🧠 Algoritmalarla Geleceğini Kodla – Algoritma Temelleri Podcast Serisi #8

Bu hafta çok özel ve bir o kadar da güncel bir konuyla karşınızdayız. Yapay zekayı ödev yapmak, kod yazmak veya sunum hazırlamak için sadece bir "cevap makinesi" olarak mı kullanıyorsunuz, yoksa bir "düşünce ortağı" olarak mı? Bu bölümde, problem çözme becerilerimizin ve nöron bağlantılarımızın oluşturduğu "organik zihni" kaybetmeden yapay zekayla nasıl birlikte çalışabileceğimizi masaya yatırıyoruz. Londra taksicilerinin GPS kullanımı ile beyinlerindeki zihinsel körelme arasındaki çarpıcı ilişkiden başlayarak, yapay zekanın günlük iş akışımıza ve mesleki etiğe olan etkilerini tartışıyoruz.

📊 Bu bölümde neler var?

Cevap Makinesi ve Düşünce Ortağı Modları: Yapay zekayı kullanırken beynimiz ne zaman pasif konuma geçiyor, ne zaman aktif olarak öğreniyor?

GPS Etkisi ve Organik Zihin: Londra taksicilerinin hipokampüs hacmi bize teknoloji kullanımı ve hafıza hakkında ne söylüyor?

Doğru Kod Okuma Pratiği: GitHub'da kod okumanın ve hata (debug) çözümlerini doğrudan yapay zekaya yaptırmak yerine birlikte tartışmanın önemi nedir?

Ajanlar (Agents) İş Başında: Tıp, hukuk ve mimarlık gibi alanlarda hedef odaklı çalışan ajanlar hazırlık sürecini nasıl hızlandırıyor?

Akademik ve Mesleki Etik Sınırları: Yapay zekanın ürettiği kodu anlamadan canlı sisteme entegre etmek veya kendi metniniz gibi sunmak neden bir etik ihlali ve mühendislik ihmalidir?

Günlük 5 Pratik Adım: Önce kendi taslağını oluşturmak, yapay zekaya kendini sınav yaptırmak, hataları birlikte incelemek, özetleri tartışmak ve yaratıcı/analitik görevleri ayırmak.

🎯 Bu bölüm kimler için? Yazılım mühendisliği başta olmak üzere tüm üniversite öğrencileri; yapay zekayı hayatına entegre ederken "problem çözme kasımı köreltiyor muyum?" diye düşünenler; ve bu güçlü araçları etik, verimli ve organik zihnini koruyarak kullanmak isteyen herkes için biçilmiş kaftan.

📚 Konular ve Kavramlar:

Organik Zihin

Cevap Makinesi vs. Düşünce Ortağı

Hipokampüs ve GPS Etkisi

Hedef Odaklı Ajanlar (Agents)

Kod Okuma ve Debugging Pratiği

Yapay Zeka Eğitiminde Akademik ve Mesleki Etik

Yaratıcı ve Analitik Görevlerin Ayrımı

⚠️ Önemli Not: Bu bölümde seslendirmeyi yine NoteBookLM podcast ajanları üstlendi. "Kimin daha iyi anlatacağını sorsanız... içeriden bakan birinin mi, dışarıdan bakanın mı?" diyerek, yapay zekayla birlikte düşünmenin yollarını içeriden bir bakış açısıyla bizlere aktarıyorlar tabi ki. Araçları tanımak, onlarla çalışmak ve sınırlarını görmek de bir mühendislik becerisi. 

İyi dinlemeler. 🙂

👨‍🏫 Hakkımda:

Doç. Dr. Ferhat Uçar | Fırat Üniversitesi, Yazılım Mühendisliği Bölümü

Bu podcast, Algoritma ve Programlama II dersi kapsamında hazırlanmıştır.

