540 yazıdan 433–456 arası gösteriliyor, en yeniden eskiye.
GPT-5.5, Claude Opus 4.7 ve Gemini 3.1 Pro'yu Türkçe görevlerde uçtan uca karşılaştırdık: TR-MMLU ve TUMLU benchmark sonuçları, 50 promptluk gerçek test, hukuk, finans, kod, yaratıcı yazma ve Q&A; Türk şirketlerinde A/B test, TL bazlı maliyet ve hangi model hangi Türkçe iş için en uygun. 35+ kaynak.
Self-hosted LLM ile API arasındaki kurumsal karar matrisi: ~500M token/gün break-even hesabı, H100/H200/B200 GPU maliyeti, quantization etkisi, KVKK + BDDK + ITAR/EAR kısıtları, AI sovereignty stratejisi ve 3 anonim Türk sektör vakası (bankacılık, sağlık, KOBİ) ile hibrit yaklaşımın tasarımı. Türk şirketleri için 2026 referans rehberi.
Türkçe açık kaynak LLM ekosisteminin 2026 fotoğrafı: Trendyol-LLM, Cosmos-Llama, KanarYa, Kumru AI, TÜBİTAK BİLGEM yerli model ve T3 AI Baykar savunma modeli. MMLU-TR, TUMLU benchmarkları, lisans, tokenization farkı, VRAM ihtiyacı, self-host gereksinimleri ve hangi modeli hangi use-case için seçmeniz gerektiğine dair detaylı karar rehberi.
Prompt engineering öldü, context engineering doğdu. Anthropic'in %90 maliyet düşüren prompt caching'i, GPT-5.5'in 272K input eşiği, Claude Opus 4.7'nin 1M context'i ve agent runtime state mimarisi 2026'da AI mühendisliğini yeniden yazıyor. Türkçe için token verimliliği, KVKK uyumlu state stores, Don't Break the Cache prensibi.
Naive RAG'ın 6 ölümcül zayıflığı 2026'da agentic RAG ile tamamen çözülüyor. LangGraph v0.4 state-graph mimarisi üzerinde plan/reflect/verify döngülü, hibrit retrieval'lı, claim-verification'lı üretim RAG'ı: Klarna, LinkedIn, Uber'in kullandığı mimari, KVKK uyumlu Türk bankası vakası ve maliyet-gecikme tradeoff'larıyla.
Türk avukatları için 30 hazır ChatGPT promptu — tekel derinlik prompt kütüphanesi. 10 kategori: (1) Dilekçe Yazma — 5 prompt (dava, cevap, talep), (2) Sözleşme İnceleme — 4 prompt (analiz, risk, müzakere), (3) İçtihat ve Mevzuat Araştırma — 3 prompt, (4) Müvekkil Görüşme Hazırlığı — 3 prompt, (5) Hukuki Mütalaa Yazma — 3 prompt, (6) Avukatlık Pazarlama — 3 prompt, (7) KVKK Uyum — 2 prompt, (8) İş Hukuku Özel — 3 prompt, (9) Aile Hukuku Özel — 2 prompt, (10) Ceza Hukuku Özel — 2 prompt. Her promptta: Türk hukuk çerçevesi (TBK, TCK, İK), gerçek Madde referansları, sınırları, hangi durumlarda avukat doğrulaması şart, Türkçe terminoloji, KVKK gizlilik uyarıları, hangi model en iyi (Claude Sonnet 4.6 hukuki dil hassasiyetinde lider). Müvekkil verisi koruma + Türk Avukatlık Kanunu Madde 34-36 (sır saklama yükümlülüğü) ile uyumlu kullanım rehberi.
Tree of Thoughts (ToT) için Türkçe en kapsamlı teknik rehber: akademik temel (Yao et al. 2023 NeurIPS paper - 'Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models'), CoT vs ToT vs GoT karşılaştırma, arama algoritmaları (BFS, DFS, Beam Search, A*), 4 ToT bileşeni (thought decomposition, thought generation, state evaluation, search algorithm), klasik benchmark sonuçları (Game of 24 GPT-4 %4 → %74, Creative Writing, 5×5 Crosswords), 25+ Türkçe pratik örnek (planlama problemi, hukuki strateji, yatırım kararı, oyun teorisi, yaratıcı yazım), LangGraph implementation, maliyet analizi (10-50x CoT), Graph of Thoughts (GoT) gelişimi, agentic systems entegrasyonu.
