Deniz Altan, yapay zekâ, makine öğrenmesi ve üretken yapay zekâ teknolojileri üzerine çalışan bir teknoloji uzmanıdır.
İstanbul Teknik Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği bölümünden mezun olan Deniz, yapay zekâ sistemlerinin teknik altyapısı ve gerçek dünyadaki kullanım alanları üzerine çalışmalar yürütmektedir.
Üretken yapay zekâ, büyük dil modelleri, makine öğrenmesi, AI araçları ve işletmelerde yapay zekâ kullanımı konularına odaklanmaktadır. Deniz, hızla gelişen yapay zekâ ekosistemini teknik doğruluk ve pratik kullanım perspektifiyle ele alan içerikler üretmektedir.
Kaynaklar
Human-in-the-Loop (HITL), yapay zeka süreçlerine insan denetimini entegre ederek hata ve halüsinasyon risklerini azaltan, veri doğruluğunu artıran hibrit bir çalışma modelidir.
İçeriği okuyunAI alignment (yapay zeka hizalaması), yapay zeka sistemlerinin insanlığın değerleri ve hedefleri doğrultusunda güvenli çalışmasını sağlayan kritik bir mühendislik alanıdır.
İçeriği okuyunYapay zeka önyargısı, algoritmaların eğitim verilerindeki taraflı kalıpları tekrarlamasıdır. Doğru veri setleri ve algoritmik denetimlerle bu riskler azaltılabilir.
İçeriği okuyunAçıklanabilir Yapay Zeka (XAI), makine öğrenimi modellerinin karar alma süreçlerini şeffaf ve anlaşılır kılarak güven, denetlenebilirlik ve etik uyumluluk sağlayan yöntemler bütünüdür.
İçeriği okuyunYapay zeka modellerinin enerji tüketimi; model budama (pruning), nicemleme (quantization), bilgi damıtma (distillation) ve yeşil veri merkezleri kullanımıyla azaltılır.
İçeriği okuyunChatGPT, OpenAI tarafından geliştirilen bir yapay zeka modelidir. Bu rehber; temel prompt yazımı, hesap kurulumu ve metin üretimi süreçlerini adım adım açıklamaktadır.
İçeriği okuyunLLMOps, büyük dil modellerinin (LLM) üretim ortamındaki yaşam döngüsünü, veri hazırlığından izlemeye kadar optimize eden operasyonel süreçler bütünüdür.
İçeriği okuyunMLOps, makine öğrenmesi modellerinin üretim ortamına geçişini, CI/CD süreçlerini ve izleme aşamalarını standartlaştırarak yapay zeka projelerinin yaşam döngüsünü yönetir.
İçeriği okuyunYapay zeka model yaşam döngüsü; veri hazırlama, eğitim, MLOps entegrasyonu, sürekli izleme ve insan denetimi (human-in-the-loop) süreçlerinin yönetimidir.
İçeriği okuyunYapay zeka işlem gücü, modelin parametre sayısı, eğitilecek token miktarı ve donanımın FLOPS değeri üzerinden matematiksel formüllerle hesaplanır.
İçeriği okuyunSorumlu yapay zeka; adalet, şeffaflık, hesap verebilirlik ve güvenlik ilkeleriyle uyumlu, etik ve insan odaklı yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesi sürecidir.
İçeriği okuyunNPU (Sinir İşleme Birimi), yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmalarını donanım düzeyinde hızlandırarak cihaz içi veri işlemeyi optimize eden özel bir işlemcidir.
İçeriği okuyunSon Adım
Web, yazılım, e-ticaret, mobil uygulama, entegrasyon, SEO veya GEO ihtiyacınızı net bir kapsama dönüştürelim.
