Generative AI Kaynak Rehberi ~ Bölüm 8
Yapay Zekâ alanında giderek gelişen ve popülerleşen bir alt alan Üretken Yapay Zekâ (Generative AI). Bu yazımda, Generative AI’nın öğrenilmesine yönelik kaynakları, kursları, akademik makaleleri ele alacağım.
Bu rehber, başlangıç seviyesinden ileri düzeye kadar herkes için faydalı olacak şekilde hazırlanmıştır.
Online Kurslar
“Generative AI for Everyone” kursu, üretken yapay zeka teknolojilerini anlamak ve bunları günlük işlerde nasıl kullanabileceğinizi öğretmeye odaklanan bir eğitim programıdır. Kurs, Üretken Yapay Zekâ’nın işleyişi, potansiyeli ve sınırlamaları hakkında derinlemesine bilgiler sunarken, gerçek dünya uygulamaları üzerinden pratik deneyimler ve gelişmiş AI kullanımı için ipuçları sağlar.
Generative AI with Large Language Models
“Generative AI with Large Language Models (LLMs)” kursu, üretken yapay zekanın temellerini ve gerçek dünya uygulamalarında nasıl kullanılacağını öğreten orta seviye bir eğitim programıdır. Kurs, LLM tabanlı Üretken Yapay Zekâ yaşam döngüsünü, transformer mimarisini, model optimizasyonunu ve özel kullanım durumlarına uyarlama yöntemlerini kapsamlı bir şekilde anlatır. Python programlama dili ve makine öğrenmesinin temel prensipleri hakkında bilgi sahibi olan katılımcılar için idealdir ve DeepLearning.AI tarafından sunulan Makine Öğrenimi veya Derin Öğrenme Uzmanlık programlarını tamamlayanlar bu kursa katılarak Üretken Yapay Zekâ konusundaki bilgilerini derinleştirebilirler.
Introduction to Generative AI Learning Path
“Introduction to Generative AI Learning Path” eğitim yolu, Üretken Yapay Zekâ kavramlarını temel büyük dil modellerinden “Responsible AI” ilkelerine kadar kapsamlı bir şekilde ele alır. Bu path, Üretken Yapay Zeka’nın ne olduğunu, nasıl kullanıldığını ve geleneksel makine öğrenmesi yöntemlerinden nasıl farklılaştığını anlatan giriş seviyesinde modüllerden oluşur. Ayrıca, Google’ın “Responsible AI” uygulamaları ve bu alandaki en iyi uygulamaları hakkında bilgi verirken, kendi Generative AI uygulamalarınızı geliştirmek için Google araçlarını da tanıtır.
Google AI Studio hızlı başlangıç kılavuzu
Google AI Studio, Google Cloud tarafından sunulan bir web tabanlı araçtır. Bu araç, kullanıcıların Generative AI modellerini hızlı bir şekilde prototipleme ve test etmelerine olanak tanır.
İster bir yazılımcı olun, ister yapay zeka konusunda meraklı biri olun, yapay zeka modellerini keşfetmek ve kullanmak için harika bir araçtır. Ücretsiz olarak kullanılabilir.
Career Essentials in Generative AI by Microsoft and LinkedIn
Bu ücretsiz kurs, Microsoft ve LinkedIn tarafından geliştirilmiş olup, LinkedIn Learning üzerinden sunulmaktadır. 6 modülden oluşan video içeren ve yaklaşık 4 saat süren bu program, yapay zekanın temel kavramlarından, sorumlu yapay zeka çerçevelerine kadar geniş bir yelpazede bilgiler sunar. Katılımcılar kursu tamamladıklarında Career Essentials Generative AI sertifikası alma imkanı da tanır, böylece yapay zeka alanındaki beceri ve bilgilerini profesyonel düzeyde kanıtlama fırsatı sunar.
Microsoft Azure AI Ile İlgili Temel Bilgiler: Üretken Yapay Zeka
Üretken Yapay Zekâ’nın temellerini ve Microsoft Azure AI ve Azure OpenAI Hizmeti’nin nasıl kullanılabileceğini öğretmeyi amaçlamaktadır. Kurs kapsamında, büyük dil modellerinin nasıl çalıştığını anlama, Üretken Yapay Zekâ teknolojilerine erişim, bu teknolojilerin verimliliği nasıl desteklediği ve istemlerin hassas ayarlanması gibi konular ele alınır. Ayrıca, Microsoft’un “Responsibe AI” ilkeleri ve etik yapay zeka ilerlemelerinin nasıl yönlendirildiği de kursun içeriğinde yer almaktadır.
Bu kılavuzda, GPT-4 gibi büyük dil modellerinden (bazen GPT modelleri olarak da anılır) daha iyi sonuçlar elde etmeye yönelik stratejiler ve taktikler paylaşılmaktadır.
Büyük dil modellerinden istenen yanıtları elde etmek için uygun istemlerin nasıl oluşturulacağı ile ilgili temel kavramları, stratejileri ve en iyi uygulamaları tanıtmaktadır. Dil modelinden doğru ve yüksek kaliteli yanıtlar almak için iyi yapılandırılmış istemler yazmanın önemli olduğu vurgulanıyor.
