• Buradasın

    Yapay zeka Goldman Sachs'ı nasıl etkileyecek?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Goldman Sachs'ın yapay zekadan etkilenmesi şu şekillerde öngörülmektedir:
    1. Yatırım Artışı: Goldman Sachs ekonomistleri, yapay zeka teknolojilerine yapılan yatırımların 2025 yılına kadar küresel çapta 200 milyar dolara ulaşabileceğini tahmin etmektedir 1.
    2. GSYH'ye Katkı: Yapay zekanın, ABD'de gayri safi yurtiçi hasılayı (GSYH) yüzde 4'e kadar artırabileceği düşünülmektedir 1.
    3. İş Gücü Değişimi: Yapay zekanın, iş gücünün yüzde 25'ine kadar olan kısmını otomatikleştirebileceği ve bu durumun yeni iş alanlarının ortaya çıkmasına neden olacağı öngörülmektedir 23.
    4. Teknolojik Dönüşüm: Yapay zekanın, şirketlerin faaliyetlerini yeniden şekillendirmesi ve hibrit iş gücü modelleri oluşturması beklenmektedir 4.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. tr.cointelegraph.com
        1
      2. webtekno.com
        2
      3. paraanaliz.com
        3
      4. goldmansachs.com.tr
        4
      5. indyturk.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    AI yapay zeka ne işe yarar?

    Yapay Zeka (AI), insan zekasını taklit eden ve çeşitli alanlarda kullanılan bir teknolojidir. Başlıca işlevleri şunlardır: 1. Veri Analizi: Büyük miktarda veriyi analiz ederek anlamlı kalıplar çıkarır ve öngörülerde bulunur. 2. Otomasyon: Tekrarlayan ve yüksek hacimli görevleri güvenilir bir şekilde yerine getirir. 3. Kişiselleştirilmiş Hizmetler: Kullanıcı profillerine göre kişiselleştirilmiş ürün önerileri ve hizmetler sunar. 4. Sağlık Hizmetleri: Hastalık teşhisi, tedavi planlaması ve hasta izlemede kullanılır. 5. Otonom Araçlar: Sürücüsüz araçların çevresini analiz ederek güvenli sürüş sağlar. 6. Müşteri Hizmetleri: Chatbotlar ve sanal asistanlar aracılığıyla müşteri sorularını yanıtlar. AI, iş dünyasından eğitime, tarımdan ulaşıma kadar birçok sektörde köklü değişiklikler yaratmaktadır.
    5 kaynak

    Üretken yapay zeka ne işe yarar?

    Üretken yapay zeka, bilgisayar sistemlerinin yaratıcı içerikler oluşturabilmesi için eğitildiği bir yapay zeka türüdür ve çeşitli alanlarda fayda sağlar: 1. İçerik Üretimi: Blog yazıları, sosyal medya içerikleri, ürün tanıtım metinleri gibi dijital içerikler hızla üretilebilir. 2. Ürün ve Uygulama Geliştirme: Yazılım kodu üretimi, yarı iletken çip tasarımı gibi projelerde kullanılır. 3. Görsel Tasarım: Gerçekçi görüntüler, animasyonlar ve sesler üreterek grafik tasarım ve video pazarlama projelerinde kullanılır. 4. Müşteri Hizmetleri: Sohbet robotları ve sanal asistanlar ile 7/24 müşteri desteği sağlanır. 5. İlaç Keşfi ve Tıp: Tıbbi görüntü analizi ve temel tanılama yaparak ilaç araştırmalarını daha verimli hale getirir. 6. Yönetim ve Danışmanlık: Performans raporlaması ve iş danışmanlıkları için kullanılır. Bu teknoloji, iş süreçlerini hızlandırarak verimliliği artırır ve insan yaratıcılığını destekler.
    5 kaynak

    LLM yapay zeka nedir?

    LLM (Large Language Model), makine öğrenmesi teknikleriyle eğitilmiş, doğal dili anlayan ve üreten ileri düzey yapay zeka modelleridir. Bu modeller, derin öğrenme mimarileri ve dönüştürücüler gibi sinir ağı çerçeveleri kullanarak farklı veri kaynaklarından gelen bilgileri işler ve birleştirir. LLM'lerin bazı kullanım alanları: - Metin oluşturma: Hikayeler, makaleler, şiirler gibi metinler oluşturmak için kullanılır. - Çeviri: Farklı diller arasında yüksek doğruluk oranına sahip çeviriler yapar. - Soru-cevap sistemleri: Kullanıcılardan gelen soruları anlayarak uygun cevaplar üretir. - Duygu analizi: Metinlerdeki duygusal tonları tespit eder. LLM'lerin zorlukları: - Önemli miktarda bilgisayar kaynağı, depolama ve enerji tüketimi gerektirir. - Eğitim verilerindeki yanlılıklar, modelin çıktılarında da yanlılıklara neden olabilir.
    5 kaynak

    Yapay zeka AI nasıl çalışır?

    Yapay zeka (AI) nasıl çalışır sorusunun cevabı, aşağıdaki adımlarla özetlenebilir: 1. Veri Toplama: AI sistemleri, öğrenme süreci için büyük miktarda veri toplar. 2. Makine Öğrenimi: AI, veri setleri üzerinden örüntüleri ve ilişkileri tanımlayarak öğrenir. 3. Derin Öğrenme: AI, çok katmanlı yapay sinir ağları kullanarak daha karmaşık örüntüleri tanıma ve öğrenme yeteneği kazanır. 4. Algoritma Optimizasyonu: AI sistemleri, tahmin ve karar süreçlerini zaman içerisinde daha doğru hale getirmek amacıyla algoritmalarını optimize eder. 5. Karar Verme: AI, topladığı verileri ve öğrenme sürecinde kazandığı bilgileri kullanarak belirli durumlar için kararlar alır.
    5 kaynak