Yapay Zeka

Çeviri, sesli asistan ve arama motorları dilinizi nasıl anlıyor? Doğal dil işlemeyi (NLP) sade biçimde anlatıyoruz.

Makine öğrenmesinde veri neden eğitim, doğrulama ve test olarak üçe bölünür? Her birinin görevini sade biçimde anlatıyoruz.

Aynı yapay zeka, sorunuza göre çok farklı yanıtlar verir. İyi prompt yazmanın (prompt mühendisliği) temellerini anlatıyoruz.

Güçlü bir teknoloji, büyük sorumluluk getirir. Yapay zeka etiğini; yanlılık, şeffaflık ve mahremiyet başlıklarıyla ele alıyoruz.

Derin öğrenmenin kalbindeki yapay sinir ağlarını, nöronları ve katmanları sade biçimde, jargon olmadan anlatıyoruz.

“%95 doğru” her zaman iyi midir? Bir modelin başarısını ölçen doğruluk, kesinlik (precision) ve anımsama (recall) kavramlarını anlatıyoruz.

ChatGPT gibi araçlar nasıl bu kadar akıcı yazıyor? Büyük dil modellerinin arkasındaki sonraki-kelime tahmini mantığını sade biçimde anlatıyoruz.

Makine öğrenmesinin üç temel yolu: denetimli, denetimsiz ve pekiştirmeli öğrenme. Aralarındaki farkı örneklerle sade biçimde anlatıyoruz.

Bir model eğitim verisinde mükemmel, gerçek dünyada kötü olabilir. Aşırı öğrenme (overfitting) ve genellemeyi sade biçimde anlatıyoruz.

Yapay zeka tarafsız değildir; verisi kadar tarafsızdır. Algoritmik yanlılığın nasıl oluştuğunu ve nasıl azaltıldığını anlatıyoruz.