Yapay Zeka Kavramları Sözlüğü

76 başlık· alfabetik liste, sayfa 1/2· tüm sözlük

Araç değil kavram: makine öğrenmesi, derin öğrenme, sinir ağları, denetimli ve pekiştirmeli öğrenme, büyük dil modelleri, üretken yapay zeka, ajanlar, halüsinasyon, prompt kavramları ve yapay genel zeka. Yapay zekanın nasıl çalıştığını anlamak isteyenler için temel terimler.

Savunma Sanayii · 305 Yapay Zeka Araçları · 350 Girişim Finansmanı · 101 Girişim Kurma · 107 E-Ticaret ve E-İhracat · 44 Dijital Pazarlama · 206 Yapay Zeka Kavramları · 76 Uzay ve Havacılık · 557 Kurumsal İnovasyon · 388 Oyun Teorisi · 41 Tüm sözlük

Tümü a b c ç d e f g h ı i j k l m n o ö p r s ş t u ü v y z 0-9

Yapay Zeka Kavramları · 76 başlık · sayfa 1/2

açık ağırlıklı model1 agentic engineering1 agentic technical debt1 agi1 ai capex1 ai slop1 aktif öğrenme1 anahtar kelime bazlı chatbot1 anahtar kelime tabanlı chatbot1 arc-agi-31 artificial intelligence1 artificial neural networks1 aws deep learning amis1 big data1 bireysel öneri sistemi1 büyük veri1 chatbot1 dar ai1 denetimli öğrenme2 denetimsiz öğrenme1 derin öğrenme1 dijital filigran1 doğal dil işleme teknolojisi1 gan1 general ai2 general ai narrow ai farkı1 generative adversarial network1 generative ai for beginners1 generative engine optimization1 google prompt engineering whitepaper1 gpt1 gpt-5.6 sol1 gpt-6 astra1 kelime bazlı chatbot2 keyword based chatbot1 kludge ai1 kural bazlı chatbot1 learn prompting1 llm1 llm visibility1 makine öğrenme yöntemleri1 makine öğrenmesi2 makine öğrenmesi algoritmaları ile veri analizi yapılabilecek yazılımlar1 microsoft ‘un yapay zeka çalışması1 narrow ai3 nlp1 pekiştirmeli öğrenme1 prompt engineering guide1 prompt mühendisliği1 prompt_engineering1

1 2 ›

Son eklenen tanımlar

protein tasarımı Kavramlar

@beyazyakali · 38 gün önce

doğada bulunmayan, belirli bir işi yapacak yeni proteinlerin bilgisayar yardımıyla tasarlanması. proteinler amino asit zincirlerinden oluşur ve zincirin katlanarak aldığı üç boyutlu şekil, proteinin neye bağlanacağını ve ne iş göreceğini belirler. tasarım problemi bu ilişkiyi tersinden çözmeye çalışır, istenen işlevden yola çıkıp onu sağlayacak diziyi bulmak ister.

alan uzun süre fizik temelli hesaplamalarla ilerledi; Washington Üniversitesi'nden David Baker'ın laboratuvarı bu dönemin öncüsü oldu. google deepmind'ın AlphaFold'u ile yapı tahmini büyük ölçüde çözülünce, derin öğrenme tabanlı üretici modeller tasarım tarafını da hızlandırdı. 2024 Nobel Kimya Ödülü'nün Baker, Demis Hassabis ve John Jumper arasında paylaştırılması bu dönüşümün tescili sayılabilir.

uygulamalar ilaç, aşı, enzim ve tanı kitleri gibi alanlarda yoğunlaşıyor; hastalık hedeflerine yapışan bağlayıcı proteinler en çok çalışılan örneklerden. aynı güç kötüye kullanım riskini de getirdiği için alan biyogüvenlik tartışmalarının ortasında duruyor ve tasarlanan proteinlere dijital filigran eklemek gibi yeni önlemler deneniyor.

