Öğrenme Sistemleri Mühendisliği – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Öğrenme Sistemleri Mühendisliği
Geleneksel olarak çok etmenli öğrenme, yapay zekanın iki alt alanının kesişimi olarak kabul edilir: çok etmenli sistemler ve makine öğrenimi. Konvansiyonel makine öğrenimi, ortamdaki diğer ajanların varlığından haberdar olmadan bazı fayda fonksiyonlarını en üst düzeye çıkarmaya çalışan tek bir ajan içerir.
Bu arada, çok etmenli sistemler, otonom etkenlerin etkileşimi için mekanizmaları dikkate alır. Öğrenme sistemi, bir ajanın diğer ajanlarla etkileşim kurmayı öğrendiği bir sistem olarak tanımlanır.
Ajanların bireysel veya ortak amaçlarına ulaşmak için birbirleriyle etkileşime girmeleri için üstesinden gelmeleri gereken iki sorun vardır: Ajanlar kullanılabilir/kullanılamaz olabileceğinden (yani, herhangi bir zamanda ortaya çıkabilir ve/veya kaybolabilirler), birbirlerini bulabilmeleri ve etkileşime girebilmeleri gerekir.
Çok etmenli bir ortamda öğrenme sistemlerinin modellenmesine yönelik çağdaş yaklaşımlar, öğrenme/bilişsel görevlerin doğasını ve çok etmenli sistemin oluşumu ve öğrenme performansı üzerinde etkisi olan aracıların kaynaklarının kalitesini analiz etmez.
Bilişsel olarak yönlendirilen görevlerin çoğunda, aracıların kaynak kalitesinin ve bunların yönetiminin dikkate alınmasının, performans sürecinde önemli bir gelişme sağlayabileceği kabul edilmektedir. Ancak, mevcut süreç modellerinin çoğu ve geleneksel kaynak yönetimi yaklaşımları, bilişsel süreçleri ve aracıların kaynak kalitesini dikkate almaz.
Bunun yerine teknik bileşenlere, kaynak varlığı/kullanılabilirlik sorunlarına gereğinden fazla vurgu yaparlar. Bu nedenle, pratik kullanımları, aracıların kaynaklarının kritik bir değişken olmadığı uygulamalarla sınırlıdır. Modelleme çerçevelerinde bilişsel süreçlerin resmi temsili ve dahil edilmesi, sistem mühendisliği araştırmaları için çok zorlayıcı olarak görülmektedir.
Bu nedenle, bilişsel sistemdeki öğrenme süreçlerinin mühendisliğinde gelecekteki çalışmalar, performans süreçlerinde bir kaynak olarak bilişsel süreçler ve bilişsel ajanların bilgi/becerilerine vurgu yapılarak değerlendirilmektedir. Öğrenme sisteminde bilişsel süreçlerin mühendisliğinde yeni ve daha fazla araştırmaya ihtiyaç duyan birçok konu vardır.
Sistem mühendisliği, makine öğrenimi, bilgi mühendisliği ve matematik teorileri alanlarındaki yeni/yeni yönler, öğrenme sistemlerinin modellenmesi ve mühendisliği için resmi yöntemlerin geliştirilmesine öncülük etmek için ana hatlarıyla belirtilmelidir.
Bu makale, hesaplama yöntemlerinin uygulamalarına dayanan bilişsel süreçlerin biçimlendirilmesi ve mühendisliği için bir çerçeveyi açıklamaktadır. Önerilen çalışma bilişsel süreçleri inceler ve bilişsel bir sistemi çok etmenli bir sistem olarak ele alır.
Bu proje, bilişsel sistemleri ve bilişsel süreçleri modellemek için sistem mühendisliği, bilgi mühendisliği ve makine öğrenimi alanlarındaki çalışmaları bir araya getiriyor. Bilişsel süreçlerin değerlendirilmesi, karşılaştırılması, analizi, evrimi ve iyileştirilmesi için mühendislik görevlerine yönelik resmi yöntemlerin ve buluşsal yaklaşımların bir sentezi kullanılır.
AMAÇ VE HEDEFLER
Projenin amaçları, bilişsel süreçlerin modellenmesi ve mühendisliği için resmi bir yöntem geliştirmektir. Yetenek ve uyumluluk faktörlerinin bilişsel sistemlerin oluşumunda, performans süreçlerinde etkisi vardır ve farklı öğrenme yöntemleri tanımlar.
Bu nedenle bu çalışma, bilişsel sistemlerin gerekli öğrenme ve performans düzeyini sağlamak için bilişsel sistemlerin bilişsel süreçlerini ve bilgi yeteneklerini inceler.
Verilen kısıtlamalar dahilinde gerekli görevleri öğrenebilecek bir bilişsel sistemin oluşumunu desteklemek için bu çalışma, kritik yetenek ve uyumluluk faktörlerini dikkate alarak bilişsel sistem modellemesi için bilgi entegrasyonu ve çizelgeleme problemlerini ele almaktadır. Bilişsel sistemlerde öğrenme koşullarının incelenmesi, önerilen projenin önemli bir görevini tanımlar.
