Mekatronik mühendisliğinde yapay zeka ve makine öğrenimi konularında bilgi edinmek isteyenler için rehber niteliğinde bir yazı Hangi teknolojilerin kullanıldığını ve nasıl uygulandığını öğrenin
Mekatronik mühendisliği, makine, elektronik ve bilgisayar mühendisliği disiplinlerinin birleşimiyle oluşan bir mühendislik dalıdır. Mekatronik sistemler genel olarak kontrolsüz ve kontrol edilebilir sistemler olarak adlandırılırlar. Bu nedenle, makine öğrenimi ve yapay zeka teknolojileri mekatronik sektörünün vazgeçilmez bileşenleri arasında yer almaktadır.
Makine öğrenimi ve yapay zeka teknolojileri, mekatronik sektöründe pek çok uygulama alanına sahiptir. Özellikle, robotik sistemler, otomasyon ve enerji tasarrufu gibi alanlarda makine öğrenimi algoritmaları ve yapay zeka teknolojileri kullanılmaktadır. Günümüzde, mekatronik sistemlerin performansını arttırmak amacıyla yapay zeka tabanlı uygulamaların yaygınlaştığı bir dönem yaşanmaktadır.
| Makine Öğrenimi Uygulama Alanları | Yapay Zeka Uygulama Alanları |
|---|---|
| Görüntü İşleme | Akıllı Sistemler |
| Robotik Sistemler | Otonom Araçlar |
| Enerji Tasarrufu | Görüntü ve İşitsel İşleme |
| Otomasyon |
Bu uygulama alanlarının yanı sıra, mekatronik sektöründe makinelerin eğitilmesi için makine öğrenimi ve yapay zeka teknolojileri kullanılır. Bu sayede, makineler insan benzeri özellikler kazanarak daha akıllı ve etkili bir şekilde çalışabilirler. Makine öğrenimi ve yapay zeka teknolojilerinin mekatronik mühendisliğindeki uygulamaları, sektördeki iş süreçlerini hızlandırmak, verimliliği arttırmak ve maliyetleri düşürmek için büyük bir fırsat sunmaktadır.
Makine Öğrenimi(Tanıtım)
Makine öğrenimi, yapay zeka teknolojilerinin bir dalıdır. Bu teknolojinin amacı, verileri analiz etmek, öğrenmek ve algoritma oluşturmak yoluyla belirli bir görevi yerine getirmektir. Bu şekilde, insan müdahalesi olmadan sistemler otomatik hale getirilebilir.
Makine öğrenimi, mekatronik sektöründe birçok alanda kullanılır. Görüntü işleme, robotik sistemler, enerji tasarrufu ve otomasyon gibi pek çok mekatronik uygulama, makine öğrenimi ile optimize edilebilir.
Bu teknoloji, veri analizine dayanır ve belirli bir görevi yerine getirebilmek için veriler arasındaki ilişkileri öğrenir. Bir makine öğrenimi modeli oluşturulduktan sonra, bu model daha fazla veri alarak, daha da geliştirilebilir. Ayrıca, bu teknolojinin birçok çeşidi vardır ve her biri farklı işlevlere sahiptir.
Mekatronik mühendisliğinde, makine öğrenimi ile akıllı sistemler, robotik sistemler, enerji tasarrufu sistemleri ve otomatik kontrol sistemleri tasarlanabilir. Bu sayede, verimlilik artırılabilir, hata oranı azaltılabilir ve iş süreçleri otomatik hale getirilebilir.
Makine Öğrenimi Uygulamaları
Mekatronik mühendisliğinde kullanılan makine öğrenimi teknolojisi, birçok uygulama alanı bulur. Görüntü işleme, robotik sistemler, enerji tasarrufu ve otomasyon gibi birçok mekatronik uygulama, makine öğrenimi algoritmalarını kullanır.
Görüntü İşleme: Makine öğrenimi algoritmaları görüntü işlemede kullanıldığında, endüstriyel kalite kontrol sistemleri, nesne tanıma ve takibi, görme engellilere yardımcı sistemler gibi birçok alanda uygulanır. Örneğin, nesne tanıma ve takibi sayesinde robot kolları, nesneleri algılayabilir ve işleyebilirler. Kalite kontrol sistemleri sayesinde, süreçlerin otomatik hale getirilmesi mümkün olur.
