Author:
Muhammed Mustafa (muffafa) Savar
First Commit: May, 2024
Last Commit: Dec, 2024
🚨 Bu içerik tamamlanmamış olup sürekli olarak güncellenecektir...
- Üretken Yapay Zeka Atöylesi 🤖
- 0. 👇🏻 İçindekiler
- 1. 👁️ Yapay Zeka Nedir?
- 2. 🤖 Prompt Mühendisliği ve Üretken Yapay Zeka Araçları
- 3. 👀 Etik, Yasal ve Toplumsal Yönleri
- 4. 📒 Ek Kaynkalar
- 5. 🗞️ Önemli Haberler
- 6. 🎥 YouTube Kanalları
- 7. 🙋🏻 Diğer İçerikler
https://tr.wikipedia.org/wiki/Yapay_zek%C3%A2
-
1956 - İstatistiksel Modelleme: İnsan zekasını taklit edebilen veya aşabilen akıllı makineler yaratmayı amaçlayan bilgisayar bilimi alanı.
-
1997 - Makine Öğrenmesi: Makinelerin mevcut verilerden öğrenmesini ve tahminler yapmasını sağlayan yapay zeka alt kümesi.
-
2017 - Derin Öğrenme: Verileri işlemek ve karar vermek için sinir ağlarının katmanlarının kullanıldığı bir makine öğrenimi tekniği.
-
2021 - Generative AI: Bilgi istemleri veya mevcut verilerle yeni yazılı, görsel ve işitsel içerik oluşturma teknolojisi.
-
Alan Turing ve Yapay Zekanın Teorik Temelleri (1950’ler): 1950 yılında Alan Turing, ünlü makalesi “Computing Machinery and Intelligence” ile “Makineler düşünebilir mi?” sorusunu ortaya attı. Bu makalede, makinelerin insan zekasını taklit edebileceği fikrini savunan Turing, Turing Testi ile makinelerin zekasını değerlendirmek için bir kriter geliştirdi. Bu, yapay zekanın teorik temellerinin atıldığı önemli bir başlangıç noktasıdır.
-
Dartmouth Konferansı ve Yapay Zekanın Doğuşu (1956) 1956 yılında düzenlenen Dartmouth Konferansı, John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester ve Claude Shannon gibi isimlerin öncülüğünde gerçekleştirildi. Bu konferans, "Yapay Zeka" teriminin ilk kez kullanıldığı ve YZ’nin bilimsel bir disiplin olarak kabul edildiği önemli bir dönüm noktasıdır.
Bu toplantı, YZ araştırmalarının hızlanmasını ve üniversitelerde YZ laboratuvarlarının kurulmasını sağladı. Makinelerin öğrenme, problem çözme ve dil anlama gibi insan zekasına özgü yeteneklerini taklit etme potansiyeli bu konferansta derinlemesine ele alındı. -
Cahit Arf ve "Makineler Düşünebilir mi?" Makalesi
Ünlü Türk matematikçi Cahit Arf, “Makineler Düşünebilir mi?” adlı makalesiyle YZ üzerine felsefi ve bilimsel tartışmalara önemli bir katkı sağladı.
📄 Makalenin tam metnine ulaşmak için: Cahit Arf Makalesi -
1997: Deep Blue ve Garry Kasparov Maçı IBM’in geliştirdiği Deep Blue isimli yapay zeka, dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov’u yenerek YZ tarihinde önemli bir dönüm noktası oluşturdu. Bu zafer, makinelerin karmaşık düşünme ve strateji gerektiren görevlerde insanları geçebileceğini gösterdi.
📹 İzlemek için: Deep Blue vs Kasparov Maçı -
2016: AlphaGo ve Lee Sedol Maçı
Google DeepMind tarafından geliştirilen AlphaGo, dünyanın en karmaşık oyunlarından biri olan Go’da şampiyon Lee Sedol’u yendi. Bu zafer, YZ’nin yalnızca mantıksal değil, yaratıcı ve sezgisel kararlar alabilme kapasitesini de ortaya koydu.