ReAct Pattern (Reasoning + Acting) için Türkçe en kapsamlı teknik rehber: akademik temel (Yao et al. 2022 ICLR paper - 'ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models'), CoT vs ReAct farkı, Thought-Action-Observation döngüsü detayı, 5 ReAct varyantı (Vanilla ReAct, MRKL, Self-Ask, ReWOO, Plan-and-Execute), LangChain + LangGraph + LlamaIndex ReAct implementations, agentic tool use entegrasyonu (Search, Calculator, Database, Custom), 25+ Türkçe pratik örnek (web araştırma, hukuki sorgu, mali analiz, çoklu API), error handling (max iterations, infinite loops), production deployment, observability (LangSmith trace analizi), maliyet optimizasyonu, modeller arası karşılaştırma (GPT-5 / Claude / o3 ReAct davranışları).
Few-Shot Learning prompt optimizasyonu için Türkçe en kapsamlı teknik rehber: akademik kökenler (Brown et al. 2020 GPT-3 paper, in-context learning keşfi), 8 örnek seçim stratejisi (random, similarity-based KATE, diversity, semantic, active learning), optimum örnek sayısı analizi (1 vs 3 vs 5 vs 10 vs 32), ordering effects (Lu et al. 2022 'lost in middle'), delimiter ve formatting best practices, Anthropic XML tags pattern, Few-Shot + CoT combination, recency bias + primacy bias, dynamic few-shot retrieval, Few-Shot prompt versionlama, A/B test framework, 25+ Türkçe pratik örnek, evaluation framework, production deployment.
Chain-of-Thought (CoT) prompting için Türkçe en kapsamlı teknik rehber: akademik temeller (Wei et al. 2022 NeurIPS paper, Kojima et al. 'Let's think step by step'), 6 CoT varyantı (Zero-shot CoT, Few-shot CoT, Self-Consistency, Tree-of-Thoughts, Graph-of-Thoughts, Auto-CoT), benchmark performansı (GSM8K matematik %18 → %78), 35+ Türkçe pratik örnek (matematik, mantık, iş analizi, hukuki muhakeme, kod debug), modele göre CoT davranışı (GPT-5 native reasoning vs Claude extended thinking vs Gemini), ne zaman KULLANMA, hallucination kontrolü, multi-step task tasarımı, agentik sistemlerde CoT entegrasyonu, Türkçe-spesifik tuzaklar (sondan eklemeli yapı + reasoning), maliyet etkisi (token usage 2-5x artar).
Türkçe profesyoneller için 100 hazır ChatGPT promptu — kategori bazlı (Yönetim 15, Pazarlama 15, İçerik Üretim 15, Eğitim 15, Yazılım 10, E-ticaret 10, HR 5, Müşteri Hizmetleri 5, Finans 5, Hukuk 5, Sağlık 3, Kişisel Verimlilik 2). Her prompt için: kullanım amacı, tam prompt metni, beklenen çıktı örneği, varyasyon ipuçları, hangi modelle (GPT-5/Claude/Gemini) en iyi sonuç verir, hassas konularda KVKK uyarıları. Prompt anatomisi (Rol, Bağlam, Görev, Format, Kısıtlar — RBGFK çerçevesi), Türkçe prompt mühendisliği ipuçları, Anthropic ve OpenAI resmi best practices, prompt iterasyon stratejileri, prompt versionlama.
AI/ML mühendisliği için gerekli matematik bilgisi detaylı rehberi: 5 ana alan (Lineer Cebir, Calculus, Olasılık + İstatistik, Optimization, Bilgi Teorisi), her alan için iş tipi'ne göre gereken derinlik (AI Engineer / ML Engineer / Research Scientist farklı), 50+ kavram detayı (vektör/matris/türev/gradient/eigenvalue/SVD/lambda/expected value/MLE/MAP/Adam/Lagrange/KL divergence), Türkçe + İngilizce öğrenme kaynakları (3Blue1Brown / Gilbert Strang / Khan Academy / BTK Akademi), Andrew Ng vs Andrej Karpathy yaklaşımı farkı, 6 aylık matematik öğrenme planı, hangi formülleri ezberlemek hangileri sezgi ile yeterli, AI mühendisliği için praktik matematik vs teorik akademi matematik, mühendislik mülakatında sorulan matematik soruları, sıfırdan başlayanlar için ders sırası, sıralı kitap önerileri.
