakın yıldız yaklaşık 4,2 ışık yılı uzaklıktadır

Dış uzay, büyük boyutu ve mükemmele yakın boyutu sayesinde c'yi ölçmek için son derece elverişlidir. Tipik olarak, birisi ışığın belirli bir referans sistemindeki mesafeyi katetmesi için gerek zamanı ölçer. Tarihte bu tip ölçümler, referans uzaklığın dünya temelli birimlerle ne kadar isabetli olarak ölçüldüğüne göre, son derece isabetli olarak yapılabilmiştir. Elde edilen sonuçlar gün başına Astronomik Birimlerle (AU) ifade edilir.Ole Christensen Romer astronomik ölçümleri kullanarak ışığın mikratsal hızının ilk tahminlerini yapmıştır. Dünyadan ölçüldüğü zaman uyduların gezegenlerin etrafında dönme hızı dünya gezegenlere yaklaşırken, uzaklaşırkenki hızlarından daha fazladır. ışığın gezegenden dünyaya katettiği mesafe, dünya yörüngesinde o gezene en yakın konumundayken daha kısadır, mesafedeki fark dünyanın Güneş etrafındaki yörüngesinin çapıdır. Uydunun periyodundaki değişim ışığın uzak ya da yakın mesafeyi katetmesindeki zaman farkından oluşmaktadır.Bir başka metotsa 18. yüzyılda James Bradley tarafından keşfedilen "ışığın sapması"dır. Bu etki, uzaktaki bir kaynaktan ulaşan ışığın hızına gözlemcinin hızının vektör olarak eklenmesiyle oluşur. Hareketli bir gözlemci ışığı farklı bir noktadan gelirken gözlemler ve kaynağın yerini farklı görür. Dünya Güneş'in etrafında döndükçe dünyanın hızının yönü değiştiği için bu yıldızların hareket ettiği izlenimi verir. Yıldızların konumunun açısal farkından ışığın hızını dünyanın güneş etrafındaki hızı cinsinden yazmak mümkündür. 1729'da Bradley bu metodu kullanarak ışığın dünyanın yörüngedeki hızından 10,210 kat daha hızlı hareket ettiğini öne sürmüştür.

AU yaklaşık olarak dünya ile güneş arasındaki mesafedir. 2012'de net olarak 149 597 870 700 m. olarak yeniden tanımlanmıştır. Daha önce AU SI birimleri ile değil, Güneş tarafından uygulanan yerçekimi kuvvetinin klasik mekanik çerçevesindeki koşullarıyla ifade edilmiştir. Güncel tanım , AU'nun önceki tanımının tavsiye edilen şekilde metre ile ifade edilmiş halini kullamaktadır. Bu yeniden tanımlama , ışık hızını saniye başına AU'da sabitlemiştir.Daha önce c' nin tersi saniyede AU olarak ifade edilmiş ve radyo sinyallerinin Güneş Sistemin'deki araçlara ulaştığı zaman kullanılarak hesaplanmıştır. Bu tarz birçok hesaplama birleştirilerek birim uzaklık başına ışık zamanı için en iyi değer elde edilebilir. Örneğin; 2009'da Uluslararası Astronomik Birlik tarafından kabul edilen en iyi tahmin:

Birim uzaklık başına ışık zamanı:: 7002499004783836000♠499.004783836(10) s

c = 7008299792457999999♠0.00200398880410(4) AU/s = 7002173144632674000♠173.144632674(3) AU/day.

Bu hesaplardaki göreceli hesap hatası milyarda 0,02' dir. Metre belli bir zamanda ışık tarafından katedilen mesafe olarak tanımlandığı için, ışık zamanının önceki AU tanımı ile ölçülmesi eski AU' nun metre ile ölçülmesi olarak yorumlanabilir

Antalya ilinin ilçeleri

Antalya ilinin toplamda 19 tane olmak üzere alfabetik sırasına göre ;

• Akseki
• Aksu
• Alanya
• Demre
• Döşemealtı
• Elmalı
• Finike
• Gazipaşa
• Gündoğmuş
• İbradı
• Kaş
• Kemer
• Kepez
• Konyaaltı
• Korkuteli
• Kumluca
• Manavgat
• Muratpaşa
• Serik

Bursa ilçeleri

Bursa ilinin toplamda 17 tane olmak üzere alfabetik sırasına göre ;

1. Büyükorhan
2. Gemlik
3. Gürsu
4. Harmancık
5. İnegöl
6. İznik
7. Karacabey
8. Keles
9. Kestel
10. Mudanya
11. Mustafakemalpaşa
12. Nilüfer
13. Orhaneli
14. Orhangazi
15. Osmangazi
16. Yenişehir
17. Yıldırım

Yapay zeka nedir ?

bir bilgisayarın veya bilgisayar kontrolündeki bir robotun çeşitli faaliyetleri zeki canlılara benzer şekilde yerine getirme kabiliyeti. İngilizce artificial intelligence kavramının akronimi olan AI sözcüğü de bilişimde sıklıkla kullanılır. Yapay zekâ çalışmaları genellikle insanın düşünme yöntemlerini analiz ederek bunların benzeri yapay yönergeleri geliştirmeye yöneliktir.

