Yapay Zeka Modelleri – Tez Hazırlatma – Tez Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Tez Örnekleri – Ücretli Tez Yazdırma – Tez Yaptırma Ücreti

Yapay Zeka Modelleri

Yapay zeka için kabul edilmiş tek bir model bulunmamakla birlikte, tarafından sunulduğu şekliyle 4B döngüsü, döngüdeki fazların sırasını gösteren iyi bir başlangıç ​​noktası sağlar ve döngünün yinelemeli potansiyelini gösteren bir ok başı vardır. süreç, sadece ima edildi.

Model, eylem araştırması “her biri eylemin sonucu hakkında bir planlama, eylem ve bilgi toplama çemberinden oluşan adımlar sarmalı” gibi diğer yaklaşımları anımsatır.

Her yapay zekanın benzersiz doğasını vurgulamasına rağmen, aynı zamanda yararlı bir faaliyet taslağı sunar. Sürecin merkezinde olumlu konu seçimi yer alır; çabayı bir konuya odaklamanın bir yolu. Konu, olumlu bir çerçeveye oturtulmalı, kuruluş temsilcilerinin bir kesiti tarafından kabul edilmeli ve kuruluşun en iyi yönleriyle ilgili keşif görüşmelerinden ortaya çıkmalıdır.

Bu, AI katılımcılarının yeniden inşa etmek için işbirliği yaptığı potansiyel bir gerçeklik oluşturur. Bu ilk konu seçiminin, araştırmaya bir problemle başlamaya daha alışkın olanları zorlayabileceğini önerin.

Dört aşamadan her biri, seçilen olumlu konu/konuların araştırılmasında yapay zeka sürecini ilerletir. İdeal olarak, Keşif “herkesi” içermelidir. Belki iki saat uzunluğundaki değerli görüşmeler, bir kuruluşa neyin “hayat verdiğini” belirlemek için yalnızca olumlu sorular kullanır; yani şu anda en iyi yapılan şeydir.

Bu, ‘en iyisi’ çalışmasını tercih ederken önemli ve anlamlı konuşmaların potansiyel olarak bastırılmasıyla ilgili endişelere yol açtı. Pozitiflik eleştirisine ek olarak, bunun “nadiren etkili bir tepki olan, bilinen sorunlardan kaçınmayı teşvik etme riski taşıdığını” öne sürüyorlar.

Hayal aşamasında, organizasyonun mevcut en iyi imajı, gelecekteki olasılıkların stratejik bir vizyonuna dönüştürülür. “Dünya (bizden) ne istiyor?” gibi sorulara dayanmaktadır. Gelecek stratejisi mevcut mükemmelliğe dayandığından, Tasarım aşamasının “olanların en iyileri ile olabileceklerin kolektif özlemi arasında köprü kurduğu” söylenir. . Bu aşama aynı zamanda katılımcıları bir ideal oluşturmak için radikal düşünmeye teşvik eder.

Son olarak Kader, karşılıklı güçlendirme ve işbirliği yoluyla yeni veya dönüştürülmüş organizasyonu uygulama ve sürdürme ihtimalini sağlar. 4D döngüsünün sağlık hizmetlerinde kullanımına ilişkin meta-analizlerinde, 4D modelin uygulamalarının geniş bir çeşitliliğini doğrulayın.

Bununla birlikte, yaklaşım koşullara uyacak şekilde uyarlanabileceğinden, “Takdir Edici Sorgulama süreçlerinin hiçbiri birbirine benzemez” ifadesinin güçlü olduğu iddia edilebilir. Bir sonraki bölümde, yapay zekanın daha geniş literatürde ve yüksek öğretim araştırma yayınlarında kullanımına genel bir bakış sunuyoruz.

Daha Geniş Literatürde Yapay Zeka

Literatürde AI kullanımının kapsamını belirlemek için ScopusTM platformu kullanılarak bir analiz yapılmıştır. Çalışma sırasında terim, 1996 ile 2014 yılları arasında yayınlanan 2.156 maddede bulundu.

Scopus, 1996’dan önce eksiksiz alıntı bilgilerini toplamayı amaçlamaz; bu nedenle, daha önceki yayınları belirlemek için Google Akademik kullanıldı ve toplam 2.215 öğe oluşturuldu. Bunların %11’inden biraz fazlası (245) başlığa “takdir edici sorgulama” kelimelerini dahil etti; 260 (%12) kitap veya kitap bölümüydü; 1.511 (%68) makaleydi; ve 131 (%6) konferans bildirisi. Geri kalanı, AI’nın aktif bir araştırma konusu olarak kurulduğunu öne süren incelemeler, başyazılar ve patentleri içeriyordu.

