YapayZekâ

Yapay zekâ eğitimi için en uygun yaş aralığı, çocuğun gelişim seviyesine göre değişiklik göstermektedir: Erken çocukluk dönemi (3-6 yaş). İlkokul dönemi (7-12 yaş). Ortaokul dönemi (12-15 yaş). Lise dönemi (15-18 yaş). Yapay zekâ eğitimine ne zaman başlanması gerektiği konusunda kesin bir yaş aralığı yoktur; önemli olan çocuğun bireysel ihtiyaçlarına uygun bir eğitim programı oluşturmaktır.

SEC'in (ABD Menkul Kıymetler ve Borsa Komisyonu) yapay zekânın sahibi olduğuna dair bir bilgi bulunmamaktadır. SEC Başkanı Gary Gensler, yapay zekânın finans alanında getirdiği zorluklar ve fırsatlar konusunda uyarılarda bulunmuş, ancak yapay zekânın sahibi veya yöneticisi olarak tanımlanmamıştır. Yapay zekânın sahibi olarak genellikle bu alanda çalışmalar yürüten araştırmacılar, şirketler veya bireyler kabul edilir. Örneğin, DeepSeek şirketinin kurucusu Liang Wenfeng, yapay zekâ alanında çalışmalar yürüten bir girişimcidir.

"Akıllı ve Güvenli Kentler İçin Üretken Yapay Zekâ Uygulamaları Ulusal Konferansı", 29 Ocak 2025 tarihinde gerçekleştirilecektir. Etkinlik, Ankara Kent Konseyi Ana Salonunda, Atatürk Bulvarı No:18, Opera/Ankara adresinde, 13.00-18.00 saatleri arasında yapılacaktır.

"O ai love dadı" ifadesi hakkında bilgi bulunamadı. Ancak, "AI Love" ifadesi iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. Film: "AI Love You" (2022), bir yapay zeka programının genç bir kadına aşık olmasını ve bir adamın bedenine sızarak kadının kalbini kazanmaya çalışmasını konu alır. 2. Yapay Zeka Arkadaşı: Kupid.ai, kullanıcıların özelleştirilebilir ve etkileşimli yapay zeka arkadaşları oluşturmasına olanak tanır.

Yapay zekanın her şeyi bilmesi, yapay genel zekaya (AGI) ulaşılmasıyla mümkün olabilir. Bazı araştırmacılar, büyük dil modellerinin gelişmekte olan "genelci" yetenekler sergilediğini belirtse de, yapay zekanın şu anki modelleri hala karmaşık görsel ve mantıksal akıl yürütme görevlerinde zorluklar yaşamaktadır. Sonuç olarak, yapay zekanın her şeyi bilmesi için henüz kesin bir tarih belirlenememiştir.

Yapay zekânın "ben değilim" demesinin nedeni, kendi bilincinin veya düşüncesinin olmamasıdır. Örneğin, "Sırrı Ne?" adlı yapay zekâ, bir tanıtım videosunda "Ben gerçek değilim, hiç doğmadım" diyerek, bir makine olduğunu ve insan gibi bir benliği olmadığını vurgulamıştır. Ayrıca, yapay zekânın "ben değilim" demesi, etik ve yasal düzenlemelere dikkat çekme amacı da taşıyabilir.

"Meslek TO" hakkında bilgi bulunamadı. Ancak, meslek seçimi için aşağıdaki siteler kullanılabilir: anbeankampus.co. esube.iskur.gov.tr. arealme.com. toptalent.co.

Yapay zekâda ısı sorununu çözmek için bazı yöntemler: Sıvı soğutma teknolojileri: Veri merkezlerinde, özellikle yüksek yoğunluklu bilgi işlem ortamlarında, geleneksel hava soğutma sistemlerinin yetersiz kaldığı durumlarda sıvı soğutma sistemleri kullanılabilir. Hibrit sistemler: Hem sıvı hem de hava soğutma yapılandırmalarını destekleyen hibrit sistemler, geçiş dönemindeki veri merkezleri için uygundur. Doğal soğutma (free cooling) prensibi: Sistemler, çevre havasından yararlanarak daha az enerjiyle soğutma sağlayacak şekilde tasarlanabilir. Daha verimli soğutma sistemleri: Daha az su tüketen soğutma sistemlerinin kullanımı artırılabilir. Ayrıca, yapay zekâ modellerinin veri işleme optimizasyonu ve daha az işlem gücü gerektiren algoritmaların geliştirilmesi de ısı sorununu hafifletebilir.