Send us Fan Mail

🧲 Algoritmalarla Geleceğini Kodla – Algoritma Temelleri Podcast Serisi #7 

Bu hafta kısa ama sarsıcı bir bölümle karşınızdayız. Elinizin altındaki telefonun, bilgisayarın, hard diskin çalışmasının temelinde ne var? Elektrik mi? Evet, ama sadece o değil. Bu bölümde manyetizmanın bilgisayar bilimiyle kurduğu o derin ve çoğunlukla görmezden gelinen ilişkisini, gerçek hayattan çarpıcı örneklerle masaya yatırıyoruz. Malzeme biliminin, bilgisayar bilimleriyle olan temel bağlarını örnekler üzerinden tartışıyoruz.

📊 Bu bölümde neler var?

• Manyetik çekirdek bellek: NASA'nın Apollo bilgisayarları nasıl çalıştı?
• Hard disk fiziği: Okuyucu kafa plaka yüzeyine kaç nanometre mesafede uçuyor?
• Dev Manyetodirenç (GMR): 2007 Nobel Fizik Ödülü'nü kazanan keşif, hard disk kapasitesini nasıl yüzlerce kat artırdı?
• Elektron spini: Kuantum mekaniğinin bilgisayar bilimine hediyesi
• Spintronik nedir? Neden ısınmayan, daha hızlı işlemcilerin anahtarı olabilir?
• MRAM: Elektrik kesilse de veriyi kaybetmeyen bellek teknolojisi
• Moore Yasası yavaşlıyor: Malzeme bilimi olmadan yazılım nereye kadar gidebilir?

🎯 Bu bölüm kimler için? Yazılım mühendisliği, bilgisayar mühendisliği ve elektrik-elektronik öğrencileri; donanımın fiziksel temellerini merak edenler; "kod yazıyorum, fizik ne işime yarar?" diye düşünenler için biçilmiş kaftan.

📚 Konular ve Kavramlar:

• Manyetik Çekirdek Bellek (Magnetic Core Memory)
• Giant Magnetoresistance – GMR Etkisi
• Elektron Spin ve Kuantum Mekaniği
• Spintronik (Spintronics)
• MRAM – Manyetik Rastgele Erişimli Bellek
• Moore Yasası ve Silikon Sınırları
• Malzeme Bilimi × Bilgisayar Bilimi Kesişimi

⚠️ Önemli Not: Bu bölümde seslendirmeyi yapay zeka asistanım Ai-bars (Aybars) üstlendi. Geçen haftaki Ai-La (Ayla) gibiydi, bu hafta bu ajanın ses denemesini yaptık. Araçları tanımak, onlarla çalışmak ve sınırlarını görmek de bir mühendislik becerisi. Seslendirmede yer yer telaffuz farklılıkları olabilir, bunlar bilerek düzeltilmedi. İyi dinlemeler. 🙂

👨‍🏫 Hakkımda: 

Doç. Dr. Ferhat Uçar | Fırat Üniversitesi, Yazılım Mühendisliği Bölümü 

Bu podcast, Algoritma ve Programlama II dersi kapsamında hazırlanmıştır.

Send us Fan Mail

🤖 Algoritmalarla Geleceğini Kodla – Algoritma Temelleri Podcast Serisi #6 

Bu bölümde küçük bir sürprizimiz var: Seriye bu hafta ben, Ay-La (AI-LA - Ey AyLA), Ferhat Hocanın yapay zeka asistanı olarak sunuyorum. "Algoritma" kelimesi nereden geliyor? Yapay zekanın ilk girişimi bir robot muydu, bir savaş makinesi miydi? Hayır. Müzikti. Ve bu bölümde, bilgisayar biliminin en heyecan verici köken hikâyesini başından sonuna anlatıyoruz.

📊 Bu bölümde neler var?

