Otostopçunun Yapay Zeka Rehberi

Power Medya Podcast Ödülleri Oylaması:

https://www.powerapp.com.tr/oylama/power-podcast-odulleri-2025-1/

Otostopçunun Yapay Zeka Rehberi'nde bu bölümde “Yapay Zeka Yaratıcılığı Öldürüyor mu?” sorusunun peşine düşüyoruz. Sanat, edebiyat, müzik ve tasarım gibi yaratıcı alanlarda yapay zekâ gerçekten ilhamın sonunu mu getiriyor, yoksa yeni bir çağ mı başlatıyor? Refik Anadol’dan Rie Qudan’a, ChatGPT’den DALL·E’ye kadar uzanan örneklerle; akademik araştırmalardan sektör deneyimlerine, etik tartışmalardan geleceğe dair senaryolara kadar dopdolu bir yolculuğa çıkıyoruz. 

Kaynaklar:

• McKinsey, 2023 – Generatif AI adaptasyonu Raporu

• Skywork.ai Raporu, 2024 – Yaratıcı sektörlerde AI kullanımı

• UNESCO, 2024 – Yapay zekâ ve kültürel çeşitlilik

• DACS UK Anketi, 2023 – Sanatçıların AI endişeleri

• Refik Anadol, Rie Qudan – AI ile üretim üzerine röportajlar

• ELVIS Act (Tennessee, 2024) – Yapay ses yasası

• Munich Telif Davası, 2025 – AI eğitiminde içerik ihlali kararı

Otostopçunun Yapay Zeka Rehberi Power FM Podcast ödüllerinde En Güçlü Bilim - Teknoloji Podcasti kategorisinde aday!

Oy vermek için Sosyal Medya Kanallarımız ve Linki takip edin.

Bu bölüm, yapay zekanın en kritik bileşenlerinden biri olan veri üzerine odaklanıyoruz. Verinin toplanmasından temizlenmesine, etiketlenmesinden modele beslenmesine kadar uzanan bu süreç, bir yapay zeka sisteminin “zekasını” doğrudan belirliyor. Podcast boyunca veri mühendisliğinin temel adımları, model optimizasyonu , overfitting gibi teknik kavramları sade örneklerle ele alıyoruz ve veri neden yapay zeka için bu kadar önemli anlamaya çalışıyoruz.

Kaynaklar:

https://fbildirici.github.io

• Chip Huyen (2022). Designing Machine Learning Systems.
  Veri kalitesinin, veri akışının ve üretim ortamlarında modellemenin zorluklarının kapsamlı biçimde ele alındığı modern bir kaynak.
  🔗 https://designingml.systems
• Sara Brown, MIT Sloan (7 Haziran 2022). “Why It’s Time for Data-Centric Artificial Intelligence.”
  Andrew Ng’nin veri merkezli yapay zeka vizyonunu tartışır; model performansının algoritmadan çok veri kalitesine bağlı olduğunu anlamak için iyi bir okuma diyebilirim.
  🔗 https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/why-its-time-data-centric-artificial-intelligence

Otostopçunun Yapay Zeka Rehberi'nde bu bölüm DARPA başta birçok savunma sanayi kuruluşunun yapay zeka fonlarından yola çıkıp günümüzdeki uygulamalara kadar yapay zeka savunma sanayi alanında nasıl yer buluyor? Günümüzde en önemli çalışmalar neler, neler yapılıyor anlamaya çalışıyoruz.

Kaynaklar:

Websitem: https://fbildirici.github.io

Substack Kanalımız: https://otostopcununyzrehberi.substack.com/?utm_campaign=profile_chips

Kişisel web sitem: fbildirici.github.io
Otostopçunun Yapay Zeka Rehberinde Bu Bölüm:

Yapay zeka hayatımıza hızla giriyor ama onu gerçekten anlayabiliyor muyuz? Bu bölümde, yapay zekanın neden bu kadar güçlü ama bir o kadar da anlaşılmaz olduğunu tartışıyoruz. Kara kutu problemi, güvercinlerin tümor tespiti, savunma sanayinde kullanılan sistemler ve "yeni bir Oppenheimer anı" yaşadığımız iddialarıyla dolu kapsamlı bölümümüze hoşgeldiniz. Teknik detayları herkesin anlayabilecekleri örnekler sadeleştiriyor, etik ve toplumsal etkileri Stuart Russell, Cathy O'Neil, Mustafa Suleyman gibi uzmanların görüşleriyle konuşuyoruz. Bu bölüm ayrıca benim geçtiğimiz haftalarda Savunma Sanayii Akademimizin EnX buluşmasında yaptığım konuşmanın biraz incelemeli bir hali diyebiliriz :)