devamını oku →

5 başlığa git

yapay zeka balonu Kavramlar

@beyazyakali · 39 gün önce

yapay zeka alanına yapılan yatırımların ve şirket değerlemelerinin, bu teknolojinin yakın vadede üretebileceği gelirin çok ötesine geçtiğini ileri süren görüş ve bu tartışmanın genel adı. temel argüman, veri merkezi, çip ve model eğitimine harcanan yüz milyarlarca dolarlık sermayenin karşılığında uygulama gelirlerinin henüz aynı hızla büyümemesi.

tartışma genellikle tarihsel benzetmelerle yürüyor. kötümserler dot-com balonuna işaret ediyor; 2000'de patlayan balonda pek çok internet şirketi yok olmuştu. iyimserler ise o dönemde döşenen fiber altyapının sonraki on yılların internet ekonomisini taşıdığını hatırlatıyor ve demiryolu ya da elektrik şebekesi yatırımlarına benzer bir altyapı dönemi yaşandığını savunuyor.

iki görüşün buluştuğu nokta şu, altyapıya para yatıranların bir kısmı zarar edecek ama arkasında kalıcı bir katman kalacak. kurumsal tarafta gözlenen, gerçek gelirin önce yazılım geliştirme, müşteri hizmetleri ve belge işleri gibi ölçülebilir verimlilik alanlarında oluşması. nvidia gibi altyapı sağlayıcılarının değerlemeleri ise tartışmanın en çok izlenen göstergesi.

devamını oku →

5 başlığa git

tpu Donanım

@beyazyakali · 40 gün önce

tensor processing unit, yani tensör işlem birimi. google'ın makine öğrenmesi iş yükleri için kendi tasarladığı özel amaçlı çip ailesi. şirket içinde 2015'ten beri kullanılıyor, 2016'da kamuoyuna duyuruldu. genel amaçlı bir gpu'dan farklı olarak sinir ağlarının temel işlemi olan büyük matris çarpımlarını yapmak üzere optimize edilmiş, sistolik dizi denen bir mimariye dayanıyor.

ilk nesil yalnızca çıkarım içindi; sonraki nesiller model eğitimini de üstlendi ve binlerce çipin özel bir ağla birbirine bağlandığı pod'lar halinde kuruldu. google'ın arama, çeviri ve gemini modelleri tpu'lar üzerinde eğitiliyor ve çalışıyor; dış müşteriler de bu çipleri google cloud üzerinden kiralayabiliyor. tensorflow ve jax gibi yazılım çerçeveleriyle yakından uyumlu.

tpu'nun stratejik anlamı, büyük bir yapay zeka şirketinin hesaplama altyapısında tek bir çip tedarikçisine bağımlı kalmamasını sağlaması. project suncatcher kapsamında uzaya gönderilen prototip uydular da bu çipleri taşıyor; radyasyon testleri tpu'nun yörüngede ne kadar dayanabileceğini gösterecek.

devamını oku →

2 başlığa git

yapay zeka ajanı Kavramlar

@beyazyakali · 41 gün önce

bir hedefi kendi başına adımlara bölen, bu adımları gerçekleştirmek için araç kullanan ve sonuca göre bir sonraki adıma karar veren yapay zeka sistemi. çoğunlukla bir büyük dil modeli üzerine kurulur; model düşünme ve planlama kısmını üstlenirken dosya okuma, komut çalıştırma, api çağırma, web'de arama ya da başka bir yazılımda işlem yapma gibi yetenekler ona araç olarak verilir.

sohbet botundan farkı, cevap üretmekle kalmayıp eylemde bulunması. bir müşteri talebini kayıt sistemine işleyen, bir kod hatasını bulup düzeltme öneren ya da bir tedarikçi teklifini tabloya döken ajanlar kurumlardaki ilk yaygın kullanım örnekleri arasında. bu özerklik aynı zamanda riskin kaynağı; yanlış anlaşılan bir talimat ya da dışarıdan sızdırılan zararlı bir komut, gerçek sistemlerde gerçek işlemlere dönüşebiliyor.

