Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme, Prof. Dr. Necmi Gürsakal tarafından kaleme alınmış, makine öğrenmesi ve derin öğrenme konularına kapsamlı bir bakış sunan önemli bir eserdir. Kitap, bu iki alandaki temel kavramları, algoritmaları ve uygulamaları detaylı bir şekilde ele almaktadır. Kitap, makine öğrenmesinin temel prensiplerinden başlayarak, denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme, pekiştirmeli öğrenme gibi farklı öğrenme türlerini incelemektedir. Her bir öğrenme türü için, ilgili algoritmalar ve bu algoritmaların nasıl çalıştığına dair örnekler verilmektedir. Derin öğrenme bölümünde ise, yapay sinir ağları, evrişimsel sinir ağları (CNN) ve tekrarlayan sinir ağları (RNN) gibi derin öğrenme mimarileri detaylı bir şekilde açıklanmaktadır. Bu mimarilerin farklı veri türleri (görüntü, metin, zaman serisi vb.) üzerindeki uygulamalarına örnekler verilerek, okuyucuların konuyu daha iyi anlaması sağlanmaktadır. Kitap, makine öğrenmesi ve derin öğrenme alanındaki güncel gelişmeleri de içermektedir. Özellikle, transfer öğrenme, otomatik makine öğrenmesi (AutoML) ve doğal dil işleme (NLP) gibi popüler konulara değinilmektedir. Bu sayede, okuyucular, alanın en son trendleri hakkında bilgi sahibi olmaktadır. Kitabın teması, makine öğrenmesi ve derin öğrenme alanındaki karmaşık konuları anlaşılır bir dille açıklamak ve bu alanlardaki pratik uygulamalar hakkında bilgi vermektir. Kitap, hem teorik bilgileri hem de pratik uygulamaları bir arada sunarak, okuyucuların konuyu hem anlamalarını hem de uygulayabilmelerini sağlamayı amaçlamaktadır. Kitabın hedef okur kitlesi, makine öğrenmesi ve derin öğrenme alanına ilgi duyan, bu konuda bilgi edinmek veya bilgilerini geliştirmek isteyen herkesi kapsamaktadır. Bu kapsamda, lisans ve lisansüstü öğrencileri, araştırmacılar, yazılımcılar ve veri bilimciler gibi farklı kesimlerden okuyuculara hitap etmektedir. Kitap, temel matematik bilgisine sahip olan ve programlama (tercihen Python) deneyimi olan okuyucular için daha faydalı olacaktır. Benzer kitaplar arasında, "Derin Öğrenme" (Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville), "Python ile Makine Öğrenmesi" (Aurélien Géron) ve "Makine Öğrenmesi" (Tom Mitchell) gibi eserler sayılabilir. Bu kitaplar da makine öğrenmesi ve derin öğrenme konularını farklı açılardan ele almaktadır. Ancak, Prof. Dr. Necmi Gürsakal'ın kitabı, hem teorik bilgiye hem de pratik uygulamalara odaklanmasıyla öne çıkmaktadır. Ayrıca, Türkçe olması, Türk okuyucular için önemli bir avantaj sağlamaktadır. Kitap, makine öğrenmesi ve derin öğrenme alanında kapsamlı bir kaynak arayanlar için ideal bir seçimdir.

Prof. Dr. Necmi Gürsakal, makine öğrenmesi, derin öğrenme ve yapay zeka alanlarında uzmanlaşmış, Türkiye'nin önde gelen akademisyenlerinden biridir. Akademik kariyerine çeşitli üniversitelerde öğretim üyeliği yaparak başlamış, bu süreçte birçok öğrenci yetiştirmiş ve araştırmalar yapmıştır. Gürsakal'ın yazım üslubu, karmaşık konuları anlaşılır ve akıcı bir dille anlatma becerisiyle öne çıkar. Teknik terimleri açıklarken, okuyucunun konuyu kavramasını kolaylaştıran örnekler ve benzetmeler kullanır. Bu sayede, makine öğrenmesi ve derin öğrenme gibi zorlu konuları dahi herkesin anlayabileceği bir seviyeye indirger. Prof. Dr. Necmi Gürsakal'ın önemli eserleri arasında, makine öğrenmesi ve derin öğrenme üzerine yazdığı kitaplar ve bilimsel makaleler bulunmaktadır. Özellikle, "Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme" adlı kitabı, bu alanda temel bir başvuru kaynağı haline gelmiştir. Ayrıca, yapay zeka ve veri bilimi üzerine yayınladığı birçok makale, uluslararası platformlarda ilgi görmüştür. Prof. Dr. Gürsakal, akademik başarılarının yanı sıra, çeşitli projelerde danışmanlık yaparak ve sektörle işbirliği yaparak da tanınmaktadır. Bu sayede, teorik bilgileri pratik uygulamalara dönüştürme konusunda önemli deneyimler kazanmıştır. Aldığı ödüller arasında, bilimsel araştırmaları ve eğitim alanındaki katkılarından dolayı aldığı çeşitli başarı ödülleri ve onur belgeleri bulunmaktadır. Bu ödüller, onun akademik alandaki başarısını ve toplumdaki etkisini göstermektedir. Prof. Dr. Necmi Gürsakal, günümüz teknolojilerinin hızla geliştiği bir dönemde yaşamaktadır. Yapay zeka, makine öğrenmesi ve derin öğrenme gibi alanlardaki gelişmeler, hayatımızın her alanını etkilemektedir. Gürsakal, bu gelişmelerin öncülerinden biri olarak, hem bilimsel araştırmalar yapmakta hem de bu bilgileri toplumla paylaşmaktadır. Onun çalışmaları, geleceğin teknolojilerine yön veren önemli bir kaynak niteliğindedir.