📹 İzlemek için: AlphaGo vs Lee Sedol Maçı
- Eliza Chatbot - Joseph Weizenbaum https://www.theguardian.com/technology/2023/jul/25/joseph-weizenbaum-inventor-eliza-chatbot-turned-against-artificial-intelligence-ai
- Tay Chatbot - Microsoft https://en.wikipedia.org/wiki/Tay_(chatbot)
- Chinese Room (Çince Odası) Düşünce Deneyi (1980): John Searle tarafından önerilen bu deney, yapay zekanın gerçekten “anlayıp anlamadığı” sorusunu sorgular. Deneyde, Çince bilmeyen bir kişi, sembolleri bir talimat kitabına göre eşleştirerek dışarıdaki birine Çince yanıtlar verir. Ancak kişi, sembollerin anlamını bilmez, sadece manipüle eder. Searle’a göre bu, yapay zekanın da yalnızca sembolleri işlediğini, ancak gerçek anlamda bir “anlama” kapasitesine sahip olmadığını gösterir. Deney, güçlü yapay zeka ile zayıf yapay zeka arasındaki fark ve YZ’nin anlam yaratma yetisi üzerine önemli tartışmalara zemin hazırlamıştır.
Zayıf yapay zeka, belirli görevlerde insan zekasını taklit edebilen ancak geniş çaplı zeka ve öğrenme yeteneklerine sahip olmayan sistemlerdir. Yetenekleri, tasarlandıkları görevlerle sınırlıdır. Örnekler arasında dijital asistanlar ve e-posta filtreleme sistemleri bulunur.
Güçlü yapay zeka, insan zekasına daha yakın yeteneklere sahip olan ve çeşitli görevlerde insan zekasını taklit edebilen sistemlerdir. Karmaşık problemlerle başa çıkabilir ve öğrenme yetenekleri sayesinde kendilerini geliştirebilirler. Dil modelleri, derin öğrenme algoritmaları, otonom araçlar ve İHA'lar bu kategoriye örnek gösterilebilir.
Yapay genel zeka (AGI), insan zekasının tüm alanlarda eşdeğer veya üstün performans gösteren yapay zeka sistemleridir ve şu an için sadece teorik bir kavramdır. Tüm alanlarda genel bir anlayış ve problem çözme yeteneği sağlayabilir. Ancak, bu teknolojinin geliştirilmesi potansiyel etik ve güvenlik sorunları yaratabilir.
- Open AI: ChatGPT, GPT-4, GPT4-O modelini geliştiren şirket.
- GPT (Generative Pre-Trained Transformer): Önceden eğitilmiş, metin üretme ve dönüştürme görevleri için kullanılan bir yapay zeka modeli.
- Transformer, veri içindeki ilişkileri öğrenmeyi sağlayan bir sinir ağı mimarisidir.
- ChatGPT: OpenAI tarafından geliştirilen, diyalog konusunda uzmanlaşmış yapay zeka sohbet robotu. https://chat.openai.com/
- Llama: Facebook tarafından geliştirilen büyük dil modeli. Açık kaynaktır. https://llama.meta.com/
- Gemini: Google tarafından geliştirilen büyük dil modeli. Google araçları ile etkileşimlidir. https://gemini.google.com/
- LLM (Large Language Models): Bir milyar veya daha fazla parametre içeren, dil işleme yeteneklerine sahip modeller. Vektör, dil modellerinde anlamı temsil eden sayısal değerler dizisidir.
- Ada GPT, Dall-e2, Rainbow, Whisper, Currie: Metin biçimlendirme, görsel oluşturma, ses komutlarını metne çevirme gibi alanlarda uzmanlaşmış modeller.
- Fine Tuning: Verilerin özel ihtiyaçlara göre yapay zekaya yanıt verecek şekilde uyarlanması işlemi.
- Prompt: Yapay zekaya ne hakkında yanıt vermesi gerektiğini belirten komut veya sorgu.