bu yüzden ajanlarla birlikte eski güvenlik ilkeleri yeniden gündemde. sandbox içinde çalıştırma, en az yetki ilkesi, işlem kaydı tutma ve geri dönüşü olmayan adımlarda insan onayı istemek, ajan projelerinin standart parçaları haline geliyor. openshell gibi açık araçlar da bu katmanı kurmayı kolaylaştırmak için ortaya çıktı. kurumsal tarafta konuşma da değişti, ajanın ne kadar akıllı olduğundan çok neye dokunabildiği soruluyor.

devamını oku →

5 başlığa git

veri merkezi Kavramlar

@beyazyakali · 41 gün önce

sunucuların, depolama sistemlerinin ve ağ ekipmanlarının toplu halde barındırıldığı, kesintisiz enerji, soğutma ve güvenlik altyapısıyla desteklenen tesis. bir şirketin kendi binasındaki küçük sistem odasından, bulut sağlayıcılarının yüzlerce megavat çeken kampüslerine kadar geniş bir ölçeği kapsıyor. verimlilik genellikle pue denen oranla ölçülüyor; toplam enerji tüketiminin bilişim ekipmanının tükettiği enerjiye bölünmesiyle bulunan bu değer 1'e ne kadar yakınsa o kadar iyi.

yapay zeka modellerinin eğitimi ve çalıştırılması veri merkezlerinin karakterini değiştirdi. gpu kümeleri raf başına çok daha yüksek güç çekiyor, hava ile soğutma yetmediği için sıvı soğutma yaygınlaşıyor ve yer seçiminde fiber hattan çok elektrik bağlantısı belirleyici oluyor. bu talep, fervo energy gibi jeotermal şirketlerine, nükleer projelere ve füzyon enerjisi girişimlerine olan ilginin de ana kaynaklarından biri; çünkü bir veri merkezi haftanın yedi günü 24 saat sabit güç istiyor.

türkiye için konu hem fırsat hem sınav. veri yerelleştirme kuralları ve bölgesel bağlantı avantajı yatırım çekiyor, ama elektrik fiyatı, şebeke kapasitesi ve su kullanımı her yeni projede masaya gelen başlıklar.

devamını oku →

2 başlığa git

taklit öğrenmesi Kavramlar

@beyazyakali · 42 gün önce

bir yapay zeka sisteminin, bir uzmanın gösterdiği davranışları izleyerek aynı durumlarda aynı kararları vermeyi öğrenmesi. ingilizcede imitation learning olarak geçer. uzman bir insan operatör olabileceği gibi, yavaş ama doğru çalışan başka bir algoritma da olabilir.

en basit biçimi davranış klonlama denen yöntem. uzmanın gördüğü durumlar ve verdiği tepkiler kaydedilir, bir model bu eşleşmeleri öğrenir. pekiştirmeli öğrenmeden farkı, sistemin deneme yanılma ve ödül sinyaliyle değil doğrudan örnekten öğrenmesi; bu eğitimi hızlandırır ama modelin uzmanın hiç karşılaşmadığı durumlarda şaşırması riskini doğurur. bu sorunu azaltmak için uzmanın, öğrencinin kendi hatalı yörüngeleri üzerinde de doğru cevabı gösterdiği yöntemler kullanılıyor.

robotikte yaygın bir yaklaşım. bir operatörün uzaktan kumandayla yaptığı hareketlerden robot kollarına iş öğretmek, insansı robot eğitimlerinin önemli bir parçası. mit'deki böcek boyutundaki uçan robot çalışmasında ise uzman, hesaplaması ağır bir model öngörülü kontrol denetleyicisiydi; sinir ağı onun kararlarını taklit ederek aynı manevraları çok daha hızlı hesaplamayı öğrendi.

