Sevval Hatice Öter

İstanbul

Türkiye

Zeytinburnu

Default

Sliders

Desktop Image

Title

Subtitle

Button Link

Button Text

Show Overlay Background

Mobile Image

If you want the picture to be clicked, enter the link

Image Link

Secondary Button Link

Secondary Button Text

Button Background Color

Button Color

Button Hover Background Color

Texts Color

Button Hover Text Color

Is Video?

Please turn on silent start for the video to play automatically

Video

Is Mobile Video

Mobile Video

Title H Tag

Top Title

Top Title Color

Top Title Font Size Desktop

Top Title Font Size Mobile

Top Title Font Weight

Footer Links

Links

No Follow?

Image List

Category Images

Image

Sub Text

Text Color

Button Text Color

Top Title Font Size

Button Border Radius

Image Aspect Ratio

Image Aspect Ratio Mobile

Is Defult Aspect Ratio

Button Position

Button Position Mobile

Is Button Outside

Image List Flex

Category Images Flex

Is No Follow?

External Link Target Blank

Layout Images

Link

Is Image Contain

Link Text Color

Link Background Color

Button Font Weight

S.S.S

Question

Answer

Is Rich Text Question

Brand Image List

Image Border Radius

Text

Text Font Weight

Text Font Size

External Link Target

Aspect Ratio

Aspect Ratio Mobile

Is Image & Video Cover

Video Height

Text Position

Top Position

Remove Top Space

Button Show?

Button Background Color 

Button Text Color 

Cookie Info

Cookie Content

Cookie Button Text

Cookie Bar Show

Accept Text Left?

Show Close Button

Cookie Bar Position

Comments

Comment

Star

WritingBy & Date

Content

LookBook - Image

Sub Title

Hide Button

Is Image Cover

Title Color

Sub Title Color

Image List Grid

Category Images Grid

Title & Sub Title Color

İmage & Button Link

Content Position

ReadMoreButtonPosition

LogoPosition

SliderAutoSecond

AnnouncementText

Announcement

Color

Background Color

Font Weight

Text UpperCase

BrandSliderItem

ProductDetailImageAspectRatio

Horizontal

Vertical

ColumnGrid

DescriptionPosition

AddBasketButtonPosition

Testimonial

Quote

Writer

Rating

Fill Stars?

FeaturesGrid

Features

New Tab?

Align

BorderStyle

Image Type

ButtonPosition

Collection List

CollectionList

External Link Target Blank?

BlogImageAspectRatio

ButtonLinks

Button Links

Border Color

Button Width

Button Width Mobile

Hover Background Color

Hover Text Color

Zoom Enable

MarqueeImageItem

Marquee Image Item

ARROWS

Video Link

Link Url

BlogLinkText

Blog & Text

Blog

Employee

Full Name

HeaderHelperBar

Show Bar

Bar Background Color

Bar Text & Icon Color

Show Mobile?

Link List

Facebook Link

Instagram Link

Twitter Link

Pinterest Link

Youtube Link

LinkedIn Link

Tiktok Link

Twitch Link

Discord Link

Is Centered Links

It works if there are no social media icons

Is Right Links

CustomModalAttr

Custom Modal Show

Icon

Is HTML?

Special Attr. (Only Image)

HTag

HelperBarIcons

Icon Width

Category Image Text List

Category Image Text

Border Radius

Header Mega Menu

Image Reverse

Image Cover

Bottom Top Padding

Min Height

Sub links & Title 

Sub Links & Title

Tag - Image

TagImage

Image Width

Image Height

Technology

Konumunuza özel içerikleri görmek ve online alışveriş yapmak için başka bir ülkeyi veya bölgeyi seçin.

<span style="color: rgb(239, 239, 239); font-family: -apple-system, &quot;system-ui&quot;, &quot;Segoe UI&quot;, &quot;Noto Sans&quot;, Helvetica, Arial, sans-serif, &quot;Apple Color Emoji&quot;, &quot;Segoe UI Emoji&quot;;">©2025 All Rights Reserved