AI/ML mühendis adayı + öğrenciler için 3 ana öğrenme yolunun derin karşılaştırması: LeetCode (algoritma odak, Big Tech mülakat için), Kaggle (yarışma + ML algoritma + Notebooks tier), Real Project (uçtan uca, GitHub portfolio, production tecrübe). Her birinin avantajı, zaman yatırımı, iş bulma katkısı, hangi pozisyon için hangi öncelik, Türk şirket vs ABD Big Tech vs Avrupa farklılığı, hibrit strateji önerileri, Junior vs Senior odak farkı, 12 aylık önerilen karışım, time-investment ROI hesabı, 8 başarı hikayesi, yaygın hatalar, mülakat sonrası feedback dağılımı.
AI/ML mülakat sorularına detaylı hazırlık rehberi: aday tarafı (5 aşamalı süreç, 50+ teknik soru ve cevapları, ML system design, behavioral STAR, salary negotiation, Türk şirket pattern'ları), işveren tarafı (etkili teknik mülakat yapma, hangi soruyu sormamalı, bias-ücretsiz değerlendirme, junior vs senior soru farkı), 4 rol için spesifik sorular (Data Scientist, ML Engineer, AI Engineer, Research Scientist), Trendyol/Getir/Türk banka mülakat formatları, GPT-5/Claude ile mülakat pratiği, mock interview platformları (Pramp, interviewing.io), AI ile cheat detection nasıl yapılıyor, kod canlı yazma kuralları, salary negotiation gerçek senaryolar (Türkiye + ABD remote).
Türk üniversite öğrencileri (CS, EE, Endüstri, Matematik, İstatistik) için sıfırdan mezuniyete kadar AI portföy stratejisi: 4 yıllık plan yıl yıl, 15+ önerilen proje tipi detayı, Trendyol/Getir/Hepsiburada/Turkcell internship başvuru süreci, AGÜ/Boğaziçi/ODTÜ/Bilkent/Hacettepe gibi Türk üniversitelerinde AI olanaklar, Erasmus + Avrupa staj fırsatları, Google STEP / Microsoft Explore / Meta University programları, ABD üniversite master başvuru süreci, GitHub + LinkedIn + kişisel website kurulum, hackathon + Teknofest + ACM ICPC, akademik araştırma + paper yayını, açık kaynak contribute, KAGGLE tier hedefi, ilk maaş ₺40-70K (intern) → ₺60-100K (junior), Türkiye-ABD-Avrupa kariyer karşılaştırması, 10 başarı hikayesi.
Kaggle ile veri bilimi öğrenmek için sıfırdan Master seviyesine kapsamlı Türkçe rehber: platform yapısı (Notebooks, Competitions, Datasets, Models, Discussions), 5 ilerleme tier'ı (Novice → Contributor → Expert → Master → Grandmaster), her tier için gereksinim + sürec, Kaggle Learn 20+ ücretsiz kurs detayı, ilk yarışmadan ilk medala 6 aylık plan, ensemble + stacking + blending teknikleri, GPU/TPU notebook stratejileri, tabular vs CV vs NLP yarışma farkları, Türk Kaggle ustalarının başarı hikayeleri, takım kurma + skor paylaşımı taktikleri, code competitions, Notebooks tier ayrı yolu, dataset/discussion medal stratejisi, iş bulmak için Kaggle profilini optimize etme, 10 pratik öneri.
Üç ana cloud sağlayıcısının AI sertifikaları için derin teknik rehber: AWS (AI Practitioner, ML Engineer Associate, ML Specialty, Generative AI Specialty), Microsoft Azure (AI-900, AI-102, DP-100, AI-3001), Google Cloud (Cloud Digital Leader, ML Engineer, Generative AI Leader). Her sertifika için sınav detayları (süre, fiyat, geçer not, soru sayısı), hazırlık süresi, önerilen kaynaklar, Türkiye pazar değeri, hangi şirketler hangisini bekler, sertifika değer hiyerarşisi, sıralama tavsiyesi, geçme stratejisi, gerçek deneyim önerileri. Türk şirket örnekleri (Trendyol AWS, Türk bankaları Azure, Big Tech GCP).
Sıfırdan yapay zeka mühendisi olmak için 12 aylık detaylı yol haritası: Ay 1-2 Python + matematik temeli, Ay 3-4 klasik ML, Ay 5-6 deep learning + PyTorch, Ay 7-8 LLM + RAG + agentic, Ay 9-10 MLOps + production, Ay 11-12 specialized + iş arama. Her ay için spesifik kurslar (Coursera, fast.ai, DeepLearning.AI), kitaplar, milestone projeler, Türkçe kaynaklar (BTK Akademi, Coursera Türkçe altyazı), günlük çalışma planı, portfolio gereksinimleri (5-10 GitHub projesi), Kaggle stratejisi, sertifikalar, iş başvuru taktikleri. KOBİ/freelance/yurt dışı iş seçenekleri.