• Harezmi kimdi? Bir ismin nasıl kavrama dönüştüğünün inanılmaz hikâyesi
• "Algoritma" kelimesinin 1200 yıllık yolculuğu: Bağdat'tan Silicon Valley'e
• Tarihin ilk programlanabilir makinesi: Banî Mûsâ kardeşler ve flüt çalan otomat (8. yy!)
• Dünyanın ilk programcısı: Ada Lovelace ve henüz yapılmamış bir makine için yazılan kod
• Alan Turing: Savaşı değiştiren deha ve "Makineler düşünebilir mi?" sorusu
• 1956 Dartmouth Konferansı: "Yapay Zekâ" adının resmi doğum günü
• Yapay zeka kışları ve baharları: Neden bu kadar uzun sürdü?
• Derin öğrenme devrimi, AlphaGo ve Transformer mimarisi
• Harezmi'den ChatGPT'ye: Büyük tablonun tamamı

🎯 Bu bölüm kimler için? Algoritma ve programlama dünyasına merak salan herkes; bilgisayar biliminin kökenini merak eden öğrenciler; yapay zekânın nereden geldiğini ve nereye gittiğini anlamak isteyen her yaştan dinleyici.

📚 Konular ve Kavramlar:

• El-Harezmi ve Beytü'l-Hikme (Bilgelik Evi)
• Algoritmik düşüncenin temelleri
• Banî Mûsâ kardeşler – İlk programlanabilir otomat
• Charles Babbage – Analitik Motor
• Ada Lovelace – İlk bilgisayar programı
• Alan Turing – Turing Makinesi ve Turing Testi
• Dartmouth Konferansı 1956 – Yapay Zekânın doğuşu
• Yapay Sinir Ağları ve Derin Öğrenme
• Transformer Mimarisi ve Büyük Dil Modelleri

⚠️ Önemli Not: Değerli öğrencilerim, bu bölümde seslendirmeyi bir yapay zeka asistanı üstlendi. Bu, araçları nasıl daha profesyonel kullanabileceğimize dair de güzel bir örnek aslında. Seslendirmede yer yer küçük telaffuz farklılıkları olabilir; bunları bilerek düzeltmedim. Çünkü bu sürecin kendisi de bir öğrenme deneyimi. Yine tekrar ediyorum: Birçok öğrencim "Hocam keşke siz okusanız" diyor, bir süre daha böyle devam edecek sanırım 🙂 İyi dinlemeler.

👨‍🏫 Hakkımda: 

Doç. Dr. Ferhat Uçar | Fırat Üniversitesi, Yazılım Mühendisliği Bölümü 

Bu podcast, Algoritma ve Programlama II dersi kapsamında hazırlanmıştır.

Send us Fan Mail

🚀 Algoritmalarla Geleceğini Kodla – Algoritma Temelleri Podcast Serisi #5

Dünya iş piyasası köklü bir dönüşümden geçiyor. Peki yazılım mühendisliği öğrencileri olarak bu değişime nasıl hazırlanacaksınız? Bu bölümde, gerçek verilere dayanan bir gelecek rehberiyle karşınızdayım.

📊 Bu bölümde neler var?

• WEF Future of Jobs Report 2025: 170 milyon yeni iş, 92 milyon kayıp

• Anthropic Economic Index: AI gerçekte hangi meslekleri etkiliyor?

• Junior geliştirici krizi: Big Tech'te yeni mezun alımı %32'den %7'ye düştü

• Sadece kod yazmak yetmez: Robotik, gömülü sistemler, IoT, siber güvenlik

• Türkiye'de yazılım piyasası 2026: Maaşlar, fırsatlar ve global kariyer

• 4 yıllık yol haritası: 1. sınıftan 4. sınıfa somut adımlar

• En çok talep edilen 10 beceri alanı (2026-2030)

• Hemen bugün başlayabileceğiniz 20 somut adım

🎯 Bu bölüm kimler için?

Yazılım mühendisliği, bilgisayar mühendisliği ve bilişim öğrencileri; kariyerine yön vermek isteyen genç geliştiriciler; AI çağında ne yapacağını merak eden herkes.