#1d1d1dff

<html lang="en">
 <style>.ikas-editor-v1>table,td,th{border:1px solid #e8e8eb;border-collapse:collapse;font-size:14px}.ikas-editor-v1>th,td{padding:6px 12px}.ikas-editor-v1 li{margin:8px 0 8px 16px}.ikas-editor-v1 code{display:block;white-space:pre-wrap}.ikas-editor-v1 blockquote{margin-inline-start:0;border-left:3px solid rgb(41 41 41);padding-left:23px}.ikas-editor-v1 figure{margin-inline:0;display:flex;align-items:center;justify-content:center;flex-direction:column;gap:0;width:100%}.ikas-editor-v1 img{max-width:800px;object-fit:cover;object-position:center}.ikas-editor-v1 img.img-bg{padding:1.5em!important;background:#cdd1e0!important}.ikas-editor-v1 img.img-fullwidth{width:100%!important;max-width:100%!important;margin:0 auto!important}.ikas-editor-v1 figcaption{text-align:center;padding-top:6px;word-break:break-word;font-size:12px;background:0 0;z-index:{};}.ikas-editor-v1 .embed-youtube{width:100%;height:400px}.products-container{display:flex;flex-direction:column;gap:10px}.product-block-container{margin:0 auto;cursor:pointer;flex:1;display:flex;gap:20px;padding:10px 0}.product-image{width:120px;height:120px;object-fit:cover;border-radius:4px;flex-shrink:0}.product-name{font-size:15px;font-weight:500;width:100%;margin:0 0 4px}.product-brand{font-size:13px;font-weight:400;color:#adb5bd;margin:0 0 4px}.product-discount-price,.product-price{width:fit-content;font-size:16px;font-weight:500;color:#000}.product-price{margin:6px 0 0}.product-discount-price{margin:6px 8px 0 0;text-decoration:line-through}.ikas-editor-v1 table b{font-weight:bold}.ikas-editor-v1 table i{font-style:italic}</style>
 <div class="ikas-editor-v1">
 <figure class="editor-fig-img"><img class="editor-img " src="https://cdn.myikas.com/images/0f9bde95-a9e9-46c8-bfae-7a061b77d97a/87e547d8-b6ad-4970-a34a-7b921c28ec73/image_1080.webp" alt="" style="max-width: 100%; aspect-ratio: 1080 / 753;" width="1080" height="753"><figcaption class="editor-fig-cap"></figcaption></figure> Published on Dec 11, 2022 2019
 ‘daki üniversiteye ilk başlayıp Beyin Bilimi ve Yapay Zeka dersini ilk 
alan halim algoritmanın ve Sinir Ağlarının evrilip böyle bir çıktıyı bu 
kadar kısa sürede verebileceğini aklına getiremezdi .Gelecekten gelen 
biri bunun gerçekleşeceğini o zamanki halime söylese büyük ihtimalle kendisi adına mezuniyet sonrası işsizlikten korkardı. Bu yazım #chatgpt ile işbirliği içinde yazılmıştır.2019 ‘da ilk defa <a href="https://www.amazon.com.tr/T-%C4%B0nsan-Gelece%C4%9Fin-Ba%C5%9Far%C4%B1l%C4%B1-%C4%B0nsan-Modeli/dp/6054910809/ref=sr_1_1?adgrpid=120389076936&amp;dib=eyJ2IjoiMSJ9.nLxuDAcTLtoUcIC3ovnMdhbMM6H4JiqXwZGQHQpJdX_GjHj071QN20LucGBJIEps.TYDFy-47D8qFy0CmKWwnn2BlIMvcswsIXEPQtCQot6w&amp;dib_tag=se&amp;hvadid=599787517873&amp;hvdev=c&amp;hvlocphy=9221459&amp;hvnetw=g&amp;hvqmt=e&amp;hvrand=16571539472473226850&amp;hvtargid=kwd-844848202490&amp;hydadcr=9436_2228920&amp;keywords=t-insan&amp;qid=1739449107&amp;sr=8-1">T-İnsan</a>’ı
 okuduğumda İnsan-Algoritma işbirliklerinin farkına varmıştım ve o zaman
 bu teknolojilerin gelişmesi sonucu geleceğimize dair kaygılardansa, 
geleceğin tahmin edilmediği tasarlandığını kabul etmem gerektiğinin 
farkına varmıştım.Dolayısıyla bunun birebir örneğini anlık olarak 
deneyimlerken parmaklarımdan ekranlarınıza dökülecek yazıyı mercek 
altına alalım. <h1>1. Teknoloji nedir?</h1> Makineler
 insanların tarihi boyunca günlük hayatlarını kolaylaştırmak yani 
