İçeriğe geç
25 yazı

Türkiye AI Ekosistemi

Global içeriğin çoğu Türkçenin morfolojisini, KVKK'nın ayrıntılarını ve Türkiye'deki kurumsal gerçekleri hesaba katmaz. Bu kümedeki yazılar Türkçe embedding ve tokenizasyon sorunlarından yerel ekosistem haritasına, Türk yazılımcılar için AI'dan yerel düzenleme görünümüne kadar Türkiye özelini ele alır.

Tanım
Türkiye AI Ekosistemi
Türkiye yapay zeka ekosistemi; ülkedeki AI girişimlerini, kurumsal benimseme düzeyini, Türkçe dil teknolojilerini, düzenleyici çerçeveyi ve yetenek havuzunu birlikte tanımlayan yerel yapıdır.

Bu küme neleri kapsıyor

  • Türkçe dil modelleri ve tokenizasyon
  • Türkçe embedding ve arama
  • Yerel ekosistem ve girişimler
  • Türk yazılımcılar için yapay zeka
  • Yerel düzenleme görünümü
  • Türkiye'de kurumsal benimseme

Formata göre daralt

Güncel

Bu kümede son yayınlananlar

Rehber

2026'da Yapay Zeka Çağında Değer Kazanan Meslekler: Yükselen Roller, Hibrit Kariyerler ve Konumlanma Rehberi

Yapay zeka mesleklerin değerini yok etmiyor, yeniden dağıtıyor. Bu kanıta dayalı rehber: AI'nın ikame ettiği değil değerini artırdığı meslekler, AI-çekirdek roller (AI engineer, agent builder), AI×alan hibritleri (sağlık, hukuk, finans), insan-merkezli dirençli meslekler, baskı altındaki rollerden yükselme yolu, 'prompt mühendisi öldü mü' gerçeği, Türkiye'ye özel fırsatlar ve kendini konumlandırma çerçevesi. Anthropic, WEF/LinkedIn ve Yale verileriyle.

28 dk
Karşılaştırma

AI SDR Karşılaştırması 2026: 11x.ai vs Artisan vs AiSDR vs ColdReach — B2B Türkiye İçin Hangisi?

AI SDR pazarı 2024'te $4.39B'dan 2034'te $47.12B'a doğru ilerliyor. 11x.ai (Alice + Mike, $50-60K/yıl), Artisan (Ava, $24K/yıl, Aralık 2025 LinkedIn ban skandalı), AiSDR ($750-2K/ay) ve ColdReach niş prospecting; her biri farklı bir B2B segmentine hizmet ediyor. Bu rehber: 4 vendor derin karşılaştırması, Türkçe outbound dil kalitesi hands-on testi, KVKK uyumu, Türk B2B karar verici davranışı, ROI hesabı, 6 aylık Türk SaaS pilotu vakası.

38 dk
Derinlemesine

GEO (Generative Engine Optimization) Türkiye Playbook 2026: ChatGPT, Perplexity, Gemini'da Marka Atıf Kaynağı Olmak

ChatGPT Search haftalık 800M kullanıcıya ulaştı, tüm aramaların %18'i artık LLM tabanlı. Generative Engine Optimization (GEO), markaların ChatGPT, Perplexity, Gemini ve Google AI Overviews'ta atıf kaynağı olarak yer almasını sağlayan yeni nesil organik görünürlük disiplinidir. Bu rehber: GEO vs SEO vs AEO farkları, 7 teknik temel (Schema, E-E-A-T, ilk 200 kelime, comparison tables, citation frequency, entity consistency, multi-format), 50+ maddelik audit checklist, ölçüm araçları (LLMrefs, Profound, Otterly) ve Türk B2B SaaS vakası.

42 dk
Derinlemesine

Sağlıkta Yapay Zeka 2026: FDA'nın 1.451 Onayı, Radyolojinin %76 Hâkimiyeti ve Türk Hastaneleri İçin SaMD Pathway

FDA'nın onayladığı 1.451 AI-enabled medical device'ın 1.104'ü radyolojide; Ocak 2026'da Aidoc tek CT'den multi-condition detection onayı aldı. Türk hastane gruplarının (Acıbadem, Memorial, Medipol) AI radyoloji uygulamaları, SaMD pathway, HL7 FHIR entegrasyonu, HIPAA + KVKK + ISO 27799 uyum matrisi ile uçtan uca sağlık AI rehberi.