Robotik Sistemler: Robotlar insanlarla etkileşime girme, hareket planlama, arıza tespiti ve çözümü gibi birçok işlemi yapabilmektedir. Makine öğrenimi algoritmaları, robotik sistemlerin bu işlemleri yapabilmesine yardımcı olur. Örneğin, robotlar bir nesne yapmak için bir takım işlemleri belirli bir sırayla yapmalıdır. Bu işlemler, makine öğrenimi sayesinde robotlara öğretilebilir.
Enerji Tasarrufu: Enerji tasarrufu, makine öğrenimi ile tasarlanmış sistemler sayesinde mümkün olabilir. Örneğin, binalarda ısıtma ve soğutma sistemleri için makine öğrenimi algoritmaları kullanılabilir. Bu sayede, binaların enerji tüketimi optimize edilerek tasarruf sağlanabilir.
Otomasyon: Üretim süreçlerinde kullanılan otomatik kontrol sistemleri, makine öğrenimi ile daha etkili hale getirilebilir. Hata oranı düşürülerek, üretim hızı arttırılabilir. Makine öğrenimi algoritmaları sayesinde çeşitli parametrelerin izlenmesi ve kontrolü de otomatikleştirilebilir.
Mekatronik mühendisliğinde makine öğrenimi teknolojisi birçok uygulama alanı bulur. Böylece, birçok alanda daha etkili, daha akıllı ve daha verimli sistemler tasarlanabilir.
Görüntü İşleme
Görüntü işleme, mekatronik alanında kullanılan önemli bir uygulama alanıdır ve bu alandaki çalışmalarda makine öğrenimi teknikleri sıklıkla kullanılır. Makine öğrenimi algoritmaları, endüstriyel kalite kontrol sistemleri, nesne tanıma ve takibi, görsel arayüzler, görme engellilere yardımcı sistemler gibi birçok farklı uygulamada kullanılmaktadır.
Endüstriyel kalite kontrol sistemleri, makine öğrenimi algoritmalarının kullanımıyla otomatik hale getirilmektedir. Böylece, üretim sürecinde oluşabilecek hatalar en aza indirilir ve üretim verimliliği artırılır. Nesne tanıma ve takibi ise robotlar gibi mekatronik sistemlerin nesneleri algılayabilmesi ve hareketleri buna göre planlayabilmesi için kullanılan bir tekniktir. Görme engellilere yardımcı sistemlerde de makine öğrenimi algoritmalarının kullanımı yaygındır. Bu sistemler, görme engellilerin günlük hayatta karşılaşabilecekleri zorlukları minimize etmek için tasarlanmıştır.
Makine öğrenimi algoritmaları, görüntü işleme alanında son derece yararlıdır. Bunlar, nesnelerin tanınması, yerinin belirlenmesi ve takip edilmesi, etiketlenmesi ve sınıflandırılması gibi görevleri yerine getirirler. Görüntü işlemede makine öğrenimi algoritmalarının uygulandığı bir diğer alan ise, görsel arayüzlerdir. Bunlar, kullanıcıların interaktif bir şekilde bir mekatronik sistem veya arayüzle etkileşim kurmalarını sağlayan uygulamalardır.
Sonuç olarak, görüntü işleme mekatronik sektöründe oldukça önemli bir uygulama alanıdır ve makine öğrenimi algoritmaları, bu alandaki çalışmalar için vazgeçilmez bir araçtır.
Endüstriyel Kalite Kontrol Sistemleri
Endüstriyel kalite kontrol sistemleri, herhangi bir endüstride üretilen malzemelerin kalitesini kontrol etmek için kullanılan bir sistemdir. Kalite kontrolü, ürün kalitesini ölçmek, hataları belirlemek, üretim sürecindeki hataların tekrarlanmasını önlemek için çok önemlidir. Makine öğrenimi algoritmaları sayesinde, kalite kontrol süreçleri otomatik hale getirilir ve hata oranı azaltılır.
Makine öğrenimi algoritmaları, kalite kontrol süreçlerinde hataları belirlemek için kullanılır. Örneğin, üretim sırasında oluşan hataları analiz ederek, hataların tekrarlanmasını önleyebilir. Ayrıca, makine öğrenimi algoritmaları sayesinde, kalite kontrol süreci daha hızlı ve daha verimli hale getirilebilir.