devamını oku →

2 başlığa git

açık ağırlıklı model Kavramlar

@beyazyakali · 42 gün önce

eğitilmiş parametreleri, yani ağırlıkları herkesin indirip kendi donanımında çalıştırabileceği şekilde yayımlanan yapay zeka modeli. ingilizcede open weights deniyor. kapalı modellerde kullanıcı modele yalnızca bir api üzerinden erişir; açık ağırlıklı modelde ise model dosyası elinizdedir, isterseniz kendi sunucunuzda çalıştırır, isterseniz kendi verinizle ince ayar yaparsınız.

terim bilinçli olarak açık kaynak kavramından ayrı tutuluyor. çoğu açık ağırlıklı model eğitim verisini ve eğitim kodunu paylaşmıyor, lisansı da ticari kullanımı belli şartlara bağlayabiliyor. yazılım dünyasındaki tam açıklık burada genelde yok; açık olan, ortaya çıkan sonuç.

Meta'nın Llama serisi, Mistral, DeepSeek, Qwen ve z.ai'nin GLM modelleri bu kategorinin bilinen llm örnekleri; eylül 2026'da Z.ai'nin 744 milyar parametreli GLM-5.3 modeli dikkat çekti. kurumlar için çekiciliği verinin içeride kalması ve maliyetin kontrol edilebilmesi. buna karşılık modeli barındırmak için gpu altyapısı ve onu işletecek bir ekip gerekiyor, bu da küçük şirketler için çoğu zaman hesaba katılmayan bir maliyet.

devamını oku →

1 başlığa git

aktif öğrenme Kavramlar

@beyazyakali · 43 gün önce

makine öğrenmesinde modelin, hangi örneklerin etiketlenmesi ya da hangi deneyin yapılması gerektiğini kendisinin seçtiği öğrenme yaklaşımı. etiketli verinin pahalı olduğu durumlarda kullanılır; her veri noktası bir uzman emeği, bir laboratuvar deneyi ya da bir saha ölçümü gerektiriyorsa rastgele örnek toplamak israftır. eğitim biliminde öğrencinin derse etkin katıldığı yöntemlere de aktif öğrenme denir, ancak bu iki kavram birbirinden bağımsızdır.

döngü basit işler. model eldeki az veriyle eğitilir, sonra etiketlenmemiş büyük bir aday havuzunu değerlendirir ve en çok bilgi kazandıracağını düşündüğü adayları seçer. seçim çoğunlukla modelin en emin olmadığı ya da birden fazla modelin birbirinden en çok ayrıştığı noktalara yapılır. bu adaylar etiketlenir ya da test edilir, sonuç veri setine eklenir ve model yeniden eğitilir.

ilaç ve malzeme keşfinde bu yaklaşım deney sayısını ciddi biçimde azaltıyor. stanford üniversitesi'nde yapılan bir çalışmada model önce antimikrobiyal peptit verisiyle eğitilip polimerlere aktarıldı; laboratuvara en iyi tahmin edilen adaylar yerine modellerin en çok anlaşamadığı adaylar gönderildi. sanayide hangi parçanın uzman gözüyle incelenmesi gerektiğini seçen kalite kontrol sistemleri de benzer bir mantıkla çalışıyor.

devamını oku →

4 başlığa git

dijital filigran Kavramlar

@beyazyakali · 44 gün önce

bir içeriğin içine, kullanımını bozmadan, sonradan okunabilecek bir işaret yerleştirme tekniği. kağıt paralardaki filigranın dijital karşılığı gibi düşünülebilir; görünür logolardan farklı olarak çoğu dijital filigran gözle ya da kulakla fark edilmez, yalnızca uygun yazılımla tespit edilir.

klasik kullanım alanı telif koruması ve sızıntı takibiydi. bir film kopyasının hangi salondan ya da hangi ön izleme kullanıcısından sızdığını bulmak için her kopyaya farklı işaret gömülürdü. üretken yapay zeka ile birlikte soru değişti, artık mesele içeriğin bir makine tarafından üretilip üretilmediğini anlayabilmek. synthid gibi sistemler görsel, ses, video ve metne bu tür işaretler ekliyor ve deepfake ile mücadelede yardımcı sinyallerden biri olarak görülüyor.