Öğrenme yönetim sistemi araçları
Öğrenme Yönetim sistemi iletişim ve etkileşim Araçları
Aşağıdakilerden hangisi LMS öğretim yönetim sistemlerinden biri değildir
LMS sistemleri
Öğrenme Yönetim Sistemi auzef
ÖYS sınavı
Öğrenme yönetim sistemleri örnekleri
LMS Türleri
Bireysel ölçülebilir hedefler şunlardır:
• Bilişsel sistemlerde bilgi entegrasyonu ve çizelgeleme yaklaşımlarının değerlendirilmesi.
• Bilişsel sistemlerde mevcut makine öğrenimi yaklaşımlarının değerlendirilmesi.
• Bilişsel sistemlerin oluşumunda yetenek ve uyumluluk faktörlerinin etkisinin belirlenmesi.
• Bilgi entegrasyonu metriklerinin geliştirilmesi.
• Bilişsel sistemlerin oluşumu için bilgi entegrasyon modellerinin geliştirilmesi.
• Bilişsel sistemlerin öğrenilmesi için zamanlama modellerinin geliştirilmesi.
METODOLOJİ VE GEREKÇE
En iyi öğrenme süreçlerini belirlemek için bilişsel süreçleri analiz ederiz. Bilişsel süreçlerin mühendisliği için bir senaryo aşağıdaki adımlara dayanmaktadır.
Önerilen projenin metodolojisi aşağıdaki yeni teorik temele dayanmaktadır:
• Profil Teorisi ve Makine Öğrenimi: Karmaşık sistemlerin resmi modellemesi için profil teorisini kullanıyoruz. Profil, nesnelerin çok yönlü özelliklerini tanımlamak ve kaydetmek için bir yöntem olarak kabul edilir. Profil teorisinin önemli pratik uygulamaları vardır.
Örneğin, sistem öğelerinin yetenek ve uyumluluk faktörleri gibi dahili özellikleri, çoğu modern karmaşık sistemlerin ve yapılarının modellenmesi, tasarımı, entegrasyonu, geliştirilmesi ve yönetiminde kritik değişkenlerdir. Teknik ve yumuşak sistemlerin yetenek ve uyumluluk sorunlarının bir karşılaştırmasını sağlar.
Profil teorisi, mevcut matematiksel teoriler sınırlı olduğu için bilişsel ajanların/sistemlerin resmi modellemesi için kullanılır. Özellikle çağdaş matematik teorileri, her bir iç faktörün bir anlamlı parça (örneğin küme teorisi – bir eleman) veya iki anlamlı bilgi parçası (örneğin, bulanık küme teorisi – bir eleman ve bir üyelik fonksiyonu) tarafından temsil edildiği nesneleri tanımlar. .
Ajanların görevlerini yerine getirmek ve öğrenmek için belirli bilgi yeteneklerine sahip olmaları gerektiğinden, bilgi faktörleri bilişsel ajanların modellenmesinde temel içsel faktörler olarak kabul edilir. Bilişsel ajanların bilgisinin bir tanımında, görevin performansı için faktörün önemini/ağırlığını belirleriz; zaman veya faktör varlığı/yokluğu; ve diğer spesifik dahili çok yönlü özellikler, örneğin faktörün özelliğidir (seviye, derece, derece).
Özellikle, bilişsel ajanın bilgisi, bir dizi bilgi faktörü ile tanımlanır; her faktör birden fazla özellik ile tanımlanır. Bu tür faktörlerin bir kümesi bir bilgi profili oluşturur. Her faktör nitel ve nicel bilgilerle temsil edilir. Bilgi faktörünün nicel açıklaması, bir gösterge özelliği, özelliği ve ağırlığı ile tanımlanır. Basit bir şekilde, bir profil aşağıdaki gibi tanımlanabilir.
Profil teorisi, bilişsel sistemlerin ve bilişsel süreçlerin resmileştirilmesi ve öğrenme performansında iyileştirme yapılması gereken kritik alanların belirlenmesi için kullanılır.
Özellikle bilişsel süreçlerin mühendisliğinin, uyarlanabilir makine öğrenimini profil teorisine entegre ederek öğrenme sürecinin iyileştirilmesini sağladığı düşünülmektedir.
Bilişsel süreçleri modellemek için profil teorisi, öğrenme yöntemlerini tanımlamak için bilişsel sistemin başlangıçtaki mevcut bilgi yeteneklerine uygulanan makine öğrenme yöntemleriyle birleştirilir. (Bilişsel sistemin farklı başlangıç bilgi yeteneklerinin farklı hibrit öğrenme yöntemleri gerektirmesi beklenir.)
Aşağıdakilerden hangisi LMS öğretim yönetim sistemlerinden biri değildir LMS sistemleri LMS Türleri Öğrenme yönetim sistemi araçları Öğrenme Yönetim Sistemi auzef Öğrenme Yönetim sistemi iletişim ve etkileşim Araçları Öğrenme yönetim sistemleri örnekleri ÖYS sınavı