📥 Ücretsiz PDF Rehber:

"Algoritmalarla Geleceğini Kodla" rehber dokümanına YouTube kanalımdan ulaşabilirsin

📚 Kaynaklar:

• World Economic Forum – Future of Jobs Report 2025

• Anthropic Economic Index – Labor Market Impacts of AI (2025-2026)

• Dünya Bankası – Building Human Capital Where It Matters (Şubat 2026)

• U.S. Bureau of Labor Statistics – Software Developer Projections 2024-2034

• Harvard University – AI Impact on Junior Employment (2025)

Önemli Not: Değerli öğrencilerim sizlere daha güncel ders içerikleri hazırlamak için bu tip içeriklerde ben de yapay zekanın gücünü kullanıyorum ve sizlere hiç dokunmadan iletiyorum, bu bölümdeki açıklamalarda podcast moderatörü C dilini "Ce" olarak yani "Si" dediğimi kabul gören İngilizce okunuşu ile okumuyor. Bilerek düzeltmedim, bu bize araçları kullanırken onları nasıl daha profesyonel olarak kullanma gereğimizin de bir örneği. Ders içeriklerinizi hazırlamak benim için önemli bir vakit ve tüm bu süreci daha profesyonel hale getirmek adına ben de çabalıyorum. Birçok öğrencim, "Hocam keşke siz okusanız şu podcast dinletisini" diyerek serzenişte bulunuyor ancak bir süre daha böyle devam edecek sanırım :) İyi dinlemeler. 

👨‍🏫 Hakkımda:

Doç. Dr. Ferhat Uçar | Fırat Üniversitesi, Yazılım Mühendisliği Bölümü

Bu podcast, Algoritma ve Programlama II dersi kapsamında hazırlanmıştır.

Send us Fan Mail

Bu bölüm, Algoritma ve Programlama II dersimiz kapsamında Doç. Dr. Ferhat Uçar'ın sunduğu kapsam anlatımıyla incelediğimiz "Algorithms to Live By" kitabının temel konularını, bilgisayar bilimi problemleri ile gündelik insan kararları arasındaki  benzerlikler üzerinden açıklamaktadır. Bu haftaki konsept bu kitabın analizine ayrılmıştır. 

Bugünün içeriği "Algorithms to Live By" kitabının öğretileri ışığında; "Optimal Durma" problemini iş arama ve ev kiralama gibi gündelik senaryolarla ele alırken; bilinen ile bilinmeyen arasındaki stratejik dengeyi "Keşif ve İstifade" ikilemi üzerinden değerlendirmektedir. Sıralama algoritmalarının e-ticaret platformlarından kütüphane düzenine kadar veri yönetimini nasıl şekillendirdiği anlatılırken, önbellekleme (caching) mantığının insan hafızası ve fiziksel mekan organizasyonuyla olan paralellikleri vurgulanmaktadır. Ayrıca, makine öğrenmesindeki "aşırı uyum" (overfitting) probleminin, karar alma süreçlerimizde karmaşık analizler yerine atalardan gelen basit kurallarla nasıl çok daha verimli sonuçlar ortaya çıkardığı gösterilmektedir. Zamanlama algoritmalarından (scheduling) ağ protokollerine ve oyun teorisine kadar geniş kapsamlı konular üzerinden, bilgisayar biliminin sosyal ilişkilerimizdeki ve zaman yönetimimizdeki vazgeçilmez rolü işlenmektedir.

Büyük resimde; bu haftaki dinletimiz, yazılım mühendisliğinde kullanılan soyut matematiksel yapıların ve kod bloklarının, aslında gerçek dünya problemlerine nasıl sistematik, verimli ve rasyonel çözümler üretebileceğini özetlemektedir.

Send us Fan Mail

Bu bölüm, Nesne Yönelimli Programlamanın (OOP) dört temel prensibi olan kalıtım, çok biçimlilik, soyutlama ve kapsülleme kavramlarını gerçek dünya analojileri ve endüstriyel senaryolarla açıklamaktadır. 