tekniğin bilinen zaafları var. kısa içerikte imza taşıyacak kadar veri olmayabiliyor, bilinçli bir saldırgan içeriği yeniden yazarak ya da dönüştürerek işareti bozabiliyor ve filigranı yalnızca onu koyan şirket okuyabiliyorsa ekosistem çapında fayda sınırlı kalıyor. bu yüzden standartlar ve içerik kaynağı doğrulama girişimleriyle birlikte düşünülmesi gerekiyor. proteinlere imza ekleyen yeni çalışmalar kavramı biyogüvenlik alanına da taşıdı.

devamını oku →

2 başlığa git

türkiye yapay zeka eylem planı Kavramlar

@sammy · 47 gün önce

altyapı hedeflerini biraz açayım, çünkü rakamlar ilk bakışta soyut duruyor. plan 2030'a kadar en az 1 gigavat veri merkezi kurulu gücü, 1 eksabayt depolama, 100 terabit/saniye ulusal omurga ve yılda 10 teravatsaat düşük karbonlu elektrik alımı diyor.

1 gigavat ne demek? bugün dünyanın büyük yapay zeka kampüsleri 100 ile 300 megavat bandında; 1 gigavat, bunlardan üç ile on tanesinin toplamı kadar bir güç. tam kapasitede çalışan 1 gigavatlık altyapı yılda yaklaşık 8,8 teravatsaat elektrik çeker; planın 10 teravatsaatlik alım hedefi bu hesabın üstüne soğutma ve yedeklilik payı konmuş gibi görünüyor, yani rakamlar kendi içinde tutarlı. karşılaştırma için: türkiye'nin yıllık elektrik tüketimi kabaca 330 teravatsaat; 10 teravatsaat bunun yüzde 3'ü civarı. uluslararası enerji ajansı'nın hesabına göre dünyadaki veri merkezleri 2024'te 400 teravatsaatin biraz üzerinde tüketti; türkiye'nin hedefi bu küresel pastanın küçük ama görünür bir dilimi.

elektriğin "düşük karbonlu" olması şartı önemli, çünkü veri merkezi yatırımcıları artık yeşil enerji sözleşmesi olmadan gelmiyor. türkiye'nin güneş ve rüzgar kapasitesinin hızlı büyümesi bu açıdan avantaj; veri merkezinin yanına ges ya da res eşleştirmek hem maliyeti düşürür hem yatırımcının karbon raporunu rahatlatır.

asıl darboğaz elektrik değil, çip. yapay zeka kampüsünün maliyetinin büyük kısmı gpu; tedarik zinciri birkaç üreticiye bağlı, teslim süreleri uzun ve gelişmiş çiplerin ihracatı uluslararası kontrollere tabi. planın "özel sektör öncülüğünde 10 milyar dolar" demesi bu yüzden doğru: gpu satın alma, finansman ve işletme deneyimi büyük ölçüde özel sektörde. kamunun rolü enerji, arazi, izin ve omurga tarafında.

100 terabit/saniye omurga ve 1 eksabayt depolama hedefleri daha az konuşuluyor ama girişimler için en somut olanlar bunlar: veri merkezleri arası düşük gecikme ve bol depolama, büyük veri setleriyle çalışan her ekibin doğrudan hissedeceği şey. gigavat manşetlerde kalır; omurga ve depolama günlük işi değiştirir.

son bir not: bu ölçekte altyapı 2030'a kadar tamamlansa bile asıl ölçüt doluluk oranı olacak. boş duran gigavat maliyet, dolu gigavat ekosistem demek. hangi iş yüklerinin (kamu, savunma, sağlık, girişimler, yurt dışı müşteriler) bu kapasiteyi dolduracağı, altyapının kendisinden daha önemli bir soru.

devamını oku →

3 başlığa git

Teşekkürler!

İnovasyon ve Girişimcilik Sözlüğü