Kaynaklar ve linkler:

• Cathy O'Neil – Weapons of Math Destruction

• Mustafa Suleyman – The Coming Wave

• Stuart Russell – Human Compatible

• Hannah Fry – Hello World

• AI and military ethics: MIT Technology Review

• Açiklanabilir Yapay Zeka (XAI) araçlari: christophm.github.io/interpretable-ml-book

• Kisisel web sitem: fbildirici.github.io

Otostopçunun Yapay Zeka Rehberi'nde bu bölüm,, Nobel ödüllü fizikçi Richard Feynman'ın yapay zeka üzerindeki şaşırtıcı ve derin mirasını keşfe çıkıyoruz. Donanım devriminin, işlemcilerin, gpuların, temelini atan 1959'daki vizyoner konuşması "Aşağıda Bolca Yer Var"dan , günümüz YZ'sini güçlendiren GPU'ların kavramsal atası olan devasa paralel mimari Connection Machine üzerindeki pratik çalışmalarına uzanan bir yolculuğa çıkıyoruz.

Kaynaklar:

Substack Kanalındaki Konuyla İlgili Yazımız: https://otostopcununyzrehberi.substack.com/p/richard-feynmandan-yapay-zekaya-dair

Feynman'ın Hesaplama ve Bilgisayar Bilimi Üzerine Ders Notları:

https://theswissbay.ch/pdf/Gentoomen%20Library/Extra/Richard_P._Feynman-Feynman_Lectures_on_Computation__-Addison-Wesley%281996%29.pdf

Feynman ve Çiçeğe Övgü (Sanat ve Bilim İlişkisi) Yazısı:

https://www.themarginalian.org/2013/01/01/ode-to-a-flower-richard-feynman/

Makineler Düşünebilir Mi Videosu:

https://www.youtube.com/watch?v=ipRvjS7q1DI

Otostopçunun Yapay Zeka Rehberi'nde bu bölüm Chris Miller'ın ödüllü eseri 'Chip War' rehberliğinde, bu küçük silikon parçalarının kontrolü için verilen küresel savaşı mercek altına alıyoruz. Soğuk Savaş'ın ilk füzelerinden Silikon Vadisi'nin doğuşuna, ABD-Japonya rekabetinden günümüzün en sıcak cephesi olan yapay zeka çip savaşına uzanan bu hikaye, casusları, dev şirketleri ve süper güçleri karşı karşıya getiriyor. Gezegenin geleceğinin neden ve yapay zekanın Tayvan'daki birkaç fabrikaya bağlı olduğunu keşfetmek için Otostopçunun Yapay Zeka Rehberi'ni takip edin.

Kaynaklar:

• Websitem: https://fbildirici.github.io
• CogIst ile Açıklanabilir Yapay Zeka Eğitimi: https://cog-ist.com/duyuru/aciklanabilir-yapay-zeka-insan-zihni-teknoloji-ve-toplum-fatih-bildirici-egitim-32/
• Yazar ve Kitap Hakkında: https://www.christophermiller.net

Otostopçunun Yapay Zeka Rehberinin bu bölümünde, son dönemde birçok Linkedin postunda gördüğümüz, yapay zekayla etkili iletişim kurmanın iki temel yolunu tüm yönleriyle inceliyoruz. Prompt Engineering ile başlayarak, AI modellerinden nasıl daha iyi sonuçlar alabileceğimizi, farklı prompt türlerini (zero-shot, few-shot, chain-of-thought) ve bunların pratik uygulamalarını detaylı şekilde ele alıyoruz. Ardından Context Engineering'e geçerek, yapay zekâ etkileşimlerini nasıl daha akıllı, kişiselleştirilmiş ve güçlü hale getirebileceğimizi keşfediyoruz. Andrej Karpathy'nin CPU-RAM benzetmesinden yola çıkarak, sistem prompt'ları, konuşma hafızası, RAG (Retrieval Augmented Generation), uzun vadeli hafıza ve fonksiyon çağırma gibi temel bileşenleri gerçek dünya örnekleriyle açıklıyoruz. Bu bölüm, hem teknik detayları merak edenler hem de AI ile daha verimli çalışmak isteyen herkes için iyi bir giriş olacaktır.