İdealize edilmiş bir yaklaşıma göre yapay zekâ, insan zekâsına özgü olan, algılama, öğrenme, çoğul kavramları bağlama, düşünme, fikir yürütme, sorun çözme, iletişim kurma, çıkarımsama yapma ve karar verme gibi yüksek bilişsel fonksiyonları veya otonom davranışları sergilemesi beklenen yapay bir işletim sistemidir. Bu sistem aynı zamanda düşüncelerinden tepkiler üretebilmeli (eyleyici yapay zekâ) ve bu tepkileri fiziksel olarak dışa vurabilmelidir.

Bir bakış açısına göre, programlanmış bir bilgisayarın düşünme girişimi gibi görünse de bu tanımlar günümüzde hızla değişmekte, öğrenebilen ve gelecekte insan zekâsından bağımsız gelişebilecek bir yapay zekâ kavramına doğru yeni yönelimler oluşmaktadır. Bu yönelim, insanın evreni ve doğayı anlama çabasında kendisine yardımcı olabilecek belki de kendisinden daha zeki, insan ötesi varlıklar meydana getirme düşünün bir ürünüdür. Bu düş, 1920'li yıllarda yazılan ve sonraları Isaac Asimov'u etkileyen modern bilimkurgu edebiyatının öncü yazarlarından Karel Čapek'in eserlerinde dışa vurmuştur. Karel Čapek, R.U.R adlı tiyatro oyununda yapay zekâya sahip robotlar ile insanlığın ortak toplumsal sorunlarını ele alarak 1920 yılında yapay zekânın insan aklından bağımsız gelişebileceğini öngörmüştü.

Kavramının geçmişi modern bilgisayar bilimi kadar eskidir. Fikir babası, "Makineler düşünebilir mi?" sorunsalını ortaya atarak makine zekâsını tartışmaya açan Alan Mathison Turing'dir. 1943'te II. Dünya Savaşı sırasında Kripto analizi gereksinimleri ile üretilen elektromekanik cihazlar sayesinde bilgisayar bilimi ve yapay zekâ kavramları doğmuştur.

Alan Turing, Nazilerin Enigma makinesinin şifre algoritmasını çözmeye çalışan matematikçilerin en ünlü olanlarından biriydi. İngiltere, Bletchley Park'ta şifre çözme amacı ile başlatılan çalışmalar, Turing'in prensiplerini oluşturduğu bilgisayar prototipleri olan Heath Robinson, Bombe Bilgisayarı ve Colossus Bilgisayarları, Boole cebirine dayanan veri işleme mantığı ile Makine Zekâsı kavramının oluşmasına sebep olmuştu.

Modern bilgisayarın atası olan bu makineler ve programlama mantıkları aslında insan zekâsından ilham almışlardı. Ancak sonraları, modern bilgisayarlarımız daha çok uzman sistemler diyebileceğimiz programlar ile gündelik hayatımızın sorunlarını çözmeye yönelik kullanım alanlarında daha çok yaygınlaştılar. 1970'li yıllarda büyük bilgisayar üreticileri olan Microsoft, Apple, Xerox, IBM gibi şirketler kişisel bilgisayar (PC Personal Computer) modeli ile bilgisayarı popüler hale getirdiler ve yaygınlaştırdılar. Yapay zekâ çalışmaları ise daha dar bir araştırma çevresi tarafından geliştirilmeye devam etti.

Bugün, bu çalışmaları teşvik etmek amacı ile Turing'in adıyla anılan Turing Testi ABD'de Loebner ödülleri adı altında makine zekâsına sahip yazılımların üzerinde uygulanarak başarılı olan yazılımlara ödüller dağıtılmaktadır.

Turing Testinin içeriği kısaca şöyledir: birbirini tanımayan birkaç insandan oluşan bir denek grubu birbirleri ile ve bir yapay zekâ diyalog sistemi ile geçerli bir süre sohbet etmektedirler. Birbirlerini yüz yüze görmeden yazışma yolu ile yapılan bu sohbet sonunda deneklere sorulan sorular ile hangi deneğin insan hangisinin makine zekâsı olduğunu saptamaları istenir. İlginçtir ki, şimdiye kadar yapılan testlerin bir kısmında makine zekâsı insan zannedilirken gerçek insanlar makine zannedilmiştir.

Loebner Ödülü kazanan yapay zekâ diyalog sistemlerinin yeryüzündeki en bilinen örneklerinden biri A.L.I.C.E'dir. Carnegie üniversitesinden Dr.Richard Wallace tarafından yazılmıştır.Bu ve benzeri yazılımlarının eleştiri toplamalarının nedeni, testin ölçümlendiği kriterlerin konuşmaya dayalı olmasından dolayı programların ağırlıklı olarak diyalog sistemi (chatbot) olmalarıdır.

