Otostopçunun Yapay Zeka Rehberi

Otostopçunun Yapay Zeka Rehberi'nin bu bölümünde, DevOps’un yeteneklerini alıp makine öğrenmesi projelerinin canlı ortama kesintisiz ve güvenilir geçişini sağlayan MLOps projelerini, araçlarını, süreçlerini ele alıyoruz. Hem teorik altyapıyı hem de Netflix, Uber, American Express gibi öncü şirketlerin başarı hikâyelerini anlatıyoruz, MLOps’un veri ve model yaşam döngüsüne nasıl etki ettiğini i...

Otostopçunun Yapay Zeka Rehberi'nin bu bölümünde, yapay zeka nın “ halüsinasyon ” adı verilen, hiç var olmayan bilgileri gerçekmiş gibi sunma kusurunu ele aldığımız 2. bölüme geçiyoruz ve yarattığı riskleri ve bu rüyamsı yanıltmaları önlemek için geliştirilen Retrieval-Augmented Generation (RAG), Zincirleme Düşünce (CoT), Self-Consistency, İnsan Geri Bildirimiyle Öğrenme (RLHF), çok modlu doğrulam...

Bu bölümde, GPT’nin nasıl devasa metin veri setleri üzerinde önceden eğitildiğini, nasıl Transformer mimarisi üzerine kurulduğunu ve metinleri nasıl bir kelimenin sonrasında hangisinin geleceğini tahmin ederek oluşturduğunu keşfediyoruz. Bunu yaparken, eski dostumuz Turing'e selam veriyor, Doğal Dil İşleme'nin (NLP) tarihine göz atıyor, ELIZA'ya hal hatır soruyoruz. Beatles'ın &quo...

Otostopçunun Yapay Zeka Rehberi 'nin bu iki bölümlük serisinin ilk bölümünde, yapay zekâların ve özellikle büyük dil modellerinin en ilginç ve tartışmalı yönlerinden biri olan halüsinasyonları  ele alıyoruz. Yapay zekâ neden bazen gerçek dışı şeyler uydurur? Teknik altyapısı, tarihçesi, hukuki ve etik sonuçlarıyla birlikte halüsinasyonları kapsamlı biçimde bir incelemenin yolculuğun gelin ilk...

Otostopçunun Yapay Zeka Rehberi 'nin bu bölümünde hep birlikte  Model Context Protocol (MCP) 'yi keşfe çıkıyoruz. Yapay zekâ sistemlerinin dış dünyayla nasıl bağlantı kurduğunu, veriye nasıl eriştiğini ve bizim adımıza nasıl eyleme geçebildiğini detaylıca ele alıyoruz. RAG gibi yaklaşımlardan nasıl farklılaştığını anlamaya çalışıyor, gerçek dünyadaki örnekleriyle neler mümkün olduğunu birl...

Otostopçunun Yapay Zeka Rehberi 'nin bu bölümünde tavsiye sistemlerinin kalbinde yer alan makine öğrenmesini düşünerek. Öneri sistemleri olarak ele alabileceğimiz sistemleri konuşuyoruz, kullanıcıların geçmiş davranışlarını ve tercihlerine dair verileri analiz ederek, kişiye özel içerik veya ürün önerileri sunma olarak düşüneceğimiz bu sistemleri ve temellerini anlamaya çalışıyoruz. Kaynaklar: Web...

Bu bölümde, akıl yürüten yapay zekaların gelişimini inceliyoruz. Özellikle, reasoning modellerin derinlemesine düşünme yeteneğini nasıl kazandığını; ChatGPT’nin, O1 ve O3 gibi modellerin akıl yürütme süreçlerini nasıl geliştirdiğini; Deepseek r1 ve benzeri modellerin bu yeteneği kazanmasını sağlayan çalışmanın sunduğu perspektifleri ve chain-of-thought yaklaşımının etkilerini ele alıyoruz. Kaynakl...

Otostopçunun Yapay Zeka Rehberi'nin bu bölümünde beraber biraz keyifli bir sohbete giriyoruz. Carl Sagan'ın " Bilimkurgu, sadece tahmin yapmaz; geleceğin nasıl olabileceğine dair hayaller kurarak mucitlere yol gösterir." sözünden yola çıkıyor, yapay zekanın bilimkurguda nasıl yer aldığını, nasıl beslediğini, yapay zekanın bilimkurgu eserlerinde nasıl ele alındığını sorular sorara...

Otostopçu'nun Yapay Zeka Rehberi'nde bu bölümde Makine Öğrenmesi Konusunun detayına giriyoruz. makine öğrenmesinin temel türlerini ve algoritmalarını derinlemesine inceliyoruz. Denetimli öğrenmenin etiketli verilerle nasıl yol gösterdiğini, denetimsiz öğrenmenin verideki gizli örüntüleri ortaya çıkarmasını ve pekiştirmeli öğrenmenin deneme-yanılma süreçleriyle karar alma mekanizmalarını, k...

Agentic AI yani yapay zeka ajanları, artık sadece verilen komutlara yanıt veren bir araç değil; çevresini algılayıp, kendi hedeflerini belirleyerek özerk kararlar alabilen çerçeveler olarak özetlenebilecek aslında hibrit bir çerçeve. Bu podcast’te, bu devrim niteliğindeki teknolojinin teknik temellerini, önemli noktalarını, katmanlarını, buraya bizi getiren yolları inceleyeceğiz, kısaca sektörlerd...

Yapay zekâ, insan seviyesinde zekâya ulaşmanın eşiğinde mi, yoksa bu sadece tekrar eden bir hayal mi? Alan Turing’den Geoffrey Hinton’a, Herbert Simon’dan Elon Musk’a kadar tarih boyunca birçok ünlü isim, makinelerin kısa sürede insanı aşacağını öngördü—ancak çoğu kez yanıldılar. Bu bölümde, 1950’lerden günümüze kadar  AI hakkında yapılan aşırı iyimser tahminleri, bunların neden gerçekleşmediğini...