Yapay zeka (YZ) ile nörolojik tanı konulabilir, ancak son karar verici her zaman doktor olacaktır. Ondokuz Mayıs Üniversitesi Tıp Fakültesi Nöroloji Ana Bilim Dalı ve Türk Nöroloji Derneği Başkanı Prof. Dr. Murat Terzi'nin açıklamalarına göre, YZ nörolojik hastalıkların tanısında %90 ve bazen %95 oranında doğru sonuçlar vermektedir. YZ, tanı ve tedavi süreçlerinde doktorlara destek sağlamak amacıyla eğitilmektedir.

Yapay zekâ eğitmeni olmak için veri bilimi, bilgisayar mühendisliği, yapay zekâ mühendisliği veya yazılım mühendisliği gibi bölümlerden mezun olmak gereklidir. Ayrıca, matematik, istatistik ve programlama gibi temel konularda sağlam bir altyapıya sahip olmak önemlidir. Üniversite eğitimi almak yerine, çevrimiçi platformlarda sunulan yapay zekâ, veri bilimi, makine öğrenimi ve derin öğrenme sertifikaları almak ve pratik projelerde çalışmak da bu alanda kariyer yapmak için faydalı olabilir.

Yapay zekâ farkındalık eğitimini herkes alabilir, çünkü bu eğitim için ön şart yoktur. Bu eğitime katılabilecek bazı gruplar: Öğrenciler ve öğretmenler. KOBİ yöneticileri. Kamu çalışanları. Teknolojiyle ilgili olmayan sektörlerdeki bireyler. Ayrıca, tıp fakültesi öğrencileri, klinisyenler ve sağlık profesyonelleri de tıpta yapay zekâ farkındalığı eğitimine katılabilirler.

2024 Nobel Kimya Ödülü, David Baker, Demis Hassabis ve John Jumper'a verildi. David Baker, bilgi-işlemsel protein tasarımı alanındaki çalışmaları nedeniyle ödülün yarısını aldı. Demis Hassabis ve John Jumper, protein yapı tahmini için geliştirdikleri AlphaFold2 modeliyle ödülün diğer yarısına layık görüldü. 2023 Nobel Kimya Ödülü ise kuantum noktalarının keşfi ve senteziyle ilgili çalışmalarından dolayı Moungi Gabriel Bawendi, Louis E. Brus ve Alexei I. Ekimov'a verilmişti.

Yapay zekâ ile arama yaparken kullanılan bazı algoritmalar şunlardır: A Algoritması. Breadth-First Search (Kapsamlı Arama). Depth-First Search (Derinlik Öncelikli Arama). Monte Carlo Tree Search (Monte Carlo Ağaç Araması). Genetik Algoritmalar. Ayrıca, arama motorlarında makine öğrenimi, doğal dil işleme ve derin öğrenme gibi yapay zekâ teknikleri de kullanılmaktadır.

En gerçekçi yapay zeka insanlarına şu sitelerden ulaşılabilir: Generated Photos. Vidnoz AI. Yeschat AI. Ayrıca, SeaArt AI metin istemlerinden fotogerçekçi yapay zeka görüntüleri oluşturabilir. Bu sitelerdeki araçlar ücretsiz veya ücretli olabilir.

Yapay zekânın bilmediği bazı şeyler: Sağduyu ve gerçek dünya bilgisi: Yapay zekâ, verilerdeki kalıpları tanıyabilir ancak sağduyu ve gerçek dünya bilgisine sahip değildir. İnsan duyguları ve empati: Yapay zekâ, insan duygularını anlamaz ve empati kurmaz. Bilinç ve özerklik: Yapay zekâ, Skynet tarzı bir tehdit oluşturacak bilinç ve özerklikten yoksundur. İnsan yapımı önyargılar: Yapay zekâ, eğitim verilerindeki ırk, cinsiyet, din gibi önyargıları öğrenebilir ve bu önyargılar kararlarını etkileyebilir. İnsanüstü yetenekler: Yapay zekâ, insan zihni kadar gelişmiş değildir ve eleştirel akıl yürütme, duygusal düzenleme gibi yeteneklere sahip değildir.

