Yapay zeka etik konuları arasında, insanların gizliliği, veri güvenliği, adalet, insan hakları ve etik değerlerin korunması gibi konular yer alır. Yapay zeka sistemlerinin insanlar üzerindeki etkisi ve potansiyel riskleri de değerlendirilmesi gereken konulardandır.

Yapay zeka, bir bilgisayar programının veya bir sistem tasarımının insan benzeri düşünme süreçlerine benzer işlevleri yerine getirme yeteneğidir. Makine öğrenmesi, yapay zekanın bir alt kümesidir ve bilgisayar programlarına, verilerden öğrenme yapma ve karar verme yeteneği kazandırmayı amaçlar.

• Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks - ANN): Beyindeki sinir ağlarına benzer şekilde tasarlanmış, yapay sinir hücrelerinin ağ şeklinde bağlandığı bir modeldir.
• Makine Öğrenmesi (Machine Learning - ML): Bilgisayarların, belirli bir problem için veri setlerini analiz etmek ve modeller oluşturmak için kullanabileceği algoritmaların bir alt kümesidir.
• Derin Öğrenme (Deep Learning - DL): Makine öğrenmesinin bir alt kümesi olarak, daha karmaşık ve katmanlı yapay sinir ağı modellerini kullanarak daha yüksek performanslı öğrenme sağlar.
• Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing - NLP): İnsan dilini anlama, yorumlama ve üretme yeteneğine sahip bilgisayar sistemlerinin oluşturulmasıdır.
• Görüntü İşleme (Image Processing): Bilgisayar tarafından ele alınan ve analiz edilen görüntülerin işlenmesi ve yorumlanmasıdır.
• Konuşma Tanıma (Speech Recognition): Bilgisayar sistemlerinin insan konuşmasını anlaması ve yorumlaması için kullanılan bir teknolojidir.
• Derin Öğrenme Modelleri (Deep Learning Models): Yapay sinir ağı modelleri, derin öğrenme için kullanılan ve genellikle daha yüksek performanslı sonuçlar üreten karmaşık modellerdir.
• Veri Madenciliği (Data Mining): Büyük veri kümelerinde bilgi keşfetmek ve analiz etmek için kullanılan bir teknolojidir.
• Veri Ön İşleme (Data Preprocessing): Verilerin temizlenmesi, düzenlenmesi, dönüştürülmesi ve ölçeklendirilmesi işlemlerini içeren bir süreçtir.
• Regresyon Analizi (Regression Analysis): Veri analizinde kullanılan bir yöntemdir ve bağımsız değişkenlerin bir bağımlı değişken üzerindeki etkisini inceler.
• Sınıflandırma (Classification): Makine öğrenmesinde kullanılan bir tekniktir ve verileri belirli kategorilere ayırır.
• Kümeleme (Clustering): Verileri benzerlikleri temel alarak gruplara ayıran bir veri madenciliği tekniğidir.
• Doğrusal Regresyon (Linear Regression): Bağımsız değişkenlerin bağımlı değişken üzerindeki doğrusal ilişkisini inceler.
• Karar Ağaçları (Decision Trees): Sınıflandırma ve regresyon analizi için kullanılan bir makine öğrenmesi tekniğidir. Verileri ağaç benzeri bir yapıya yerleştirir ve sonuçları tahmin eder.

Yapay Zeka ile ilgili farklı yaklaşımlar arasında sembolik yaklaşım, bağlamsal yaklaşım, evrimsel yaklaşım, makine öğrenmesi ve derin öğrenme bulunur. Her yaklaşım, farklı veri türleri ve problem türleri için farklı kullanım senaryoları sunar.

Yapay Zeka ile ilgili temel terminolojiler şunlardır: veri seti, öznitelikler, etiketler, algoritmalar, model oluşturma, eğitim verileri, test verileri, doğrulama verileri, aşırı öğrenme, az öğrenme, karmaşıklık, öğrenme oranı, hiperparametreler, aktivasyon fonksiyonları ve optimizasyon algoritmaları.

Yapay Zeka, karmaşık problemlerin çözümüne yardımcı olabilir ve insanlar tarafından gerçekleştirilemeyen görevleri yerine getirebilir. Ayrıca, verilerin daha iyi analiz edilmesine ve daha iyi kararlar verilmesine yardımcı olabilir. Yapay Zeka, tıp, güvenlik, ulaşım ve daha birçok alanda önemli bir rol oynamaktadır.