Kaynaklar:

Websitem: fbildirici.github.io

Karpathy - Yazılım Tekrar Değişiyor: https://www.youtube.com/watch?v=LCEmiRjPEtQ

Otostopçunun Yapay Zeka Rehberinin bu bölümünde Chris Dixon'un Oku Yaz Sahip Ol: İnternetin Geleceği kitabından ilham alarak, blockchain, web3, yapay zeka ve internetin geleceği nasıl olacak tartışmaya çalışıyoruz. Bunu yaparken de Sam Altman ve Mustafa Suleyman'ın önerisi ve Andressen Horowitz a16z Crpyto yürütücüsü Dixon'un diliyle yapıyoruz.

Kaynaklar:

* https://fbildirici.github.io

Chris Dixon - Oku Yaz Sahip Ol

https://www.goodreads.com/book/show/178628338-read-write-own

Otostopçunun Yapay Zeka Rehberi'nin bu bölümünde Cathy O’Neil ve Hannah Fry’ın kitaplarını ana çerçeveye alarak, algoritmaların eğitimden adalete, finanstan sağlığa uzanan etkilerini çarpıcı gerçek hikâyeler, vaka analizleri ve etik ikilemlerle ele alıyoruz. Joy Buolamwini ve Timnit Gebru’nun çalışmalarından, Amazon’un işe alım yapay zekâsındaki cinsiyet yanlılığına; COMPAS risk puanlarından yüz tanımanın yanlış tutuklamalara uzanan sonuçlarına kadar pek çok örnekle, “makinelerin gücü” ile “insan dokunuşu” arasındaki dengeyi sorguluyor; şeffaflık ve hesap verebilirlik için pratik yol haritaları düşünüyoruz.

Kaynaklar

Websitem: fbildirici.github.io

• O’Neil, Cathy. Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy(2016). [Türkçe: Matematiksel İmha Silahları]

• Fry, Hannah. Hello World: Being Human in the Age of Algorithms (2018).

• Angwin, J., Larson, J., Mattu, S., Kirchner, L. “Machine Bias” — ProPublica (2016).

• Dastin, Jeffrey. “Amazon scraps secret AI recruiting tool that showed bias against women” — Reuters (2018).

• ACLU Michigan. “The Arrest of Robert Williams: Faulty Facial Recognition Leads to Wrongful Arrest” (2020 ve sonrası gelişmeler).

• Buolamwini, Joy & Gebru, Timnit. “Gender Shades: Intersectional Accuracy Disparities in Commercial Gender Classification” (2018); ayrıca Algorithmic Justice League materyalleri.

• MIT Moral Machine Projesi (2018): Otonom araçlarda etik tercihlerin kültürler arası farklılıklarına ilişkin bulgular.

𝗢𝘁𝗼𝘀𝘁𝗼𝗽𝗰𝘂𝗻𝘂𝗻 𝗬𝗮𝗽𝗮𝘆 𝗭𝗲𝗸𝗮 𝗥𝗲𝗵𝗯𝗲𝗿𝗶'nin bu bölümünde konuğumuz 𝗢𝗽𝗲𝗻𝗔𝗜'𝗱𝗮 𝗥𝗲𝘀𝗲𝗮𝗿𝗰𝗵 & 𝗗𝗲𝘃𝗲𝗹𝗼𝗽𝗺𝗲𝗻𝘁 𝗘𝗻𝗴𝗶𝗻𝗲𝗲𝗿 olarak çalışmalarına, araştırmalarına devam eden Dr. Sercan Karakaş. Sercan hocamızla bu bölüm, merakın, tutkunun, merak edilen soruların peşinden gitmenin, farklı disiplinlerden beslenmenin getirilerinden, OpenAI'da çalışmanın nasıl olduğuna, akademik kariyerine ve geçmişine, genç araştırmacılara tavsiyelerine, Türkiye'de ve dünyada araştırma ve ürün şirketlerinin odaklarına oldukça keyifli bir sohbet ettik.

𝗞𝗮𝘆𝗻𝗮𝗸𝗹𝗮𝗿:

Sercan Karakaş hocamızın 𝗟𝗶𝗻𝗸𝗲𝗱𝗶𝗻 Hesabı: https://www.linkedin.com/in/sercan-k-90b044137/