otomasyon yaratmak için teknolojik çıktıları bizlere sağlarlar .Burada <a href="https://www.linkedin.com/post/edit/7007753770063261696/?author=urn%3Ali%3Afs_miniProfile%3AACoAACyyoO4Bev2DV3qwmcUmOj-u2nOEcC7gGL4#" target="_blank">Kadir Köymen</a>’in teknolojinin tanımıyla ilgili sözü benim bakış açımı değiştirmişti. <div class="embed"><iframe class="embed-youtube" frameborder="0" src="https://www.youtube.com/embed/sWcbiWgt2cc" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen=""></iframe></div><blockquote>“Teknoloji daha az girdiyle daha çok çıktı almamızı sağlayan ve tekrar tekrar kullanılabildiğin her şeydir.Üretilen içerikler,akış diyagramları, kararlar(yapılacak yol ve yöntemler ) teknolojidir.Döküman çalışır, değer üretir, kağıt üstüne koyduğun fikrin değer üretir.”<cite></cite></blockquote> Mesela burada videoyu özetlemem bile bir teknoloji olarak düşünebilir. <h1>2. Yapay Zekanın Tarih Çizelgesinden Uzak Tarihçesi</h1> Not:
 Burada tarihi sıralamaya göre tüm gelişmeleri vermemin imkansız ve 
bilgi işlemenin bilgisayarların yapması gereken bir işlev olduğunu 
düşündüğümden (bkz.ChatGPT) olaylara insan çıkarımı ve bilginin 
yorumlanması penceresinden bakmayı tercih ettiğimden bilgiler kısa kısa 
yer almıştır.(Daha fazla salt bilgi için ChatGPT ile yanlılıktan uzak 
chatleşmenizi öneririm,lütfen kötücül insan faktörleri ile 
beslemeyin.😍) Yapay
 Zeka Alanı; zekanın doğası ve yapay varlıklar yaratma olasılığı 
hakkında felsefi fikirler geliştiren eski Yunanlılara kadar uzanan bir 
tarihe sahiptir.Olası simülasyon algoritmalarının ve Matematiksel 
modellerin çıkması da 1950 ve 1960 yıllarına kadar uzanır.Bu yıllarda 
araştırmalar ,akıllı davranışı simüle edebilecek algoritmalar ve 
matematiksel modeller geliştirmeye odaklandılar. Thomas Hobbs ve Rene Descartes, tüm rasyonel düşüncenin basit bir cebir olarak sistematikleştirilebileceği olasılığını araştırdılar. <figure class="editor-fig-img"><img class="editor-img " src="https://cdn.myikas.com/images/0f9bde95-a9e9-46c8-bfae-7a061b77d97a/4046a708-ebd6-413d-a1d4-a2b25a50c91f/image_1080.webp" alt="" style="max-width: 100%; aspect-ratio: 1080 / 975;" width="1080" height="975"><figcaption class="editor-fig-cap"></figcaption></figure> Basit hesaplama makineleri yüzyıllardır var olsa da, Charles Babbage ve Ada Lovelace ‘ın gerçekten programlanabilir bir bilgisayar tasarlamaları 19. yüzyılın başlarına doğru mümkün olmuştur. Bu teorik gözlemleri <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Analytical_Engine" target="_blank">Analitik Makina </a>olarak
 adlandırıldı ve hiçbir zaman inşa edilmemesine rağmen, Bilgisayar 
Biliminin gelişiminde dikkate değer bir dönüm noktası olmaya devam 
ediyor. Modern hesaplamanın teorik temelleri, George Boole’un 1854'te Boole Cebirini
 icat etmesiyle istikrarlı bir şekilde ilerledi. 1913. Yüzyılın ilk 
yarısı, Yapay Zeka Robotlarını betimleyen bir Bilimkurgu patlamasına yol
 açtı. İngiliz Matematikçi Alan Turing 1950’de şu soruya yola çıktı : “
 İnsanlar, sorunları çözmek ve kararlar almak için mevcut bilgileri ve 
akıllarını kullanır, Neden Makinalar da aynı şeyi yapamasın? ” <figure class="editor-fig-img"><img class="editor-img " src="https://cdn.myikas.com/images/0f9bde95-a9e9-46c8-bfae-7a061b77d97a/b0f1c37c-650d-419a-a635-edd820c92aba/image_1080.webp" alt="" style="max-width: 100%; aspect-ratio: 940 / 788;" width="940" height="788"><figcaption class="editor-fig-cap"></figcaption></figure> Savaştan sonra Turing Yapay Zeka çalışmalarını devam ettirebilmek için önünde iki sorun vardı : <ol><li>Bilgisayarlar sadece kodu çalıştırır döngüsel yapılar için çıktıyı elinde tutmakta o kadar gelişmiş değiller.</li><li>Çok pahalılar,dolayısıyla araştırmalarımı finanse etmek için ne yapabilirim? (NPL)</li></ol> <a href="https://phil415.pbworks.com/f/TuringComputing.pdf" target="_blank">MIND </a><a href="https://phil415.pbworks.com/f/TuringComputing.pdf" target="_blank">makalesi</a> özellikle Taklit Oyununda
