Yapay Zeka Mühendisliği (1. Ders) скачать в хорошем качестве

Yapay Zeka Mühendisliği (1. Ders)

Yapay Zeka Mühendisliği dersinin bu ilk videosuna yapay zekâdaki son büyük dönüşümün arkasındaki temel fikrin ölçekleme (scale) olduğundan bahsederek başlıyorum. 2012’de AlexNet çalışmasında daha güçlü GPU’lar ve daha büyük veri kümeleriyle sonuçların iyileştirilebileceği zaten öngörülmüştü. Ancak ChatGPT ile birlikte gördüğümüz şey yalnızca performans artışı değil, aynı zamanda yapay zekânın kullanım alanlarının çok hızlı ve geniş biçimde yayılması oldu. Yapay zekâ artık çok daha erişilebilir, hatta bazı durumlarda kod yazmadan bile uygulama geliştirmek mümkün. Videoda ayrıca dil modellerinden büyük dil modellerine ve oradan foundation modellere uzanan dönüşümü ve bunun Yapay Zeka Mühendisliği diyebileceğimiz alanı nasıl ortaya çıkardığını açıklıyorum. Günümüzde güçlü bir modeli sıfırdan geliştirmek yerine mevcut foundation modelleri prompt engineering, RAG veya fine-tuning gibi yöntemlerle belirli problemlere uyarlamak çok daha yaygın hale geldi. Bu da veri mühendisliğinden model optimizasyonuna ve uygulama geliştirmeye kadar uzanan yeni bir AI engineering stack ortaya çıkardı. Bu videoda bu dönüşümün temel kavramlarını ve yapay zekâ uygulamaları geliştirirken sormamız gereken kritik soruları giriş seviyesinde ele alıyorum. #yapayzeka #ai #artificialintelligence #foundationmodels #aiengineering