540 yazıdan 361–384 arası gösteriliyor, en yeniden eskiye.
Computer vision nedir? Computer vision (bilgisayarlı görü), bir makinenin görüntü ve videolardaki içeriği insan gibi algılayıp anlamlandırmasını sağlayan yapay zeka alanıdır. Bu rehber: net tanım, görüntü işleme ile farkı, computer vision nasıl çalışır, CNN ve derin öğrenme, nesne tespiti ve görüntü sınıflandırma, kurumsal kullanım alanları, KVKK ve sık sorulan sorular.
Algoritma nedir? Algoritma, bir problemi çözmek veya bir görevi tamamlamak için izlenen, adım adım ve belirsizlik içermeyen sonlu talimatlar dizisidir. Bu rehber: net tanım, günlük algoritma örnekleri, akış şeması ile gösterim, algoritma nasıl yazılır, karmaşıklık (Big O), makine öğrenmesi algoritmaları ve sık sorulan sorular.
Derin öğrenme nedir? Derin öğrenme, yalnızca çok katmanlı sinir ağları kullanmak değil; veriden temsiller öğrenme, örüntüleri farklı soyutlama seviyelerinde yakalama ve karmaşık karar süreçlerini uçtan uca optimize etme yaklaşımıdır. Son yıllarda bilgisayarla görme, doğal dil işleme, konuşma yapay z
AGI nedir? AGI (yapay genel zeka), bir makinenin insan gibi herhangi bir bilişsel görevi öğrenip yapabilmesi anlamına gelen, henüz var olmayan kuramsal seviyedir. Bu rehber: net tanım, dar yapay zeka ile farkı, insan seviyesi zeka ne demek, AGI'ye neden ulaşılamadı, AGI tartışmaları, yapay süper zeka ve sık sorulan sorular.
Üretken yapay zeka nedir? Üretken yapay zeka (generative AI), veriden öğrendiği örüntülerle metin, görsel, ses, video ve kod gibi yeni içerikler üreten yapay zeka türüdür. Bu rehber: net tanım, nasıl çalıştığı, büyük dil modeli ve difüzyon modeli ilişkisi, içerik üretimi türleri, kurumsal kullanım, KVKK, sınırlar ve sık sorulan sorular.
AI agent nedir? AI agent kavramı son dönemde yapay zekâ dünyasının en çok konuşulan başlıklarından biri haline geldi. Ancak birçok kurum için kritik soru hâlâ aynı: Basit workflow otomasyonu ile gerçekten agentic bir sistem arasındaki fark nedir? Her LLM tabanlı otomasyon bir agent sayılır mı, yoksa
RAG nedir? RAG (Retrieval-Augmented Generation), dil modelini yanıt üretmeden önce dış bilgiyle besleyen yapay zeka mimarisidir. Embedding, chunking ve dahası.
Agentic AI nedir? Ajanlı yapay zekanın tanımı, AI agent ile farkı, çoklu ajan orkestrasyonu, MCP, iş akışı otomasyonu ve kurumsal kullanım bu rehberde.
Prompt nedir? Prompt (istem), bir yapay zeka modeline ne yapmasını istediğinizi anlatan girdidir — bir soru, talimat veya bağlam. Bu rehber: net tanım, iyi bir prompt'un bileşenleri, etkili prompt yazma teknikleri, prompt örnekleri, prompt ile çıktı kalitesi ilişkisi ve sık sorulan sorular.
MCP nedir? Model Context Protocol, yapay zeka modellerini araç ve verilere bağlayan açık standarttır; AI'ın USB-C'si. MCP server ve kurumsal entegrasyon.
Prompt engineering nedir? Prompt engineering (istem mühendisliği), bir dil modelinden istenen çıktıyı güvenilir biçimde almak için girdilerin sistematik olarak tasarlanmasıdır. Bu rehber: net tanım, temel prompt teknikleri, few-shot ve chain of thought, sistem promptu, kurumsal kullanım, sınırlar ve sık sorulan sorular.
Token nedir? Token, bir dil modelinin metni işlerken kullandığı en küçük anlam parçasıdır — bir kelime, kelime parçası veya noktalama olabilir. Bu rehber: net tanım, tokenizasyon nasıl çalışır, token ile bağlam penceresi ilişkisi, LLM maliyeti ve API fiyatlandırmasının neden token bazlı olduğu ve sık sorulan sorular.
LLM nedir? Büyük Dil Modelleri (LLM) nasıl çalışır, Transformer mimarisi neyi çözer, token / embedding / context window ne demek, GPT-5 / Claude Opus 4.7 / Gemini 3 / Llama 4 hangisi hangi göreve uygundur? Türkçe LLM performansı, eğitim aşamaları, hallucination kontrolü ve maliyet modeliyle kapsamlı 2026 referansı.
Yapay zeka nedir? Yapay zeka (AI), makinelerin insan benzeri öğrenme, akıl yürütme, algılama ve karar verme yeteneklerini taklit etmesini sağlayan disiplinler bütünüdür. Bu rehber 2026 itibarıyla AI'ın tanımını, türlerini, çekirdek teknolojilerini, sektörel uygulamalarını ve Türkiye'ye özgü düzenleyici çerçeveyi tek bir referansta toplar.
Underwriting 3 günden 3 dakikaya, doğrudan işleme %70-90'a, dolandırıcılık tespiti %30+ iyileşiyor. Türk sigortacıları için EU AI Act/KVKK gerçekliğiyle pratik AI yol haritası.
Kuruluşların %98'i onaylanmamış AI kullanıyor. Yasak çözmez; enablement çözer. Gölge AI'yı ışığa çekme, build/buy/assemble kararı ve KVKK/EU AI Act ile hizalama rehberi.
RFT, doğrulanabilir görevlerde muhakemeyi ödüllendirir. GRPO, DPO ve PPO'yu, RAG ile ne zaman birleştireceğinizi ve LoRA merdivenini sahadan anlatıyorum.
Prompt'ları elle ayarlama çağı bitiyor. DSPy, MIPROv2 (%10-40 artış) ve GEPA (MIPROv2'yi %13 geçen, 35x verimli) ile otomatik optimizasyon. Türkçe ve KVKK bağlamıyla pratik rehber.
OpenTelemetry GenAI Semantic Conventions LLM izlemeyi standartlaştırdı. Token, maliyet, kalite ve KVKK dengesiyle üretim LLM sistemleri için gözlemlenebilirlik hattı kurma rehberi.
LLM-as-a-judge otomatik değerlendirmenin baskın yöntemi ama önyargılı; RAGAS insan korelasyonu sadece 0.55. Önyargılar ve Türkçe/KVKK bağlamıyla güvenilir eval rehberi.
Çok adımlı sorularda GraphRAG %86, vektör RAG %32. Ama doğru cevap çoğu şirkette hibrit router. Türkçe ve KVKK bağlamıyla üretim için mimari karar çerçevesi.
GPT-5.6, Claude Sonnet 5, Gemini 3.2 ve Qwen/DeepSeek dalgası. 'En iyi model' yanlış soru; hangi işe hangi model doğru soru. Türkçe, maliyet ve KVKK gerçekliğiyle karar çerçevesi.
Digital Omnibus EU AI Act'i nasıl değiştirdi, 2 Ağustos 2026 GPAI yaptırımları ne getiriyor ve AB pazarına dokunan Türk şirketleri 60 günde ne yapmalı? Sahadan uyum rehberi.
Ajanları güçlü kılan model değil, bellektir. Dört bellek tipi, orkestratör-işçi mimarisi, computer-use ajanlar ve KVKK'da insan-döngüde tasarım — sahadan ajan rehberi.