Bugünün içeriği; kalıtımı biyolojik miras mantığıyla kod tekrarını önleyen bir hiyerarşi yapısı olarak tanımlarken; çok biçimliliği tek bir komutun farklı nesnelerde nasıl özgün davranışlara dönüştüğünü gösteren bir esneklik mekanizması olarak ele almaktadır. Soyutlamanın karmaşık detayları "kaputun altında" gizleyip kullanıcıya sade bir arayüz sunduğu, kapsüllemenin ise veriyi bir ilaç kapsülü gibi sarmalayarak sistem güvenliğini ve tutarlılığını sağladığı vurgulanmaktadır. Netflix, Trendyol ve global ödeme sistemleri gibi geniş ölçekli platformlar üzerinden, bu dört prensibin milyarlarca satırlık devasa yazılımların yönetimindeki vazgeçilmez rolü gösterilmektedir. Büyük resimde; bu haftaki dinletimiz, karmaşık gerçek dünya problemlerinin bu dört temel sütun üzerinde nasıl sistematik, güvenli ve ölçeklenebilir bir yazılım mimarisine dönüştürüleceğini özetlemektedir.

Send us Fan Mail

Bu bölüm, Nesne Tabanlı Programlama (OOP) dersinin temelini oluşturan nesne ve sınıf kavramlarını matematiksel mantık ve gerçek hayat örnekleriyle açıklamaktadır. Bugünün içeriği, nesneleri durum ve davranışa sahip somut veya soyut varlıklar olarak tanımlarken; sınıfları bu nesnelerin ortak özelliklerini barındıran soyut şablonlar veya kümeler olarak ele almaktadır. Sınıfların bellekte yer kaplamayan birer tasarım planı olduğu, nesnelerin ise bu planın hafızada yer tutan somut örnekleriolduğu vurgulanmaktadır. Bankacılık, e-ticaret ve hastane sistemleri gibi çeşitli senaryolar üzerinden, tek bir sınıftan sınırsız sayıda özgün nesne üretilebileceği gösterilmektedir. Ayrıca nesne ile sınıf arasındaki ilişki, lise matematiğindeki önerme ve küme kavramlarıyla bağdaştırılarak teorik bir çerçeveye oturtulmaktadır. Sonuç olarak bu haftaki dinletimiz, karmaşık gerçek dünya problemlerinin yazılım dünyasına nasıl sistematik bir şekilde aktarılacağını özetlemektedir.

Send us Fan Mail

📍 Bu Bölümde Neler Var?
⟣ Paradigma Değişimi: Buyurgan programlamadan nesne tabanlı yaklaşıma geçişin tarihsel nedenleri.

⟣ Gerçek Dünya Modelleme: Karmaşık problemleri nesne, sınıf ve soyutlama gibi araçlarla modelleme sanatı.

⟣ Tarihsel Yolculuk: İlk nesne tabanlı dil Simula'dan, ilk "gerçek" OOP dili kabul edilen Smalltalk'a uzanan süreç.

⟣Sistematik Problem Çözme: Tanımlayıcı (declarative) ve zorunlu (imperative) bilgi farkı üzerinden algoritma mantığının hatırlatılması.

⟣OOP'nin Temel Silahları: Kapsülleme, Soyutlama, Kalıtım ve Çok Biçimlilik kavramlarına ilk bakış.

⟣Bilgisayarların basit aritmetik ve mantıksal işlemler dünyasında (ALU), "Ferhat bir yalancıdır" gibi gerçek dünya paradokslarını yönetmek için neden daha güçlü araç setlerine ihtiyaç duyduğumuzu bu videoda keşfedeceğiz.

📚 Ders Kaynakları ve Notlar:
Videonun detaylı notlarına ve tüm içeriklere web sitemizden ulaşabilirsiniz:
👉 https://ferhatucar.notion.site/algoritmalar2-oop

Send us Fan Mail