Türkiye'de de makine zekâsı çalışmaları yapılmaktadır. Bu çalışmalar doğal dil işleme, uzman sistemler ve yapay sinir ağları alanlarında Üniversiteler bünyesinde ve bağımsız olarak sürdürülmektedir.Bunlardan biri, D.U.Y.G.U. - Dil Uzam Yapay Gerçek Uslamlayıcı'dır.

Gelişmiş insan zekâsı ile dil arasındaki bağlantıyı gözler önüne serdiğinde, dil üzerinden yürütülen yapay zekâ çalışmaları tekrar önem kazandı. İnsan zekâsının doğrudan doğruya kavramlarla düşünmediği, dil ile düşündüğü, dil kodları olan kelimeler ile kavramlar arasında bağlantı kurduğu anlaşıldı. Bu sayede insan aklı kavramlar ile düşünen Hayvan beyninden daha hızlı işlem yapabilmekteydi ve dil dizgeleri olan cümleler yani şablonlar ile etkili bir öğrenmeye ve bilgisini soyut olarak genişletebilme yeteneğine sahip olmuştu. İnsanların iletişimde kullandıkları Türkçe, İngilizce gibi doğal dilleri anlayan bilgisayarlar konusundaki çalışmalar hızlanmaya başladı. Önce, yine Uzman sistemler olarak karşımıza çıkan doğal dil anlayan programlar, daha sonra Sembolik Yapay Zekâ ile ilgilenenler arasında ilgiyle karşılandı ve yazılım alanındaki gelişmeler sayesinde İngilizce olan A.I.M.L (Artificial intelligence Markup Language) ve Türkçe T.Y.İ.D (Türkçe Yapay Zekâ İşaretleme Dili) gibi bilgisayar dilleri ile sentaktik (Örüntü) işlemine uygun veri erişim metotları geliştirilebildi. Bugün Sembolik Yapay Zekâ araştırmacıları özel Yapay Zekâ dillerini kullanarak verileri birbiri ile ilişkilendirebilmekte, geliştirilen özel prosedürler sayesinde anlam çıkarma ve çıkarımsama yapma gibi ileri seviye bilişsel fonksiyonları benzetimlendirmeye çalışmaktadırlar.Bütün bu gelişmelerin ve süreçlerin sonunda bir grup yapay zekâ araştırmacısı, insan gibi düşünebilen sistemleri araştırmaya devam ederken, diğer bir grup ise ticari değeri olan rasyonel karar alan sistemler (Uzman sistemler) üzerine yoğunlaştı.

Bilişim uzmanları, bir insanın hepsi aynı anda paralel olarak çalışan 100 milyar nöron bağlantısının toplam hesap gücünün alt sınırı olan saniyede 10 katrilyon  hesap düzeyine 2025'te erişeceğini düşünüyorlar.Beynin bellek kapasitesine gelince, 100 trilyon bağlantının her birine 10.000 bit bilgi depolama gereksinimi tanınırsa, toplam kapasite 10^18 düzeyine çıkıyor. 2020'ye gelindiğinde insan beyninin işlevselliğine erişmiş bir bilgisayarın fiyatının 1000 dolar olacağı tahmin ediliyor. 2030'da 1000 dolarlık bir bilgisayarın bellek kapasitesi 1000 insanın belleğine eşit olacak. 2050'de ise yine 1000 dolara, dünyadaki tüm insanların beyin gücünden daha fazlasını satın alabileceksiniz.

Yapay zekanın uygulama alanlarının bazı örnekleri şu şekildedir:

• Önerici sistemler: Kullanıcıların geçmiş davranışlarına dayanarak yeni içerik önerilmesi. Örneğin, sosyal medya sitelerinde yeni arkadaş, mağazalarda başka bir ürün, gazetede başka bir haber önerileri.
• Makine çevirisi: Bir dilde ifade edilen cümleyi farklı bir dile çevirmek. Örneğin, Google Translate, Microsoft Tercüman ve Yandex.Çeviri gibi çevrimiçi araçlar.
• Sinyal işleme: Ses ve görüntü gibi sinyallerin işlenerek bilgi çıkarımı. Örneğin, yüz ve ses tanıma.
• Prosedürel içerik üretimi: Rassal yöntemler kullanarak yapay içerik üretme. Örneğin, üretimsel müzik ve video oyunlarında prosedürel dünyalar.
• Regresyon analizi: Geçmiş verilere dayanılarak bir değişkenin gelecekteki değerinin tahmin edilmesi. Örneğin, ekonomik öngörüler, üretim miktarı öngörüleri

Alt Dalları

• Makine Zekâsı (Sembolik Yapay Zekâ)
• Yapay Sinir Ağları (Sibernetik Yapay Zekâ)
• Doğal Dil işleme (Dil ile düşünme)
• Konuşma Sentezi (Yapay Konuşma)
• Konuşma Anlama (Konuşma Analizi)
• Uzman sistemler
• Örüntü Tanıma
• Genetik Algoritmalar
• Genetik Programlama
• Bulanık Mantık
• Çoklu Örnekle Öğrenme(Multiple Instance Learning)