 Turing, bir bilgisayarın insanın duyarlı davranışını taklit edip 
edemeyeceğini sordu, bu bilgisayarın kendisinin duyarlı olduğu anlamına 
gelmez. İnsan testçisi insan ve bilgisayar etkileşimleri arasındaki 
farkı anlayamazsa, o zaman bilgisayar testi geçecekti ve bilgisayarların
 insan seviyesinde zekaya sahip olduğunu kabul etmemiz gerekecekti, bir 
makinenin bunu geçebileceği Turing testini yapmak kolay olmayacaktı. 
 Bilgisayarın Doğal Dili işlemesi gerekecekti ve öğrenebilmek için bir 
konuşmadan ve söylenenleri hatırladıktan(o zamanda bilgisayarlar çıktı 
verebilir ama çıktıyı hatırlayıp tekrar kullanma konusunda o kadar 
yetkin değildiler.) sonra fikirleri insanlara geri iletmesi ve sağduyuyu
 anlaması gerekir. <figure class="editor-fig-img"><img class="editor-img " src="https://cdn.myikas.com/images/0f9bde95-a9e9-46c8-bfae-7a061b77d97a/7dad89fd-26cc-4e42-b0cf-310f9ed51c8e/image_1080.webp" alt="" style="max-width: 100%; aspect-ratio: 1080 / 629;" width="1080" height="629"><figcaption class="editor-fig-cap"></figcaption></figure> Aynı yıl Isaac Asimov 3 robot kanunu yayınladı: Birinci Kanun: Bir robot asla bir insanı yaralayamaz veya hareketsiz kalarak bir insanın zarar görmesine izin veremez. İkinci Kanun: Robotlar insanlar tarafından verilen emirlere uymak ve birinci kanunla çelişecek aktiviteleri yapmamak zorundalar. Üçüncü Kanun: Bir robot, ilk iki yasayla çelişmediği sürece kendi varlığını korumalıdır. 1956 Dartmouth Konferansı,Yapay
 Zekanın doğum yeri olarak kabul edilir. Konferans, Yapay Zekanın 
kurucularından biri olarak kabul edilen Bilgisayar Bilimcisi ve 
Matematikçi John McCarthy
 tarafından düzenlendi. Akıllı makineler yaratma olasılığını tartışmak 
için bilgisayar bilimi, psikoloji ve felsefe dahil olmak üzere çeşitli 
alanlardan bir grup araştırmacıyı bir araya getirdi.Konferans, Yapay 
Zeka tarihinde “Yapay Zeka” teriminin makinelerdeki akıllı davranış 
çalışmasına atıfta bulunmak kullanıldığına ilk defa
 işaret ettiğinden önemlidir. Modern Yapay Zeka araştırmaları alanının 
başlangıç noktası olarak belirtilir.Yapay Zekanın spesifik problemleri 
için hangi algoritmayı uygulayabileceğimiz konusunda yardımcı oldu. <div class="embed"><iframe class="embed-youtube" frameborder="0" src="https://www.youtube.com/embed/BozaOjLlFS8" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen=""></iframe></div> Yapay
 Zeka araştırmaları büyük finansman gerektirdiğinden dolayı ya 
Üniversiteler bünyesinde araştırma merkezlerinde ya da devlet bünyesinde
 yapıldığından 1980 ve 1990 dönemlerinde finansman yetersizliğinden ve 
erken dönem Yapay Zeka sistemlerinin birçoğunun vaatlerini yerine 
getiremediği bir “kış” yaşadı. Kışı bitiren algoritma ise “Uzman Sistemler
 “ in gelişmesi oldu.Uzman sistemler kısaca belirli bir alandaki bir 
uzmanın karar verme yeteneklerini taklit eden bilgisayar programlarıdır.
 Belirli bir alandaki insan uzmanların bilgi ve uzmanlıklarını yakalamak
 ve bu bilgileri sorunları çözmek ve kararlar almak için kullanmak üzere
