Bilgi mühendisliği (alan) - Information engineering (field)

Bu makale mühendislik disiplini hakkındadır. Yazılım mühendisliği yaklaşımı için bkz. Bilgi Mühendisliği.

Bilgi Mühendisliği ... mühendislik üretimi, dağıtımı, analizi ve kullanımı ile ilgilenen disiplin bilgi, veri, ve bilgi sistemlerde.[1][2][3][4][5][daha iyi kaynak gerekli ] Alan ilk olarak erken dönemde tanımlanabilir hale geldi 21'inci yüzyıl.[kaynak belirtilmeli ]

Bilgisayar görüşünde nesne algılama (dur işareti) örneği.
Nesne algılama için dur işareti.

Bilgi mühendisliğinin bileşenleri daha fazla teorik alanları içerir. makine öğrenme, yapay zeka, kontrol teorisi, sinyal işleme, ve bilgi teorisi ve gibi daha fazla uygulamalı alan Bilgisayar görüşü, doğal dil işleme, biyoinformatik, tıbbi görüntü hesaplama, şeminformatik, otonom robotik, mobil robotik, ve telekomünikasyon.[1][2][5][6][7] Bunların çoğu şu kaynaklıdır: bilgisayar Bilimi yanı sıra diğer mühendislik dalları gibi bilgisayar Mühendisliği, elektrik Mühendisliği, ve biyomühendislik.

Makine öğreniminde bir kümeleme örneği.
Bir örnek kümeleme içinde makine öğrenme.

Bilgi mühendisliği alanı ağırlıklı olarak matematik, özellikle olasılık, İstatistik, hesap, lineer Cebir, optimizasyon, diferansiyel denklemler, varyasyonel hesap, ve karmaşık analiz.

Bilgi mühendisleri sık sık[kaynak belirtilmeli ] tut derece bilgi mühendisliğinde veya ilgili bir alanda ve genellikle bir profesyonel vücut benzeri Mühendislik ve Teknoloji Enstitüsü veya Ölçme ve Kontrol Enstitüsü.[8][9][10] Neredeyse hepsinde çalışıyorlar endüstriler bilgi mühendisliğinin yaygın kullanımı nedeniyle.

Tarih

Dönem Bilgi Mühendisliği alışığım[kaynak belirtilmeli ] bir yazılım Mühendisliği şimdi daha yaygın olarak bilinen metodoloji bilgi teknolojisi mühendisliği[kaynak belirtilmeli ] veya bilgi mühendisliği metodolojisi. Bugünkü anlamını erken dönemde kazanmaya başladı. 21'inci yüzyıl.[kaynak belirtilmeli ]

Elementler

Makine öğrenimi ve istatistikler

Ana makale: Makine öğrenme

Makine öğrenimi, aşağıdakilerin kullanımını içeren alandır: istatistiksel ve olasılığa dayalı izin verme yöntemleri bilgisayarlar Açıkça programlanmadan verilerden "öğrenme".[11] Veri bilimi, verilerden bilgi elde etmek için makine öğreniminin uygulanmasını içerir.

Makine öğreniminin alt alanları şunları içerir: derin öğrenme, denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme, pekiştirmeli öğrenme, yarı denetimli öğrenme, ve aktif öğrenme.

Nedensel çıkarım bilgi mühendisliğinin bir başka ilgili bileşenidir.

Kontrol teorisi

Ana makale: Kontrol teorisi

Kontrol teorisi, (sürekli ) dinamik sistemler gecikmelerden, aşmalardan kaçınmak amacıyla veya istikrarsızlık.[12] Bilgi mühendisleri, kontrol sistemlerinin fiziksel tasarımından ziyade kontrol teorisine odaklanma eğilimindedir ve devreler (elektrik mühendisliği kapsamına girme eğilimindedir).

Kontrol teorisinin alt alanları şunları içerir: klasik kontrol, optimal kontrol, ve doğrusal olmayan kontrol.

Sinyal işleme

Ana makale: Sinyal işleme

Sinyal işleme, aşağıdakilerin oluşturulması, analizi ve kullanımı anlamına gelir sinyaller gibi birçok biçimde olabilir görüntü, ses, elektriksel veya biyolojik.[13]

Görüntü işlemenin radyografiye nasıl uygulanabileceğine dair bir örnek.
Nasıl bir örnek 2D Fourier dönüşümü istenmeyen bilgileri kaldırmak için kullanılabilir. X-ışını taraması.

Bilgi teorisi

Ana makale: Bilgi teorisi

Bilgi teorisi, bilginin analizi, aktarımı ve depolanmasını inceler. Bilgi teorisinin başlıca alt alanları şunları içerir: kodlama ve Veri sıkıştırma.[14]

Bilgisayar görüşü

Ana makale: Bilgisayar görüşü

Bilgisayar görüşü, bilgisayarların görüntü ve video verilerini yüksek düzeyde anlamasını sağlamakla ilgilenen alandır.[15]

Doğal dil işleme

Ana makale: Doğal dil işleme

Doğal dil işleme, bilgisayarların insan (doğal) dillerini yüksek düzeyde anlamasını sağlamakla ilgilidir. Bu genellikle şu anlama gelir: Metin ama aynı zamanda şunları içerir: konuşma işleme ve tanıma.[16]

Biyoinformatik

Ana makale: Biyoinformatik

Biyoinformatik, aşağıdakilerin analizi, işlenmesi ve kullanımı ile ilgilenen alandır. biyolojik veri.[17] Bu genellikle şu gibi konular anlamına gelir: genomik ve proteomik ve bazen şunları da içerir tıbbi görüntü hesaplama.