- Token: Yapay zeka modellerinde kelimelerin veya kelime parçalarının hesaplamalarda kullanıldığı birim. 1000 token yaklaşık 750 kelimeye eşittir. https://help.openai.com/en/articles/4936856-what-are-tokens-and-how-to-count-them
- Copilot: Kullanıcı verimliliğini artıran yapay zeka asistanı. Microsoft tarafından yayınlanmıştır. https://copilot.microsoft.com/
- Tanım: Makinelerin insan benzeri zeka sergilemesi.
- Kapsam:
- Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing)
- Görsel Algı (Visual Perception)
- Otomatik Programlama (Automatic Programming)
- Bilgi Temsili (Knowledge Representation)
- Akıllı Robot (Intelligent Robot)
- Otomatik Akıl Yürütme (Automatic Reasoning)
- Tanım: Makinelerin verilerden öğrenmesini sağlayan yöntemler bütünü.
- Yöntemler:
- Doğrusal/Logistik Regresyon (Linear/Logistic Regression)
- K-ortalama Kümeleme (k-Means Clustering)
- Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines)
- Ana Bileşen Analizi (Principal Component Analysis)
- K-en Yakın Komşu (k-Nearest Neighbor)
- Rastgele Ormanlar (Random Forests)
- Karar Ağaçları (Decision Trees)
- Tanım: İnsan beynindeki sinir hücrelerini taklit eden bilgi işleme sistemleri.
- Yöntemler:
- Çok Katmanlı Algılayıcılar (MLP - Multilayer Perceptrons)
- Boltzmann Sinir Ağları (Boltzmann Neural Networks)
- Tanım: Verileri çok katmanlı sinir ağlarıyla işleyen makine öğrenimi yöntemi.
- Yöntemler:
- Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN - Convolutional Neural Networks)
- Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN - Recurrent Neural Networks)
- Üretici Çekişmeli Ağlar (GAN - Generative Adversarial Networks)
- Derin İnanç Ağları (DBN - Deep Belief Networks)
- Prompt Yazım Teknikleri https://github.com/atilsamancioglu/PromptEngineeringCourse/blob/main/TurkishGuide.md
- Metin için Üretken Yapay Zeka Araçları: ChatGPT, Gemini
- Görsel için Üretken Yapay Zeka Araçları: Microsoft Copilot, Canva, Midjourney, Adobe Firefly
- Video için Üretken Yapay Zeka Araçları: Runway
- Ses için Üretken Yapay Zeka Araçları: Murf.AI
- Sunum için Üretken Yapay Zeka Araçları: Gamma
- Kod için Üretken Yapay Zeka Araçları: GitHub Copilot, Devin
- Diğer Üretken Yapay Zeka Araçları: ChatPDF, Notion.AI, Merlin
- Telif Hakları ve Fikri Mülkiyet
- Özgünlük ve Yaratıcılık Üzerine Etkileri
- İşgücü ve Meslekler Üzerine Etkileri
- Önyargı ve Ayrımcılık
- Yanıltıcı İçerik ve Sahte Bilgi Üretimi (Deepfake ve Dezenformasyon)
- Üretken yapay zekanın sorumlu kullanımı
- Elements of AI: https://course.elementsofai.com/
- GPT-4o vs. GPT-4 vs. Gemini 1.5 — Performance Analysis https://medium.com/@lars.chr.wiik/gpt-4o-vs-gpt-4-vs-gemini-1-5-performance-analysis-6bd207a2c580
- ChatGPT Her Şeyi Nasıl Bilebiliyor? (Youtube / Evrim Ağacı)
- Grok https://youtu.be/EdjGnqM1AjI?si=TfTw_DPJ0PDudk7Q
- Microsoft Build 2024: Everything Revealed in 9 Minutes https://www.youtube.com/watch?v=w1EepB0mCbE
- Sora - Creating video from text https://openai.com/index/sora/
- GPT-4o Her Şeyi Değiştirir! https://youtu.be/jZxV38uo6fE?si=Nhx9X469o9LzblHr