Ai Terimler - Blog Yazarları İçin Güncel Yapay Zeka Terimleri

Öne çıkanlar

En son yazılar

Sektörlerde AI: Sağlık (SaMD), Finans ve Eğitim İçin Temel Terimler ve Vaka Şabl

Bu rehber, ABD odağında sağlık (SaMD), finans ve eğitim sektörlerinde yapay zekânın yaygın kullanım alanlarını, temel terimleri ve pratik vaka şablonlarını açıklar. Sağlık bölümünde FDA’nin 6 Ocak 2025 tarihli AI/ML SaMD taslak rehberinin yaşam döngüsü ve Predetermined Change Control Plan (PCCP) vurgusunu; eğitim bölümünde ise EDUCAUSE’un satın alma ve veri riski odaklı önerilerini temel alır. Ayrıca McKinsey ve Stan

NLP Temelleri: Tokenizasyon, Dil Modelleri ve İş Uygulamaları

Bu rehber, NLP’nin temel yapı taşlarını açıklar: tokenizasyon (BPE, WordPiece, SentencePiece), transformer/attention ve büyük dil modellerinin (LLM) işte güvenli kullanım çerçevesi. Ayrıca token sayısının bağlam penceresi, gecikme ve maliyeti nasıl etkileyebileceğini ve üretimde risk azaltma adımlarını özetler.

Otonom Sistemlerde Güvenlik ve Doğrulama Terimleri: Temel Kılavuz

Bu kılavuz, otonom sistemler ve robotikte güvenlik ve doğrulama (V&V) konuşmalarında sık geçen terimleri, ne anlama geldiklerini ve pratikte nasıl kullanıldıklarını açıklar. UL 4600 ve ISO 21448 (SOTIF) gibi çerçeveler ile FAA ve NIST’in güvence yaklaşımı vurgularını temel alarak, ekiplerin güvenlik kanıtı üretirken ortak bir dil kurmasına yardımcı olur.

Yapay Zekâ Öğrenme Yol Haritası: Kurslar, Sertifikalar ve Temel Terimler

Bu rehber, yapay zekâ öğrenmek isteyen genel okuyucu için başlangıçtan ileri seviyeye pratik bir yol haritası sunar. Ücretsiz temeller (Google ML Crash Course), derin öğrenme uzmanlaşması (DeepLearning.AI/Coursera), bulut odaklı sertifikalar (Microsoft AI‑102, AWS ML Specialty) ve temel terimler sözlüğü ile hangi adımı ne zaman atmanız gerektiğini netleştirir.

Yapay Zekâda Etik ve Güvenlik: Riskler ve Uyumluluk Rehberi

Bu rehber, yapay zekâ (YZ) sistemlerinde etik ve güvenliği birlikte ele alarak riskleri sınıflandırmanıza, NIST AI RMF yaklaşımıyla yönetişim kurmanıza ve TEVV (test, değerlendirme, doğrulama, geçerleme) kanıtları üretmenize yardımcı olur. AB AI Act’in risk-temelli yaklaşımını ve ABD’de eyalet bazlı düzenlemelerin yarattığı uyumluluk karmaşıklığını da pratik kontrol listeleriyle özetler.