Keminformatik

Ana makale: Keminformatik

Cheminformatics, analiz, işleme ve kullanımıyla ilgilenen alandır. kimyasal veri.[18]

Robotik

Ana makale: Robotik

Bilgi mühendisliğinde robotik esas olarak algoritmalar ve bilgisayar programları kontrol etmek için kullanılır robotlar. Bu nedenle, bilgi mühendisliği daha çok otonom, mobil veya olasılıklı robotlara odaklanma eğilimindedir.[19][20][21] Bilgi mühendisleri tarafından incelenen başlıca alt alanlar şunlardır: kontrol, algı, SLAM, ve hareket planlama.[19][20]

Araçlar

Geçmişte kullanılan sinyal işleme gibi bilgi mühendisliğinde bazı alanlar analog elektronik, ancak günümüzde çoğu bilgi mühendisliği, dijital bilgisayarlar. Bilgi mühendisliğindeki birçok görev, paralelleştirilmiş ve bu nedenle günümüzde bilgi mühendisliği, CPU'lar, GPU'lar, ve AI hızlandırıcılar.[22][23] Kullanmaya da ilgi vardı kuantum bilgisayarlar bilgi mühendisliğinin bazı alt alanları için makine öğrenme ve robotik.[24][25][26]

Ayrıca bakınız

Referanslar

  1. ^ a b "2009 dersi | Geçmiş Dersler | BCS / IET Turing dersi | Etkinlikler | BCS - Chartered IT Enstitüsü". www.bcs.org. Alındı 2018-10-11.
  2. ^ a b Brady, Michael (2009). "Bilgi Mühendisliği ve geleceği". Mühendislik ve Teknoloji Enstitüsü, Turing Dersi. Alındı 2018-10-04.
  3. ^ Roberts, Stephen. "Bilgi Mühendisliğine Giriş" (PDF). Oxford Bilgi Mühendisliği. Alındı 2018-10-04.
  4. ^ "Bilgi Mühendisliği Bölümü, CUHK". www.ie.cuhk.edu.hk. Alındı 2018-10-03.
  5. ^ a b "Bilgi Mühendisliği | Mühendislik Bölümü". www.eng.cam.ac.uk. Alındı 2018-10-03.
  6. ^ "Bilgi Mühendisliği Ana Sayfa / Ana Sayfa". www.robots.ox.ac.uk. Alındı 2018-10-03.
  7. ^ "Bilgi Mühendisliği". warwick.ac.uk. Alındı 2018-10-03.
  8. ^ "Akademik Ortaklar ve Bağlı Kuruluşlar 2017/2018 - IET". www.theiet.org. Alındı 2018-10-03.
  9. ^ "Elektronik ve Bilgi Mühendisliği - Imperial College London". Times Yüksek Öğretim (THE). Alındı 2018-10-03.
  10. ^ "MEng'nin akreditasyonu | CUED lisans öğretimi". Teaching.eng.cam.ac.uk. Alındı 2018-10-03.
  11. ^ Piskopos, Christopher (2007). Örüntü Tanıma ve Makine Öğrenimi. New York: Springer-Verlag New York Inc. ISBN  978-0387310732.
  12. ^ Nise, Norman (2015). Kontrol Sistemleri Mühendisliği. Wiley. ISBN  978-1118170519.
  13. ^ Lyons Richard (2010). Dijital Sinyal İşlemeyi Anlamak. Prentice Hall. ISBN  978-0137027415.
  14. ^ Kapak, Thomas (2006). Bilgi Teorisinin Unsurları. Wiley-Interscience. ISBN  978-0471241959.
  15. ^ Davies, Emlyn (2017). Bilgisayarla Görü: İlkeler, Algoritmalar, Uygulamalar, Öğrenme. Akademik Basın. ISBN  978-0128092842.
  16. ^ Jurafsky Daniel (2008). Konuşma ve Dil İşleme. Prentice Hall. ISBN  978-0131873216.
  17. ^ Lesk Arthur (2014). Biyoinformatiğe Giriş. Oxford University Press. ISBN  978-0199651566.
  18. ^ Leach, Andrew (2007). Kemoinformatiğe Giriş. Springer. ISBN  978-1402062902.
  19. ^ a b Siegwart, Roland (2011). Otonom Mobil Robotlara Giriş. MIT Basın. ISBN  978-0262015356.
  20. ^ a b Kelly, Alonzo (2013). Mobil Robotik. Cambridge University Press. ISBN  978-1107031159.
  21. ^ Thrun Sebastian (2005). Olasılıksal Robotik. MIT Basın. ISBN  978-0262201629.
  22. ^ Barker, Colin. "GPU, nasıl yapay zeka ve makine öğreniminin kalbi oldu | ZDNet". ZDNet. Alındı 2018-10-03.
  23. ^ Kobielus, James. "Yapay zekayı güçlendirmek: Yeni yapay zeka donanım hızlandırıcılarının patlaması". InfoWorld. Alındı 2018-10-03.
  24. ^ Wittek, Peter (2014). Kuantum Makine Öğrenimi. Akademik Basın. ISBN  978-0128100400.
  25. ^ Schuld, Maria (2018). Kuantum Bilgisayarlarla Denetimli Öğrenme. Springer. ISBN  978-3319964232.
  26. ^ Tandon, Prateek (2017). Kuantum Robotik. Morgan & Claypool Yayıncıları. ISBN  978-1627059138.