Makine öğrenimi algoritmalarının kullanılması, endüstriyel kalite kontrol sistemlerinin daha akıllı hale gelmesine yardımcı olur. Algoritmalar, daha fazla veri toplandıkça daha iyi hale gelir ve daha doğru sonuçlar verir. Bu sayede, kalite kontrol sistemleri daha hassas ve güvenilir hale gelir.
Bir örnek olarak, bir otomobil fabrikasında, her bir aracın bütün parçaları kontrol edilerek, hatalar belirlenir ve tekrarlı hataların engellenmesi sağlanır. Makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak, kalite kontrol süreci otomatik olarak gerçekleştirilebilir. Bu, doğru sonuçların elde edilmesini ve hata oranının düşürülmesini sağlar.
Bu nedenle, mekatronik mühendisliği için endüstriyel kalite kontrol sistemlerinde kullanılan makine öğrenimi algoritmaları çok önemlidir. Bu algoritmalar sayesinde kalite kontrol süreçleri daha verimli, daha doğru ve daha akıllı hale getirilebilir.
Nesne Tanıma ve Takibi
Görüntü işleme teknolojilerinde, makine öğreniminin en popüler uygulamalarından biri nesne tanıma ve takibi işlemleridir. Bu işlemler, nesnelerin sayısız özelliğini otomatik olarak algılayarak, modellemek ve sınıflandırmak için kullanılan algoritmalar kullanılarak gerçekleştirilir.
Bu işlemler, robotik sistemler gibi mekatronik aplikasyonları için oldukça önemlidir. Örneğin robot kolları, nesneleri gerçek zamanlı olarak algılayabilir ve bu nesnelerin forma, boyuta ve diğer özelliklerine göre işleyebilir. Böylece, örneğin bir üretim hattındaki robot kol, takip etmesi gereken spesifik bir nesneyi hızla tanıyabilir ve hedefe yönelik doğru işlemleri gerçekleştirebilir.
Nesne tanıma ve takibi, ayrıca endüstriyel kalite kontrol sistemleri gibi birçok uygulamada kullanılır. Özellikle, nesne tanıma ve takibi, otomatik kalite kontrol sistemlerinde hata oranını azaltarak üretim hattında önemli ölçüde iyileştirmeler sağlar.
Robotik Sistemler
Makine öğrenimi, robotik sistemlerde çok önemli bir role sahiptir. Robotların insanlarla etkileşimi ve hareket planlaması, makine öğrenimi algoritmalarının kullanılması sayesinde gerçekleştirilir. Örneğin, bir robot kolunun belirli bir nesneyi algılama ve taşıma yeteneği, makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak gerçekleştirilir.
Bunun yanı sıra, robotların arıza tespiti ve çözümü gibi işlemleri de makine öğrenimi sayesinde gerçekleştirilebilir. Örneğin, bir robotun kendi kendine arıza teşhis etmesi ve çözüm yöntemleri geliştirmesi, makine öğrenimi kullanılarak mümkün olabilir.
Robotik sistemlerde makine öğrenimi sayesinde hata oranları düşürülür, üretim hızı artırılır ve operasyonel verimlilik artırılır. Ayrıca, robotların insanlarla etkileşimi sayesinde endüstriyel kullanım alanları genişletilir ve güvenlik önlemleri artırılır.
Robotik sektöründe makine öğrenimi kullanılarak gerçekleştirilen bir diğer uygulama, robotların otonom hareket etmesini sağlamaktır. Bu sayede, robotların daha hassas ve verimli bir şekilde iş yapması mümkün olur.
Robotik sistemlerde makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak tasarlanan robotlar, bugünün endüstrilerinde giderek önemli bir role sahiptir. Bu nedenle, robotik sistemlerde makine öğrenimi konularına yatırım yapmak, geleceğin endüstri liderleri için önemli bir stratejidir.
Enerji Tasarrufu
Mekatronik mühendisliğinde, makine öğrenimi teknolojileri enerji tüketimini optimize eden sistemler tasarlamak için kullanılır. Böylece, çeşitli mekatronik uygulamalarında enerji tasarrufu sağlanır. Örneğin, binalarda ısıtma ve soğutma sistemleri için makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak, enerji tüketimi optimize edilebilir.
