Yapay zeka (YZ) sistemleri, insan zekasının belirli yönlerini taklit etmek veya aşmak amacıyla tasarlanmış algoritmik modellerdir. YZ, bir dizi teknolojik araç ve teknikle oluşturulabilir. Bu araçlar arasında derin öğrenme (DO) yöntemleri de yer almaktadır. Derin öğrenme, yapay sinir ağları (YSA) üzerinden veri işleme yöntemidir. YSA'lar, insan beyninin sinir ağına benzer şekilde, birbiriyle bağlantılı bir dizi hesaplama birimi veya nöronlar kullanır. DO, YSA'ların çok katmanlı hale getirilmesiyle gerçekleştirilir. Bu sayede, YSA'lar daha karmaşık ve sofistike veri işleme yeteneklerine sahip hale gelir. DO, pek çok alanda kullanılan bir tekniktir. Özellikle, görüntü, ses ve doğal dil gibi büyük veri kümelerinde yüksek doğruluk oranları elde etmek için kullanılır. DO, birçok algoritma ve yöntem içerir, ancak temel prensibi her zaman aynıdır: YSA'lar kullanılarak, verilerin özelliklerini belirlemek ve bunları kullanarak veri işleme yapmak. Derin öğrenme ile yapay zeka arasındaki ilişki, DO'nun, YZ sistemlerinde kullanılan bir teknik olmasıdır.

DO, YZ sistemlerinde kullanıldığında, bu sistemler daha sofistike ve karmaşık bir veri işleme ve öğrenme yeteneği kazanır. YSA'ların çok katmanlı olması, bu sistemlerin daha yüksek seviyede soyutlama yapmasına ve daha iyi sonuçlar elde etmesine olanak tanır. Bu nedenle, DO, günümüzde YZ sistemlerinin birçok yönünü etkilemektedir ve YZ'nin geleceği için kritik bir öneme sahiptir. Sonuç olarak, YZ sistemleri, derin öğrenme yöntemleri kullanarak oluşturulabilir. Derin öğrenme, YSA'ların çok katmanlı hale getirilmesi yoluyla gerçekleştirilir ve YZ sistemlerinin daha sofistike ve karmaşık bir veri işleme ve öğrenme yeteneği kazanmasını sağlar.

‍