Prompt Mühendisliği Rehberi, dil modellerini çeşitli görevlerde verimli kullanmak için komutlar geliştirmek isteyen araştırmacılar ve geliştiriciler için kapsamlı bir kaynaktır. Bu rehber, en son araştırmaları, öğrenme kılavuzlarını, dersleri, referansları ve araçları içerir ve prompt mühendisliğinin temellerini ve gelişmiş tekniklerini kapsar.
Bloglar, Makaleler ve Araştırmalar
Fast.ai, yapay zeka eğitimi sunan bir platformdur. Blogları, yapay zeka ve derin öğrenme konularında, hem teorik bilgileri hem de pratik uygulama önerilerini içeren, kolay anlaşılır ve uygulamaya yönelik içerikler sunar.
Google’ın yapay zeka alanında öncü şirketi DeepMind’ın resmi blogudur. Yapay zeka araştırmalarındaki en son gelişmeleri, bilimsel buluşları ve teknolojik yenilikleri paylaşır, özellikle derin öğrenme ve yapay zeka etiği üzerine odaklanır.
Yapay zekanın önde gelen araştırma kuruluşlarından biri olan OpenAI’nin blogu, yapay zeka teknolojileri ve uygulamaları hakkında detaylı araştırmalar ve makaleler sunar. GPT serisi gibi yenilikçi projelerin arkasındaki bilim ve teknolojiyi açıklar.
Facebook’un (şimdi Meta) yapay zeka departmanının blogudur. Bu blog, sosyal medya platformlarında yapay zeka kullanımı, makine öğrenmesi uygulamaları ve etik konular hakkında güncel bilgiler ve araştırmalar sunar, Meta’nın AI projelerinin arkasındaki düşünceleri ve yenilikleri paylaşır.
ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education
Büyük dil modellerinin eğitim uygulamalarının olası faydalarını ve zorluklarını öğrenci ve öğretmen perspektiflerinden tartışmaktadır. Modellerin eğitim içeriği oluşturma, öğrenci katılımını artırma ve öğrenme deneyimlerini kişiselleştirme potansiyeli vurgulanırken, öğretmenlerin ve öğrencilerin bu teknolojiyi anlamak ve sınırlamalarını kavramak için gerekli yetkinlikleri geliştirmeleri gerektiği belirtiliyor.
Opinion Paper: “So what if ChatGPT wrote it?”
ChatGPT gibi gelişmiş metin üretebilen yapay zeka araçlarının çeşitli bağlamlarda kullanımını ve bu teknolojinin organizasyonlar, toplum ve bireyler üzerindeki olumlu ve olumsuz etkilerini tartışmaktadır. Makale, 43 uzmanın katkılarıyla, ChatGPT’nin verimliliği artırma potansiyeli, mahremiyet ve güvenlik tehditleri, yanlılık ve yanıltıcı bilgiler gibi konuları ele alırken, bilgi, şeffaflık ve etik; organizasyonların ve toplumların dijital dönüşümü; ve öğretim, öğrenim ve akademik araştırma gibi tematik alanlarda daha fazla araştırmaya ihtiyaç duyulan soruları belirlemektedir.
FunSearch: Making new discoveries in mathematical sciences using Large Language Models
Büyük Dil Modellerinin (LLM’ler) karmaşık görevleri çözmede büyük yetenekler sergilediğini ancak bazen yanlış ancak makul ifadeler üretebilen “konfabülasyonlar” veya “halüsinasyonlar” ile karşılaştığını belirtiyor. Bu sorunu çözmek için, eğitimli bir LLM ile sistemli bir değerlendiriciyi eşleştiren evrimsel bir yöntem olan FunSearch tanıtılmaktadır. Ayrıca, FunSearch’in genel kullanımı, çevrimiçi kutu paketleme gibi algoritmik bir soruna uygulanarak, yaygın kullanılan temel çözümlere göre geliştirilmiş yeni sezgisel yöntemler bulunmasına yardımcı olmuştur.
“2035 yılında yapay zeka her yerde. Yapay zeka sistemleri hastaneleri yönetiyor, havayolu şirketlerini işletiyor ve mahkemelerde birbirleriyle mücadele ediyor. Verimlilik, daha önce görülmemiş seviyelere ulaştı ve sayısız, daha önce hayal bile edilemeyen işletmeler, inanılmaz hızla büyüdü, büyük refah gelişmeleri sağladı. Her gün yeni ürünler, tedaviler ve yenilikler piyasaya sürülüyor; bilim ve teknoloji aşırı hızlanıyor. Ve yine de dünya, hem daha tahmin edilemez hem de daha kırılgan hale geliyor; teröristler, zeki ve gelişen siber silahlarla toplumları tehdit etmenin yeni yollarını buluyor ve beyaz yakalı işçiler toplu olarak işlerini kaybediyor…”
Bir sonraki yazımda, Üretken Yapay Zeka’nın geleceği, bu alanda beklenen yenilikler ve gelişmeler ile bu teknolojinin çeşitli sektörler üzerindeki potansiyel etkilerini detaylı bir şekilde ele alacağım
Görüşmek üzere!
