#açık kaynaklı yapay zeka

[lefkosahaberleri]

DeepSeek'in Hızla Yükselişi ve Yapay Zeka Pazarındaki Etkisi

New Post has been published on https://lefkosa.com.tr/deepseekin-hizla-yukselisi-ve-yapay-zeka-pazarindaki-etkisi-38183/

DeepSeek'in Hızla Yükselişi ve Yapay Zeka Pazarındaki Etkisi

DeepSeek’in hızla yükselişi, yapay zeka pazarında büyük bir etki yaratıyor. Bu içerikte, şirketin başarı hikayesini, yenilikçi teknolojilerini ve sektöre olan katkılarını keşfedin.

https://lefkosa.com.tr/deepseekin-hizla-yukselisi-ve-yapay-zeka-pazarindaki-etkisi-38183/ --------

[pazaryerigundem]

Postmodern darbe yıldönümünde Bursa Yıldırım'da konuşuldu

https://pazaryerigundem.com/haber/210291/postmodern-darbe-yildonumunde-bursa-yildirimda-konusuldu/ -

Postmodern darbe yıldönümünde Bursa Yıldırım'da konuşuldu

Yıldırım Belediyesi, 28 Şubat 1997’de milletin birliğine, iradesine demokrasiye gerçekleştirilen postmodern darbeyi, o günlerde verilen hak ve özgürlük mücadelesini Barış Manço Kültür Merkezi’nde düzenlenen programda ele aldı.

BURSA (İGFA) – Bursa’da Yıldırım Belediyesi, postmodern darbenin yıl dönümünde 28 Şubat Anma Programı düzenledi.

Yıldırım Belediye Başkanı Oktay Yılmaz’ın yanı sıra AK Parti Bursa Milletvekilleri Mustafa Yavuz ve Osman Mesten, Bursa Teknik Üniversitesi Rektörü Naci Çağlar, AK Parti 22. Dönem Bursa Milletvekili Faruk Ambarcıoğlu AK Parti Bursa İl Başkan Yardımcısı Kâmil Bayramiç ve çok sayıda davetli katıldı. Moderatörlüğünü Gazeteci Yazar Halime Kökce’nin gerçekleştirdiği programda Gazeteci Yazar Nasuhi Güngör ve Araştırmacı Yazar İhsan Aktaş konuşmacı olarak katıldı. Konuşmaların ardından Eşref Ziya ezgileri ile katılımcılara duygu dolu anlar yaşatırken, Kum Sanatçısı Veysel Çelikdemir’in gösterisi de büyük beğeni topladı.

TARİHİN ÇÖPLÜĞÜNDELER

28 Şubat’ın alelade bir olay olmadığını, milletin birliğine ve iradesine, Türk Demokrasi’ne yönelik karanlık bir darbe olduğunun altını çizen Belediye Başkanı Oktay Yılmaz, “O günlerde millete layık görülen zulmü, planlayanlar, uygulayanlar ve alkışlayanlar, bu karanlık günlerin bin yıl süreceğini söylemişlerdi. Ancak bu aziz millet henüz son sözünü söylememişti. Millet kendisine zulmedenleri, namlusunu kendisine çevirenleri hak ettikleri yere, tarihin çöplüğüne göndermesini bildi” dedi.

BU MİLLETİN BÜNYESİ DARBEYİ KABUL ETMEZ

Türkiye’nin eski Türkiye olmadığını hatırlatan Başkan Yılmaz, bu milletin bünyesinin artık darbeleri kaldırmadığını belirterek, 28 Şubat’ta ve 2007’de denediler olmadı. En son 15 Temmuz’da milletimiz, bu karanlık odakların antidemokratik yollarla bir sonuca ulaşmayacaklarını kati ve açık şekilde bir kez daha gösterdiğini söyledi.

28 Şubat’ı yaşayan biri olarak programa iştirak ettiklerini söyleyen programın moderatörü, Gazeteci Halime Kökce, 90’ların Türkiye’de 28 Şubat darbesine giden yıllar olduğunu ifade etti.

Gazeteci Nasuhi Güngör ise, Türkiye’de bu acıların yaşanması için bir zeminin var olduğunu düşündüğünü belirterek, “Yaklaşan 28 Şubat varsa onu anlatmaya geldim. Uyanık olmak, teyakkuzda olmak ve eksiklerimizi gözden geçirmek gerekiyor. Ertesi gün başka şekilde olabilecekler için tedbirli olunması gerekiyor. Allah bizlere bir daha böyle dönemler yaşatmasın” sözlerini kaydetti. 