AI Engineer, ML Engineer, Data Scientist rollerinin derin teknik + kariyer karşılaştırması: tarihsel kökenler (2010 Data Scientist → 2015 ML Engineer → 2023 AI Engineer), günlük iş tanımı, tech stack (PyTorch/TF/scikit-learn vs LangChain/MCP/vector DB), Türkiye maaş aralıkları 2026 (₺55K-300K), küresel karşılaştırma (ABD $130K-500K), iki ana kariyer yolu (akademi vs sanayi), 7 ana farklılık, hangi rol senin için, geçiş stratejileri, mülakat soruları, kıdem seviyeleri (junior/mid/senior/staff/principal), Türk şirket örnekleri (Trendyol, Getir, Turkcell, BiTaksi), 6 Türk specialized niş.
AI video üretiminin üç ana platformunun derin teknik karşılaştırması: OpenAI Sora 2 (ChatGPT Pro entegre, 20 sn HD), Runway Gen-4 (ticari standart, agency tercih), Kuaishou Kling AI 2.0 (Çin lider, foto-gerçekçi insan). Plus alternatifler: Luma Dream Machine, Pika 2.0, MiniMax Hailuo, Lightricks LTXVideo, Open-Sora (açık kaynak), Veo 3 (Google), Mochi (Genmo). Model mimarileri, video uzunluğu, çözünürlük, motion kalite, prompt anlama, image-to-video, video-to-video, lip sync, karakter tutarlılığı, fiyat, ticari haklar, KVKK + Türk telif hukuku, 15 use-case, prompt engineering for video, troubleshooting.
Stable Diffusion yerel (lokal) kurulum için derin teknik rehber: GPU seçimi (NVIDIA, AMD, Apple M-series, Intel Arc), Windows/macOS/Linux platform-spesifik adımlar, 3 ana UI karşılaştırması (Automatic1111 olgun, ComfyUI profesyonel, Forge optimize, Fooocus basit, SD.Next gelişmiş), model dosyaları (SD 1.5, SDXL, SD 3.5, FLUX, Pony Diffusion), VAE setup, sampler (Euler a, DPM++ 2M Karras, UniPC) detaylı açıklama, CFG scale + denoising strength, LoRA + ControlNet + IP-Adapter kurulum, inpainting/outpainting workflow, CivitAI ekosistemi, Dreambooth/LoRA fine-tune, OOM/CUDA/Black image troubleshooting, performance optimization (xFormers, FlashAttention, torch.compile), KVKK self-host security, 25+ pratik tip.
Black Forest Labs'ın FLUX.1 görsel üretim modeli için derin teknik rehber: kurucu ekip hikayesi (eski Stability AI Robin Rombach ekibi), Rectified Flow Transformer mimarisi (DiT + flow matching), 4 variant detayı (Schnell Apache 2.0, Dev non-commercial, Pro API, 1.1 Pro Ultra), eğitim verisi ve metodolojisi, benchmark (insan yüzü, el detay, metin), ComfyUI + Diffusers + Forge kurulum adım adım, ControlNet + LoRA + IP-Adapter Flux için, prompt engineering detayları, T5 vs CLIP text encoder farkı, GGUF quantization (8-bit, 4-bit, NF4), Mistral Le Chat entegrasyonu, 20+ Türk kullanımı use-case, troubleshooting (OOM, NaN, slow), KVKK self-host.
Midjourney V7 için sıfırdan profesyonel düzey kapsamlı Türkçe rehber: kayıt, Discord + web UI, prompt yazma temelleri, parametreler (--ar --s --c --weird --niji), Style Reference, Character Reference, Image Prompt, Vary (Region), Pan, Zoom, Upscale, Custom Presets, fiyatlandırma + ticari haklar, KVKK, Türkçe prompt stratejileri, 25+ pratik prompt örneği, 10 profesyonel use-case.
Dört ana AI görsel üretim modelinin detaylı head-to-head karşılaştırması: Midjourney V7 (estetik şampiyonu), OpenAI DALL-E 3 / GPT-Image (ChatGPT entegre), Stable Diffusion 3.5 / SDXL (açık kaynak), Black Forest Labs FLUX (en yeni foto-gerçekçi). Kalite, fiyat, ticari kullanım hakları, KVKK + Türk hukuk, hız, Türkçe prompt akıcılığı, ControlNet/LoRA ileri özellikler, 12 senaryo bazlı seçim rehberi.