38 dk
Rehber

Türkiye Bankacılığında Yapay Zeka: BDDK AI Sandbox, KKB Ortak Test Altyapısı ve Kredi Skorlama / Fraud Detection Uyum Rehberi

BDDK'nın Şubat 2026'da ~30 banka ve 100 CIO ile tanıttığı AI Safe Testing and Validation Environment (AI Sandbox), KKB ortak test altyapısı, EU AI Act'in kredi skorlamayı high-risk olarak sınıflandırması ve Türk bankalarının kredi skorlama, fraud detection, AML ve çağrı merkezi use case'leri için uçtan uca uyum rehberi — gerçek vaka çalışmalarıyla.

38 dk
Karşılaştırma

Sora 2 vs Veo 3 vs Runway Gen-4 vs Kling 2.6: 2026 AI Video Karşılaştırma Mega-Test (5 Prompt, 4 Model)

Sora 2, Veo 3, Runway Gen-4 ve Kling 2.6 — 2026'nın 4 büyük AI video modelini Kapadokya balonu, e-com ürün reklamı, karakter tutarlılığı, Türkçe lip-sync ve parkour aksiyon olmak üzere 5 aynı prompt ile test ettim. Fiyat, audio sync, karakter tutarlılığı, Türk e-com kullanımı, OpenAI Sora API shutdown haberi ve Çinli alternatifler (Hailuo, Vidu, Seedance) dahil 25+ kaynaklı kapsamlı saha raporu.

38 dk
Rehber

AI Mühendisi İçin Matematik Rehberi 2026: Hangi Konular, Ne Derinlik, Nasıl Öğrenilir?

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.

26 dk
Karşılaştırma

LeetCode vs Kaggle vs Real Project 2026: AI Mühendisleri İçin Hangisi Önce? Türkçe Derin Karar Rehberi

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.

21 dk
Rehber

AI Mülakat Soruları Hazırlık 2026: Aday + İşveren İçin Tam Kapsamlı Türkçe Rehber

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).

25 dk
Derleme

Üniversite Öğrencileri İçin AI Portföyü 2026: Mezuniyet Öncesi Tam Kapsamlı Strateji

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.

22 dk
Rehber

Kaggle ile Veri Bilimi Öğrenmek 2026: Sıfırdan Master Türkçe Derin Rehber

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.

25 dk
Karşılaştırma

AI Mühendisi vs ML Engineer vs Data Scientist 2026: Türkiye İçin Derin Rol Karşılaştırması

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.

25 dk
Rehber

Midjourney Türkçe Rehberi 2026: Sıfırdan Profesyonel Kullanım Kapsamlı El Kitabı

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.

18 dk
Kavram

Aider Nedir? 2026 Terminal'de AI ile Kod Yazma Türkçe Kapsamlı Rehberi

Aider — terminal native, açık kaynak (Apache 2.0) AI pair programming aracı. Git-aware (otomatik commit), BYO API key (Claude/GPT-5/Gemini/DeepSeek/Ollama lokal), 100+ programlama dili, voice input desteği. Sıfırdan ileri düzey Türkçe rehber: kurulum, /add /drop /diff komutları, model seçimi, repo map (tree-sitter), git workflow, KVKK için lokal Ollama setup, Claude Code/Cursor ile karşılaştırma, 10 use-case + tipik maliyet.

15 dk
Derinlemesine

Türkçe NLP Projelerinde Veri, Morfoloji ve Değerlendirme Zorlukları

Türkçe NLP projeleri, yüzeyde genel doğal dil işleme problemlerine benziyor gibi görünse de, veri yapısı, dilin morfolojik özellikleri ve değerlendirme metodolojisi açısından önemli özgün zorluklar barındırır. Eklemeli morfoloji, zengin çekim yapısı, kelime form patlaması, sözcük kökü ile eklerin anlam üzerindeki belirleyici rolü, yazım çeşitliliği, konuşma dili etkisi, kod karmaşası, alan-özel terimler ve sınırlı yüksek kaliteli veri kaynakları; Türkçe’de model geliştirmeyi yalnızca daha fazla veri toplama problemi olmaktan çıkarır. Buna ek olarak, Türkçe NLP projelerinde klasik metriklerle yapılan değerlendirme çoğu zaman gerçek kaliteyi gizler; çünkü kelime düzeyi doğruluk, görev başarımı, morfolojik doğruluk, nadir örnek performansı ve üretim dayanıklılığı aynı şey değildir. Bu kapsamlı rehberde, Türkçe NLP projelerinde veri, morfoloji ve değerlendirme zorluklarını sistematik biçimde ele alıyor; metin sınıflandırma, NER, retrieval, LLM ve kurumsal NLP senaryoları bağlamında uygulanabilir çözüm stratejilerini detaylı biçimde inceliyoruz.

30 dk
Tam dizin

Bu kümedeki 25 yazının tamamı

Formata göre gruplanmış; her grup içinde en yeniden eskiye.

Diğer kümeler

Tüm blog

Ya da tüm konularda formata göre gözat