PROMPT KOMUTANI

  Sayıların Ötesinde Bir Akıl Yürütme Uzun zamandır benim de araştırdığım ve eğitim sistemimizin egoist tavrının sonucu olarak yapay zekâ uzmanı olmak isteyenlerin karşısına çıkan en temel soru, “Ne kadar matematik bilmeliyim?” ya da “Matematiksel düşünceye gerçekten ihtiyaç var mı?” oluyor. Oysa bu sorunun cevabı, klasik eğitim sistemlerinin ötesinde bir zihinsel dönüşüm talep etmektedir. Matematiksel düşünme; yalnızca formülleri ezberlemek veya problemleri çözmek değil, gerçek dünyadaki karmaşık olaylara soyut bir bakış geliştirmek, örüntüleri tanımak, kalıpları keşfetmek, mantıksal akıl yürütmek ve çözüm yolları üretebilmek demektir. 1. Matematiksel Düşüncenin Anatomisi: Soyutlamadan Modellemeye Matematiksel düşünme ; bir problemi küçük parçalara ayırmak, gereksiz detaylardan arındırıp özüne inmek ve genellemeler yapabilmek anlamına gelir. Somut bir sorunu soyut ilkelere dönüştürmek, ardından bu ilkelere uygun algoritmalarla çözüme ulaşmak, işte gerçek matematiksel düşüncenin öz...

  Yapay zekâ dünyasında devrim niteliğinde bir kavram sahneye çıkıyor: AI Agentler .Bu dijital işbirlikçiler, basit soru-cevap sistemlerinden farklı olarak, karmaşık görevleri bağımsız biçimde planlayıp uygulayabilen, kendi kendine hareket eden yazılım varlıklarıdır. Peki AI agentler tam olarak nedir? Hayatımızı, iş yapış biçimimizi ve toplumları nasıl değiştirecekler? 1. AI Agentler: Yeni Nesil Dijital Çalışma Arkadaşlarımız AI agentler, yapay zekânın pasif bir araç olmaktan çıkarak aktif bir problem çözücü haline gelmesini simgeliyor. Geleneksel yapay zekâ, insanlardan gelen doğrudan komutlara yanıt verirdi. Oysa AI agentler, belirli hedefleri anlayabilir, strateji geliştirir, planlama yapar ve bu hedeflere ulaşmak için bağımsız kararlar alabilir . 1.1. AI Agentlerin Temel Özellikleri: 1.1.1.   Özerklik : İnsan müdahalesi olmadan görevleri tamamlayabilirler. 1.1.2. Uyarlanabilirlik : Değişken koşullara hızlıca adapte olabilirler. 1.1.3. Hedef Odaklılık : Belirli çıktı...

  Yapay zekâ ile ilk karşılaşmam sadece teknolojik bir meraktan ibaret değildi. İnsan ile makine arasındaki bu yeni iletişim biçimi beni derinden etkiledi. Zihnimin bir yanı disiplinle, diğer yanı anlam arayışıyla yoğrulmuş birisi olarak, yapay zekâyı yönlendiren dilin(promptun) ne kadar güçlü olduğunu fark ettim. Uzun süredir bu alanda okumalar yapıyor, modelleri test ediyor, kendi dijital kütüphanemi oluşturuyorum. Öğrendikçe fark ettim ki, prompt uzmanlığı sadece teknik bir alan olmaktan ziyade, düşünsel bir sanattır. Yapay  zekâ teknolojileri artık sadece mühendislerin değil, içerik üreticilerinin, öğretmenlerin, araştırmacıların, öğrencilerin de hayatına doğrudan temas etmeye başlamaktadır.  Bu sistemlerle etkili bir şekilde iletişim kurmak için yeni bir beceri gerekiyor: Prompt uzmanlığı. Peki, bir prompt uzmanı nasıl olunur? Bu yazıda sade, uygulanabilir ve sistemli bir yol haritası sunuyorum. 1. Temel Kavramları Öğrenmekle Başlayın İyi bir prompt yazarı olmak iç...

     Yapay zekâ sistemleri bugün hayatımızın her alanına dokunuyor. Ancak bu sistemlerin temelini oluşturan Büyük Dil Modelleri (Large Language Models - LLM) bir anda ortaya çıkmadı.  Bu yazıda, LLM kavramını daha somut anlatabilmek için örnek olarak en yaygın bilinen sistemlerden biri olan ChatGPT'nin (OpenAI tarafından geliştirilen GPT modelleri serisinin) gelişim süreci üzerinden ilerliyoruz.  Arkasında onlarca yıl süren birikim, bilimsel kırılmalar ve devrim niteliğinde gelişmeler bulunuyor.  Bu yazıda, dil işleme teknolojilerinin evrimini, Transformer devrimini , GPT’nin doğuşunu ve Prompt uzmanlığının bu gelişimdeki rolünü sade ve anlaşılır bir şekilde sunuyorum. 1. Başlangıç: İstatistiksel Dil Modelleri 1990'lı yıllarda doğal dil işleme çalışmaları büyük ölçüde istatistiksel yöntemlere dayanıyordu. n-gram gibi modeller, kelimeleri birbirlerine yakınlıklarına göre sıralıyor, ancak uzun metinlerde bağlamı kurmakta yetersiz kalıyordu.  Cüm...