 tasarlanmıştır. Uzman sistemler tipik olarak iki ana bileşenden oluşur: 1.Bilgi Tabanı:
 Uzman sistemin karar vermek için kullandığı gerçekleri ve kuralları 
içerir ve genellikle alan hakkında derin bir anlayışa sahip bir insan 
uzman tarafından oluşturulur. 2.Çıkarım motoru: Sorunları çözmek ve karar vermek için bilgi tabanındaki bilgiyi kullanan uzman sistemin bir parçasıdır. Uzman sistemler 1970–1980'lerde geliştirildi ve yaygın ticari başarı elde eden ilk yapay zeka teknolojilerinden
 biriydi. Tıbbi teşhis, finansal planlama ve petrol arama dahil olmak 
üzere çok çeşitli uygulamalarda kullanıldılar. Bu yeni teknolojilerin 
verilerden öğrenebilmesi ve zaman içinde performanslarını arttırmaları 
biyolojik nöronlardan etkilenen algoritmaların oluşabileceği sorusuna 
yol açtı. <figure class="editor-fig-img"><img class="editor-img " src="https://cdn.myikas.com/images/0f9bde95-a9e9-46c8-bfae-7a061b77d97a/295fefd8-f5e5-46a4-ae21-a9e399f96096/image_1080.webp" alt="" style="max-width: 100%; aspect-ratio: 600 / 385;" width="600" height="385"><figcaption class="editor-fig-cap"></figcaption></figure> İnsan beyninin yapısını ve işlevini taklit etmek için tasarlanmış algoritmalar olan Yapay Sinir Ağları ilk olarak 1943'te Warren McCulloch ve Walter Pitts tarafından
 önerildi. Bir nöronun matematiksel modelini tanımladıkları ve 
nöronların bir ağ oluşturmak için nasıl bağlanabileceğini gösterdikleri 
bir makale yayınladılar. Şu
 an benim bu içeriği üretmeme yardım eden ChatGPT insan etkileşimiyle, 
model aldığı veri setinden insan faydasına çıktı üretmeyi sağlayan bir 
mesajlaşma hizmeti sağlayan bir yapay zeka ve kendisinin ilettiği 
bilgilere göre 2021 yılını kaynak alan bir veri setinden ilham 
alıyor. ChatGPT ve OpenAI ‘ın diğer teknolojileri için <a href="https://open.spotify.com/episode/6gXWyZVzI5GbXBVTQRuYUZ?si=44cbd2b855674d60">podcastimi dinleyebilirsin.🎧</a> <h1>3.İnsansı Çıkarımlarım</h1> Algoritmaların hızlı gelişmesini ve modellerin gelişiminde gözlemlediklerim: 1.Multidisplinerlik:
 Tüm bu gelişmelerde ilgilimi çeken nokta yeni gelen ve kaderi 
değiştiren algoritmaları bulan bilim insanlarının multidisipliner olarak
 soruna yaklaşması.Mesela Yapay Sinir Ağlarının çıkış noktası 
“Biyolojiden esinlenerek bu sistemi algoritmamıza pozitif bir etki 
olarak katabilir miyiz ?” sorusu algoritmanın çıkış noktası olmuş. 2.İyi Bir Ekiple Çalışma:
 Bu literatüre katkı sunan neredeyse hiçbir bilim insanı odasına kapanıp
 hiçbir kaynaktan ve kişiden ilham almadan bu keşiflere 
erişmemiştir.Teorik ve akademik bilginin birikimli olarak artmasında 
birbirleriyle bilgi alışverişinde bulunabilen ve karşısındakini belki anlamasa bile beraber çalışabilen takımlar
 yer almıştır. 3.Değişik Sorular Sorma: Turing ‘in “ Makineler Düşünebilir mi?” sorusu ile başlayan bu soru silsilesinde beni en çok etkileyen soru sevgili <a href="https://www.linkedin.com/post/edit/7007753770063261696/?author=urn%3Ali%3Afs_miniProfile%3AACoAACyyoO4Bev2DV3qwmcUmOj-u2nOEcC7gGL4#" target="_blank">Refik Anadol</a> ‘un “ Binalar Düşünebilir ve Rüya Görebilir mi?” sorusu oldu.Umarım ben de bir gün ilginç sorularıma cevaplar bulurum. 
 </div>
 </html>

“ İnsanlar, sorunları çözmek ve kararlar almak için mevcut bilgileri ve akıllarını kullanır, Neden Makinalar da aynı şeyi yapamasın? ”

İçerik Üretiminde Yapay Zekayla İşbirliği Yapabilir Misin?

İçerik Üretiminde Yapay Zekayla İşbirliği Yapabilir Misin?

Why AI is the new electricity?

From Hephaistos’ Automatons to Frankenstein: Birth of Sentient Machines