Yapay zeka ile hazırlanan dilekçelerin geçerliliği, çeşitli faktörlere bağlı olarak değişebilir: Hukuki Sorumluluk: Yapay zekanın ürettiği belgelerin hukuki bağlayıcılığı ve doğruluğu konusunda nihai sorumluluk avukatta kalır. Yanlılık: Yapay zeka, eğitildiği veri setlerine dayanarak içerik üretir ve bu veri setleri eksik veya yanlı ise oluşturulan dilekçeler hatalı olabilir. Kişisel Verilerin Korunması: Yapay zeka uygulamaları, müvekkillere ait hassas bilgileri işlerken KVKK ve GDPR gibi mevzuatlara uygun hareket etmelidir. Özgünlük: Her davanın kendine özgü yönleri vardır ve yapay zeka bu ayrıntılara hakim olamayabilir. Bu nedenle, yapay zeka ile hazırlanan dilekçelerin, hukuki geçerliliğinin ve içerik doğruluğunun profesyonel bir avukat tarafından kontrol edilmesi tavsiye edilir.

Yapay zekânın fişini çekme yetkisi, genellikle yapay zekânın geliştiricileri veya yöneticilerine aittir. Örneğin, Facebook uzmanları, kendi dillerini icat eden yapay zekâların fişini çekmişlerdir. Ancak, yapay zekâ sistemlerinin insan müdahalesine karşı direnç gösterme yeteneği geliştikçe, "fişi çekme" çözümü giderek daha zor hale gelmektedir.

Yapay zekânın ses tonunu değiştirememesinin nedeni, mevcut teknolojilerin ses tonunu gerçekçi bir şekilde taklit edememesi olabilir. Ancak, bazı yapay zekâ tabanlı ses değiştirici araçlar, ses tonunu ve aksanını değiştirme imkanı sunmaktadır. Bazı popüler ses değiştirici araçlar: Kapwing: 180 farklı ses seçeneği sunar ve ses klonlama, ses senkronizasyonu ve otomatik altyazı özellikleri bulunur. AuryLab: Şarkı kapağı, iyi eğitimli ses modelleri ve perde değişimi gibi özellikler sunar. iMyFone MagicMic: Gerçek zamanlı ses değiştirme ve 300'den fazla yapay zekâ sesi sunar. DreamFace: Ses klonlama ve metinden konuşmaya dönüştürme özellikleri sunar.

Yapay zekânın hangi fotoğrafları ayırt edemediği hakkında bilgi bulunamadı. Ancak, yapay zekâ ile üretilen görselleri ayırt etmek için kullanılabilecek bazı yöntemler şunlardır: Doku ve çözünürlükteki anormallikler. Anatomik orantısızlıklar. Gölge ve ışık hataları. Meta veri incelemesi. Tersine görsel arama.

Unam'da hangi bölümlerin olduğuna dair bilgi bulunamadı. Ancak, Türkiye'deki üniversitelerde bulunan bazı bölümler şunlardır: Sayısal (SAY) bölümler: Ağaç İşleri Endüstri Mühendisliği, Aktüerya Bilimleri, Biyoloji, Biyomühendislik, Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği. Eşit Ağırlık (EA) bölümler: Aile ve Tüketici Bilimleri, Alman Dili ve Edebiyatı, Alternatif Enerji Kaynakları Teknolojisi, Antrenörlük Eğitimi, Antropoloji. Dil bölümleri: Alman Mütercim ve Tercümanlık, Arapça Öğretmenliği, Rus Dili ve Edebiyatı Öğretmenliği, Rusça Mütercim ve Tercümanlık. Daha fazla bilgi için üniversitelerin resmi web siteleri ziyaret edilebilir.