Yapay Zeka- İş Dünyası-Kariyer Eğitim & Danışmanlık
Yapay Zeka’nın nın geleceği şekillendirmedeki rolü oldukça önemli. Zira yapay zekanın büyük oyuncuları tarafından sürekli yeni ve daha güçlü modeller geliştiriliyor. Yapay Zeka arka planda sahip olduğu teknik güçle geleceği en temelde şu başlıklarla şekillendirecek.
Devamı
Yapay Zeka (AI-Artificial Intelligence) konusunda planlar ve projeler yapılmadan önce mutlaka Yapay Zeka ile Bilgi Mimarisi (IA-Information Architecture) arasındaki ilişkiye dair farkındalık sahibi olmak gerekmektedir. İşletmeler, dijital dönüşüm sürecinde Yapay Zeka (AI)’yı kullanarak geleceği şekillendirmeyi hedeflemektedir. AI, yapısındaki modellerle gelecekteki sonuçları tahmin edebilir ve öngörüler için bilgi sağlayabilen bir teknolojidir. Böylece çalışanların daha katma değerli işler yapmalarına imkanı sağlar. Diğer yandan da işletmelere yeni modeller hayal etme fırsatı sunar. Ancak AI, ön gereklilikler ve yapılandırmalar sağlanmazsa sihirli bir şey değildir. Bu noktada esas gerçek şudur ki bir şirkette Bilgi Mimarisi…
Devamı
Yapay zekanın açıklanabilir olması, yapay zekanın nasıl ve neden belirli bir sonuca veya öneriye ulaştığını gösterebilmesi anlamına gelir. Bu, yapay zekanın kararlarını ve işleyişini anlamamızı sağlar. Açıklanabilir yapay zeka, kararlarının arkasındaki mantığı ve süreci şeffaf bir şekilde anlamamıza yardımcı olur. Açıklanabilirlik, yapay zekanın güvenilirliğini artırır. İnsanlar, yapay zekanın nasıl kararlar verdiğini ve hangi faktörleri dikkate aldığını anlamak isterler. Bu, yapay zekanın kararlarını sorgulamamıza ve gerekirse düzeltme yapmamıza olanak tanır. Açıklanabilirlik aynı zamanda etik bir sorumluluktur. Yapay zeka sistemleri, insanların hayatlarını etkileyerek kararlarını yönlendirebilir. Bu nedenle, yapay zekanın nasıl kararlar verdiğini…
Devamı
Yapay zeka etiğinin sosyo-teknik boyutları, yapay zekanın toplum üzerindeki etkilerini ve bu teknolojinin tasarımı, geliştirilmesi, uygulanması ve düzenlenmesiyle ilgili sorunları içerir. Bu boyutlar aşağıdaki başlıklardan oluşmaktadır. Paydaşlar: Yapay zeka teknolojisinin etkileri sadece teknik uzmanları değil, aynı zamanda sosyologları, filozofları, ekonomistleri, politika yapıcıları ve bu teknolojinin etkilediği toplulukları da içerir. Yapay zeka etiği, tüm paydaşların dahil edilmesini ve etkilenen toplulukların görüşlerinin dikkate alınmasını gerektirir. Eşitlik: Yapay zeka teknolojisinin adaletli ve eşitlikçi bir şekilde tasarlanması ve uygulanması önemlidir. Yapay zeka sistemleri, farklı gruplara eşit fırsatlar sunmalı ve herkesin hakkını korumalıdır. Ayrımcılık veya…
Devamı
Nöral ağlar (sinir ağları), insan beyninin sinir yapısından etkilenen hesaplama modelleridir. Yapay sinir ağı, nöronlar olarak bilinen birbirine bağlı düğümlerden oluşur. Nöronlar, insan beyninin sinir ağı gibi gelen verileri alır ve zamanla kararlar vermeyi öğrenir. Kedi ve köpek gibi görsel verileri ağa sağladığınızda, desenleri tanımak ve bağlantılar kurmak için öğrenir. Ağlar daha fazla veriye maruz kaldıkça, daha etkili bir şekilde öğrenir. Sinir ağları, bir giriş katmanı, bir veya daha fazla gizli katman ve bir çıkış katmanı dahil olmak üzere katmanlardan oluşur. Sinir ağları, veriyi girişten çıkışa işlemek için ileri yayılıma…
Devamı
Makine Öğrenimi, Yapay Zeka’nın bir alt kümesi, Derin Öğrenme de Makine Öğrenimi’nin özel bir alt kümesidir. Derin öğrenme algoritmaları girişten çıkışa doğrudan eşleme yapmaz. Bunun yerine, birkaç katman işlem birimine dayalıdır. Her katman çıktısını bir sonraki katmana aktarır, o katman da onu işler ve bir sonraki katmana aktarır. Bu çok katmanlı yapıya derin öğrenme denir. Derin Öğrenme, algoritmaları birleştirerek bir Sinir Ağı oluşturur. Bu Sinir Ağı, beyin yapısının ve işlevinin yapay bir kopyasıdır ve yapay zeka sistemlerinin sürekli olarak öğrenmesini ve sonuçların kalitesini ve doğruluğunu iyileştirmesini sağlar. Bu yapı sistemlerin…
Devamı
Generative AI, yani Üretken Yapay Zeka, yeni ve benzersiz veriler oluşturabilen bir yapay zeka tekniğidir. Geleneksel yapay zeka modellerinin aksine, Generative AI modelleri derin öğrenme tekniklerini kullanır ve geniş veri kümelerine dayanarak tamamen yeni veriler üretir. Bu veriler, görüntülerden müziğe, metne ve hatta sanal dünyalara kadar çeşitli uygulamalara sahip olabilir. Örneğin, Generative AI, doğal dil işleme ve üretme yeteneklerini daha doğru veya verimli hale getirmek için yeni ve daha güçlü LLM (Büyük Dil Modeli) algoritmaları veya yapıları geliştirebilir. Ayrıca, Generative AI, LLM’yi daha büyük ve daha gelişmiş bir yapay zeka…
Devamı
Makine öğrenimi algoritmaları, genellikle büyük veri kümeleriyle eğitilir ve örneklerden öğrenirler. Makine öğrenimi algoritmalarının aşağıda görülen yapıdaki verilerle eğitilir ve öğrenirler Makine öğrenimi algoritmaları, eğitim verilerini kullanarak istatistiksel ve matematiksel yöntemlerle öğrenme sürecini gerçekleştirirler. Bu süreç, algoritmanın veri örneklerini analiz etmesi, desenleri ve ilişkileri tanıması ve bu bilgileri gelecekteki tahminler ve kararları için kullanmasıyla gerçekleşir. Algoritma, eğitim verilerindeki hataları azaltmak ve doğru sonuçlar üretmek için iteratif olarak güncellenir. Bu şekilde, makine öğrenimi algoritmaları verilerden öğrenir ve yeni verilere dayanarak akıllı kararlar verebilir. Bu öğrenme aşamalarında kullanılan verilerde etik unsurlara da…
Devamı
Yapay Zeka‘nın öğrenme süreci, makinelere belirli bir görevi yerine getirmek için nasıl öğreneceklerini öğretmekle başlar. Yapay Zeka’nın öğrenme süreci en temelde şu aşamaları içerir. Bu süreçteki her adım, modelin doğru şekilde eğitilmesi ve performansının iyileştirilmesi için önemlidir.
Devamı
Yapay Zeka‘nın tarihçesi bilgisayar biliminin başlangıcına kadar uzanır. Yapay Zeka’nın önemli kilometre taşları şu şekilde sıralanabilir.
Devamı