Makine öğrenimi algoritmaları, bina koşullarını, hava sıcaklığını ve nem oranını öğrenerek, enerji kullanımını optimize eden programlar oluşturabilir. Bu sayede, binalarda sıcaklık ve nem oranı gibi değişkenler dikkate alınarak, hava sıcaklığı ve nem oranı ayarlanır.
Aynı zamanda, makine öğrenimi algoritmaları, binalardaki enerji kullanımını izleyerek, enerji tüketimini analiz edebilir. Böylece, binalarda enerji tüketimini azaltmak için gerekli önlemler alınabilir. Örneğin, aydınlatma sistemlerinde otomatik kapanma veya binaların enerji verimliliklerinin artırılması gibi.
Genel olarak, mekatronik mühendisliğinde makine öğrenimi teknolojileri, enerji tasarrufu sağlayan sistemler tasarlamak için kullanılabilir. Böylece, enerji maliyetleri düşerken, çevresel etkiler azaltılmış olur.
Otomasyon
Makine öğrenimi teknolojileri, üretim sürecinin otomasyonu için kullanılır. Bu sayede, insan hatalarının önüne geçilerek üretim kalitesi artırılır ve hata oranı azaltılır. Otomatik kontrol sistemleri ile, üretim sürecindeki her adım takip edilip kontrol edilir. Bu sayede olası hatalar tespit edilip düzeltilir.
Makine öğrenimi ile otomatik kontrol sistemleri, üretim hızını artırırken tüketilen kaynakları da minimize eder. Optimize edilmiş üretim planları sayesinde daha az enerji harcanır ve malzeme israfı önlenir. Bu da hem çevreye daha az zarar verir hem de maliyetleri düşürür.
Yapay Zeka(Tanıtım)
Yapay zeka (YZ), karmaşık verilerin analiz edilmesi ve öğrenme sürecine dayalı olarak sorunları çözebilen bir teknolojidir. Bu teknoloji, mekatronik mühendisliğinde kullanılan diğer teknolojilerle birlikte daha akıllı ve öğrenebilir makine ve sistemlerin tasarlanmasına olanak sağlar.
YZ, makine öğrenimi, doğal dil işleme, problem çözme, bilgi temsili ve çıkarım gibi birçok alt alanı kapsar. Makine öğrenimi, YZ'nin alt alanlarından biridir ve büyük veri kütlelerinin analiz edilmesiyle sonuçlar üretebilir. Böylece, mekatronik sistemlerin daha akıllı ve öğrenebilir hale gelmesi sağlanabilir.
YZ, mekatronik alanında uygulanarak birçok fayda sağlar. Örneğin, yapay zeka teknolojileri, otomasyon sistemlerinin optimize edilmesinde kullanılabilir. Böylece işletmelerin hata oranı azaltılır ve üretim hızı artırılır. Aynı zamanda, YZ, robotik sistemlerin insanlarla daha etkileşimli hale gelmesine de olanak tanır.
Ayrıca, yapay zeka teknolojileri, mekatronik sistemlerin daha akıllı, öğrenebilir ve etkileşimli hale gelmesini sağlar. Örneğin, akıllı ev sistemleri, YZ teknolojileri sayesinde daha verimli hale getirilebilir. YZ aynı zamanda otonom araçlar için de kullanılır ve bu sayede araçların daha güvenli ve akıllı hale gelmesi sağlanır.
Sonuç olarak, yapay zeka teknolojileri, mekatronik mühendisliği için önemli bir araçtır. Bu teknolojiler, mekatronik sistemlerin daha akıllı, öğrenebilir ve etkileşimli hale gelmesine olanak sağlar ve birçok fayda sunar.
Yapay Zeka Uygulamaları
Mekatronik mühendisliği, yapay zeka teknolojileri ve makine öğrenimi ile birleştiğinde oldukça etkileyici sağlam sonuçlar üretebilir. Yapay zeka ve makine öğrenimi mekatronik mühendisliğinde birçok uygulamada kullanılır ve bu uygulamaların birçoğu akıllı sistemler, otonom araçlar, görüntü ve işitsel işleme gibi alanlarda gerçekleştirilir.
Akıllı sistemler, yapay zeka algoritmaları kullanılarak daha akıllı, öğrenebilir ve etkileşimli sistemler tasarlayabileceğimiz alandır. İnsan-robot etkileşimi, akıllı ev sistemleri ve atık yönetimi gibi birkaç akıllı sistem örneği sayılabilir.