“Takdir edici sorgulama” terimi, bilgisayar sistemlerinin geliştirilmesinde “takdir etmeyen” yönetimin katılımıyla karşılaştırıldığında, literatürde ilk kez 40 yıl önce ortaya çıktı. Bu kullanım daha geniş bir kabul görmemiş gibi görünüyor.

Bunun yerine, AI giderek artan bir şekilde, belirlenen şekilde sorunlu veya olumsuz olanların aksine, olumlu davranışlara ve yapılara odaklanan soruşturma anlamına gelir.

Yapay zeka örnekleri
Yapay zeka ne demek
Yapay zeka türleri
Yapay zeka araştırma ödevi
Yapay zeka Nasıl yapılır
türkiye’de yapay zeka uygulamaları
Yapay zeka Nasıl Çalışır
Yapay zeka Nedir kısaca

Yapay zeka, 1980’lerde bir avuç yayın ve alıntıdan 2007’den bu yana yılda 100’ün üzerine çıkarak, tek bir akademik kurumdaki bu iki kişinin çalışmalarından gelişti.

Birleşik çalışmamız, yapay zeka alanında en çok yayın yapan yazarın Cooperrider (#24) olduğunu ve onun gibi diğer ilk beş yazarın ya Case Western Reserve Üniversitesi’nde doktora eğitimi aldığını ya da Amerika Birleşik Devletleri’nde yerleşik olduğunu gösteren Scopus analizini doğruluyor.

Benzer şekilde, en yaygın bağlantı Case Western Reserve Üniversitesi’dir, Amerika Birleşik Devletleri merkezli yazarlar tüm öğelerin 910’unu (%41) oluşturmaktadır. 79 ülke ve on dört dil temsil edilmesine rağmen, yazar bağlantılarının %84’ü İngilizce konuşulan ülkelerdedir ve kaydedilen tüm öğelerin %98’i İngilizce yazılmıştır.

AI, başlangıcından bu yana bir dizi disipline hitap etti. Scopus, yapay zekayı 25 farklı disiplinle (“çok disiplinli” dahil) ilişkilendirir. Çalışmamız, AI’nın 1980’lerin sonlarında yönetim ve psikoloji alanlarıyla ilk ilişkisinin, konunun bilgisayar bilimi, hemşirelik, ekonomi ve sosyal bilimler (dahil olmak üzere) gibi çok çeşitli alanlarda yayın yapan yazarlar tarafından ele alınmasıyla kısa sürede genişlediğini gösteriyor. 

Yüksek Öğrenim Araştırmasıyla İlişkili Yapay Zeka

1996’dan önce eğitim araştırmasıyla ilgili hiçbir öğe bulunmadığından, yüksek öğretim yapay zeka literatürünü belirlemek için tek başına Scopus kullanıldı. Bu, 1999 ve 2014 yılları arasında yayınlanan 289 maddeyle sonuçlandı. Daha geniş literatürle uyumlu olarak bunların %10’u (#30) başlıkta ‘minnettar sorgulama’ ifadesini içeriyor. Bununla birlikte, yalnızca 12 ilgili madde (%4) başlıklarında, özetlerinde veya anahtar kelimelerinde yüksek öğrenim ve AI terimlerini birleştirir.

Bunlardan beşi, yapay zeka metodolojisinin tamamını uyguladığını iddia ediyor; AI’ya ait olarak tanımladıkları dört istihdam yöntemi; iki uyarlanmış AI, bir durumda bir etnografik gözlem ve diğerinde bir oto-etnografi içindeki takdir edici niteliklerinden yararlanacak; ve biri diğer yaklaşımların yanı sıra yapay zekadan ilham aldı.

Bu, yüksek öğretim araştırmacılarının bir metodoloji olarak yapay zekayı kullanmayı seçebilseler de, onun yöntemlerini veya olumlu değerlerini çıkarma olasılıklarının aynı derecede yüksek olduğunu göstermektedir.

Bunu daha fazla araştırmak için, yapay zeka kullanımlarını ve beraberindeki alıntı modellerini incelemek için en çok alıntı yapılan öğeler gözden geçirildi. Bu, AI uygulamasındaki geniş çeşitliliği doğruladı.

Atıf kalıpları, ilgili araştırmaların yüksek öğretim araştırmacıları tarafından göz ardı edilme tehlikesi olduğunu öne sürüyor çünkü bu araştırmalar, bir literatür araştırması bağlamında belirsiz görünebilecek disipliner dergilerde yer alıyor; Bir yaklaşım farklı bağlamlarda kullanıldığında sık rastlanan bir zorluk vardır.