辞
書
言
葉
知
Bilgi Merkezi
AI Sözlüğü
Yapay zeka dünyasının temel kavramlarını Türkçe olarak keşfedin. Her terim, anlaşılır açıklamalarla zenginleştirilmiştir.
学
習
智
慧
AI Agent
AI Agent
Çevresini algılayan, kararlar alan ve otonom olarak hedeflerine ulaşmak için eylemler gerçekleştiren yapay zeka sistemi. Karmaşık görevleri bağımsız olarak yürütebilir.
Bilgisayarla Görme
Computer Vision
Bilgisayarların dijital görüntüleri ve videoları anlama ve yorumlama yeteneği kazanmasını sağlayan yapay zeka dalı. Nesne tanıma, yüz tanıma ve otonom araçlarda kullanılır.
Büyük Dil Modeli
Large Language Model (LLM)
Devasa metin veri setleri üzerinde eğitilmiş, dil yapısını ve bağlamı öğrenen derin öğrenme modelleri. Metin üretimi, özetleme, soru-cevap gibi görevlerde kullanılır.
Derin Öğrenme
Deep Learning
Çok katmanlı yapay sinir ağları kullanarak veriden otomatik olarak karmaşık özellikler ve kalıplar öğrenen makine öğrenmesi alt dalı. Görüntü tanıma ve ses işleme gibi alanlarda devrim yarattı.
Doğal Dil İşleme
Natural Language Processing (NLP)
Bilgisayarların yazılı ve sözlü insan dilini anlama, işleme ve üretme yeteneği. Chatbot'lar, çeviri sistemleri ve metin madenciliği bu alanın uygulamalarıdır.
Edge AI
Edge AI
Yapay zeka modellerinin bulut yerine uç cihazlarda (sensörler, telefonlar, IoT cihazları) çalıştırılması. Düşük gecikme ve veri gizliliği avantajı sağlar.
Embedding
Embedding
Metin, görüntü veya diğer verilerin yüksek boyutlu sayısal vektörlere dönüştürülmesi. Anlamsal benzerlik hesaplama ve bilgi erişiminin temelidir.
Federated Learning
Federated Learning
Verilerin merkezi bir sunucuya gönderilmeden, dağıtık cihazlarda yerel olarak model eğitiminin yapılması yaklaşımı. Veri gizliliğini koruyarak ortak öğrenme sağlar.
Fine-tuning
Fine-tuning
Önceden eğitilmiş bir modelin belirli bir görev veya alan için ek verilerle ince ayarlanması. Genel modelleri uzmanlaşmış modellere dönüştürmenin en etkili yolu.
Generative AI
Generative AI
Metin, görüntü, ses, video ve kod gibi yeni içerikler oluşturabilen yapay zeka sistemleri. ChatGPT, DALL-E ve Midjourney bu kategorinin öne çıkan örnekleridir.
LLM
Large Language Model
Milyarlarca parametre ile eğitilmiş, doğal dil anlama ve üretme yeteneğine sahip büyük ölçekli yapay zeka modelleri. GPT, Claude ve Gemini bu kategoriye girer.
Makine Öğrenmesi
Machine Learning
Bilgisayarların açıkça programlanmadan verilerden öğrenmesini ve tahmin yapmasını sağlayan yapay zeka dalı. Denetimli, denetimsiz ve pekiştirmeli öğrenme alt dalları vardır.
MLOps
Machine Learning Operations
Makine öğrenmesi modellerinin geliştirme, dağıtım ve izleme süreçlerini otomatikleştiren mühendislik pratikleri bütünü. DevOps ilkelerini ML yaşam döngüsüne uygular.
NLP
Natural Language Processing
Bilgisayarların insan dilini anlama, yorumlama ve üretme yeteneği kazanmasını sağlayan yapay zeka dalı. Metin analizi, duygu analizi ve çeviri gibi görevleri kapsar.
Prompt Engineering
Prompt Engineering
Yapay zeka modellerinden istenen çıktıyı almak için giriş komutlarını (prompt) optimize etme sanatı ve bilimi. Doğru prompt tasarımı model performansını dramatik şekilde artırır.
RAG
Retrieval-Augmented Generation
Büyük dil modellerinin yanıtlarını harici bilgi kaynaklarından alınan verilerle zenginleştiren teknik. Modelin halüsinasyonlarını azaltır ve güncel bilgi sağlar.
Sinir Ağı
Neural Network
İnsan beynindeki nöronlardan esinlenerek tasarlanmış, birbirine bağlı düğümlerden oluşan hesaplama modeli. Yapay zekanın temel yapı taşlarından biridir.
Tokenization
Tokenization
Metni dil modellerinin işleyebileceği daha küçük birimlere (token) ayırma işlemi. Kelimeler, alt kelimeler veya karakterler token olarak kullanılabilir.
Transfer Learning
Transfer Learning
Bir görev için eğitilmiş modelin bilgisini farklı ama ilişkili bir göreve aktarma tekniği. Sınırlı veri ile yüksek performans elde etmeyi sağlar.
Transformer
Transformer
Self-attention mekanizmasına dayanan ve modern dil modellerinin temelini oluşturan sinir ağı mimarisi. GPT, BERT ve benzeri modellerin yapı taşıdır.