Yapay zeka teknolojileri, otonom araçların hareket etmesini sağlayan önemli teknolojilerdir. Bu teknolojiler, araçların çevrelerindeki nesneleri algılamasına ve böylece güvenli bir şekilde sürüş yapmasına yardımcı olur.
Yapay zeka teknolojileri, görüntü ve işitsel işleme uygulamalarında da kullanılır. Özellikle güvenlik kamerası sistemleri için yüz tanıma, ses tanıma, hareket algılama gibi uygulamaları, yapay zeka sayesinde gerçekleştirilebilir.
Yapay zeka teknolojileri, mekatronik mühendisliğinde birçok uygulama sunar. Bu örnekler sadece başlangıç seviyesinde olup, gelecekte yazılımların ve makine öğrenim algoritmalarının daha fazla yeni uygulamasını göreceğiz.
Akıllı Sistemler
Mekatronik mühendisliği, teknolojik gelişmelerle birlikte akıllı sistemlerin tasarımında önemli bir role sahip olmuştur. Yapay zeka ve makine öğrenimi ise akıllı sistemlerin tasarımında kullanılan teknolojiler arasında yer almaktadır. Akıllı sistemler, yapay zeka algoritmaları sayesinde daha akıllı, öğrenebilir ve etkileşimli hale getirilir.
Bu teknoloji, özellikle akıllı ev sistemleri gibi mekatronik uygulamalarında kullanılmaktadır. Akıllı ev sistemleri, evdeki tüm elektronik cihazların birbirleriyle iletişim kurmasını sağlayarak daha akıllı ve kullanıcı dostu bir sistem oluşturur. Örneğin, akıllı termostatlar sayesinde ev sıcaklığı, kullanıcının hareketlerine ve tercihlerine göre otomatik olarak ayarlanabilir. Ayrıca, akıllı ev sistemleri, kullanıcının ev içindeki tüm elektronik cihazları tek bir uygulama aracılığıyla kontrol edebilmesine imkan sağlar.
Akıllı sistemlerin bir diğer uygulama alanı ise sağlık sektörüdür. Yapay zeka algoritmalarıyla donatılmış akıllı cihazlar, hastaların sağlık durumlarını takip ederek daha hızlı ve doğru teşhisler yapılmasını sağlar. Örneğin, akıllı kan şekeri ölçüm cihazları sayesinde diyabet hastaları, kan şekeri seviyelerini daha kolay takip edebilirler.
Bunun yanı sıra, akıllı sistemlerin savunma sanayiinde de önemli bir yeri vardır. Özellikle otonom sistemler, yapay zeka teknolojileri ile tasarlanarak insansız hava araçları, deniz araçları ve askeri tesislerde kullanılmaktadır. Bu sistemler, görevlerini daha hassas bir şekilde yapabildikleri gibi askeri personelin risk altında olmasını da engeller.
Akıllı sistemler, mekatronik mühendisliğinde önemli bir yere sahiptir. Yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojileri sayesinde daha akıllı, öğrenebilir ve etkileşimli sistemler tasarlanarak hayatımızı kolaylaştırmaktadır.
Otonom Araçlar
Otonom araçlar, günümüzde artan bir şekilde uygulanmakta olan bir teknolojidir. Bu teknoloji ile otomobil, helikopter, insansız hava araçları (İHA) gibi farklı araçların otonom hareket etmesi sağlanır. Otonom araçlar, yolculara kendilerine has bir sürüş deneyimi sunar ve ayrıca trafik kazaları gibi problemlerin en aza indirgenmesine yardımcı olur.
Otonom araçların farklı seviyeleri vardır. Seviye 0' da sürücü aracı kontrol ederken, seviye 5'te aracın tamamen otonom hareket etmesi mümkündür. Araçların otonom olarak hareket etmesi için farklı yapay zeka teknolojileri kullanılır. Bunlar arasında yapay sinir ağları, makine öğrenimi ve derin öğrenme yer alır. Bu teknolojiler, araçların algılama ve karar verme süreçlerini optimize ederek, otonom sürüş deneyimi sunarlar.
Bunun yanı sıra, otonom araçların güvenliği de büyük önem taşır. Bu nedenle, araçlar çeşitli sensörlerle donatılarak, çevrelerini tanıma ve bunu kullanarak karar verme süreçleri geliştirilir. Ayrıca, araçlar birbirleriyle ve çevreleriyle iletişim kurarak, trafik akışını optimize eder ve kazaların önüne geçmeye yardımcı olurlar.
Otonom araçlar, mekatronik alanındaki en yenilikçi ve heyecan verici teknolojilerden biridir. Bu teknolojinin geliştirilmesi ile birlikte, gelecekte her geçen gün daha fazla otonom araç kullanımı göreceğiz.
Görüntü ve İşitsel İşleme
Yapay zeka teknolojileri, görüntü ve işitsel işleme uygulamalarında yaygın bir şekilde kullanılır. Görüntü işleme, endüstriyel kalite kontrol sistemleri, nesne tanıma ve takibi, görme engellilere yardımcı sistemler gibi uygulamalar yapay zeka ile optimize edilebilir.
Özellikle, yüz tanıma ve konuşma tanıma sistemleri üzerine yoğunlaşılmaktadır. Bu teknolojiler, güvenlik uygulamaları ve kişiye özel oturum açma sistemleri gibi birçok alanda kullanılır. Günümüzde birçok mobil cihaz, yüz tanıma teknolojisi kullanarak kullanıcılara kolay ve güvenli bir şekilde erişim sağlıyor.
İşitsel işleme teknolojileri de yapay zeka ile optimize edilerek, konuşma tanıma ve sesli asistan sistemleri gibi birçok uygulamada kullanılabilir. Bu sayede, cihazlarımızın sesli komutlarımızı daha doğru bir şekilde anlaması ve yanıtlaması sağlanabilir.
Görüntü ve işitsel işleme teknolojileri, her geçen gün gelişerek yeni uygulama alanları yaratıyor. Özellikle mekatronik sektöründe, yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojileri sayesinde birçok yeni ürün ve hizmet sunulmaktadır.
Sık Sorulan Sorular
Mekatronik mühendisliği, özellikle son yıllarda yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojileriyle beraber daha da önem kazanan bir disiplindir. Bu nedenle, öğrencilerin ve çalışanların bu konulara ilişkin sıkça sorulan soruların cevaplarını bilmeleri oldukça önemlidir. İşte mekatronik mühendisliğiyle ilgili yapay zeka ve makine öğrenimi konularında sıkça karşılaşılan sorular ve cevapları:
Hayır, makine öğrenimi ve yapay zeka farklı teknolojilerdir. Yapay zeka genel bir terim olup, bilgisayarlara insan benzeri işleme ve düşünme yetenekleri kazandırmaya yönelik tüm teknolojileri kapsar. Makine öğrenimi ise yapay zeka'nın bir parçası olarak öğrenme yeteneği kazanan sistemler tasarlama sürecidir.
Makine öğrenimi, birçok alanda kullanılır. Özellikle mekatronik mühendisliği alanında, robotik sistemler, enerji tasarrufu, otomasyon ve görüntü işleme konularında sıkça kullanılır.
Görüntü işlemede makine öğrenimi algoritmaları, endüstriyel kalite kontrol sistemleri, nesne tanıma ve takibi, görme engellilere yardımcı sistemler gibi uygulamalarda kullanılır. Endüstriyel kalite kontrol sistemleri sayesinde kalite kontrol süreçleri otomatik hale getirilir ve hata oranı azaltılır. Nesne tanıma ve takibi sayesinde robot kolları nesneleri algılayabilir ve işleyebilirler.
Yapay zeka algoritmaları sayesinde daha akıllı, öğrenebilir ve etkileşimli sistemler tasarlanır. Örneğin, akıllı ev sistemleri, binaların ısıtma ve soğutma sistemleri, trafik yönetim sistemleri gibi birçok alanda yapay zeka kullanımı yaygınlaşmaktadır.
Görüntü ve işitsel işleme yapay zeka teknolojilerinin kullanıldığı birçok alanda kullanılır. Örneğin, yüz tanıma sistemleri, konuşma tanıma sistemleri gibi.
- Mekatronik mühendisliği öğrencilerinin bu teknolojileri öğrenmeleri büyük önem taşımaktadır.
- Yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerinin mekatronik alanında kullanımı gün geçtikçe artmaktadır.
- Uygulama alanlarındaki başarı oranının artmasıyla birlikte, bu teknolojilerle ilgili sıkça sorulan soruların cevapları mekatronik mühendislerinin yanı sıra, teknoloji meraklıları için de önemlidir.