Araştırmacı Yazar İhsan Aktaş ise konuşmasında, 28 Şubat darbesini yapanların daha sonra devleti ekonomik ve sosyal alanda ele geçirmeye çalıştığını belirterek, “28 Şubat dönemi, başörtüsüne, dindarlara ve hükümete zulüm yapılan bir dönemdir. Darbeler dış kaynaklı müdahalelerdir. Bundan 40 yıl önce istedikleri zaman hükümeti düşürüp, ekonomimizi çökertip, istediği zaman darbe yaparak ülkeyi fetret devrine sürükleyebiliyorlardı ancak bu Milletin özünde bulunan sağlam değerler 15 Temmuz’da buna engel olmuştur” şeklinde konuştu.

Program, Başkan Yılmaz ve misafirlerin, Barış Manço Kültür Merkezi fuaye alanında 28 Şubat’ın hafızalardan silinmeyen fotoğraflarının yapay zeka ile canlandırılmasıyla oluşmuş bir dijital sergi ziyareti ve Grafiti Sanatçısı Fatih Palaz’ın grafiti performansı ile ‘’Hakimiyet Milletindir’’ sözlerini yazıya dökmesiyle sona erdi.

[rayhaber]

Çin'den Uygun Fiyatlı ve Güçlü Yapay Zeka Çözümü: Deepseek

Yapay Zeka Modellerinin Gelişimi ve Rekabet Ortamı Günümüzde yapay zeka teknolojilerinin gelişimi, her geçen gün daha fazla önem kazanmaktadır. Bu alandaki rekabet, özellikle büyük teknoloji şirketleri arasında yoğunlaşmış durumdadır. Ancak son dönemde, DeepSeek gibi yeni girişimlerin ortaya çıkması, bu rekabet ortamını yeniden şekillendirmektedir. DeepSeek’in geliştirdiği açık kaynaklı…

[hacialikara]

AMD açık kaynaklı yazılım platformu ROCm 6.3’ü piyasaya sürdü!

AMD, yeni nesil açık kaynaklı ROCm 6.3 yazılım platformunu resmen tanıttı. Özellikle yapay zeka (AI), makine öğrenimi (ML) ve yüksek performanslı hesaplama (HPC) alanlarında kullanılmak üzere geliştirilen platform, AMD’nin Instinct GPU’ları ile optimize edilmiş bir şekilde çalışıyor. Şirket, bu yeni yazılımın hız ve verimlilik açısından önemli gelişmeler sunduğunu açıkladı. Peki, yazılımın amacı…

[largetechs]

Flux.1: Görüntü Üretme Dünyasında Yeni Bir Dönem

Flux.1, Stable Diffusion'ın arkasındaki ekip olan Black Forest Labs tarafından geliştirilen, açık kaynaklı bir görüntü üretme modelidir. Bu son teknoloji yapay zeka modeli, olağanüstü görüntü kalitesi, detaylı çıktıları ve etkileyici istem takip yetenekleriyle kısa sürede dikkatleri üzerine çekti.

Flux.1'in Ana Özellikleri - Gelişmiş Anatomik Doğruluk: Flux.1, özellikle insan özellikleri, özellikle de eller konusunda daha önceki modellerin zorlandığı bir alanda mükemmel sonuçlar sunar. Bu sayede karakter tabanlı görüntülerde daha gerçekçi ve orantılı vücut parçaları elde edilir. - En Son Teknoloji Performansı: Flux.1, mükemmel istem takibi, görsel kalite, görüntü detayı ve çıktı çeşitliliği ile birinci sınıf görüntü üretimi sunar. - Çok Yönlülük: Model, çeşitli yaratıcı projeler için esneklik sunan geniş bir en boy oranı ve çözünürlük yelpazesini destekler. - Metin Üstünlüğü: Flux.1, metin oluşturmada özellikle başarılıdır ve bu da çarpıcı tipografi, gerçekçi tabelalar ve görüntüler içindeki karmaşık detaylar oluşturmak için ideal hale getirir. Flux.1'in Mimarisi ve Çalışma Prensibi - Rectified Flow Transformer: Flux.1, diğer birçok modern görüntü üretme modeli gibi, bir tür transformer mimarisi kullanır. Ancak, Flux.1'deki bu mimari, "rectified flow" olarak adlandırılan bir teknikle güçlendirilmiştir.Bu teknik, modelin daha karmaşık ve gerçekçi görüntüler üretmesine olanak tanır. - 12 Milyar Parametre: Modelin 12 milyar parametreye sahip olması, devasa bir bilgiyi hafızada tutmasına ve bu bilgiyi kullanarak oldukça çeşitli ve detaylı görüntüler oluşturmasına olanak tanır. - Eğitim Verisi: Flux.1, metin-görüntü eşleşmelerinden oluşan büyük bir veri seti üzerinde eğitilir. Bu sayede model,bir metin açıklamasına karşılık gelen bir görsel temsil oluşturmayı öğrenir. ve ilişkileri öğrenmesine olanak tanıyan büyük bir görüntü ve metin veri seti üzerinde eğitilmiştir. Neden Flux.1 Bu Kadar İyi? - Anatomik Doğruluk: Modelin mimarisi ve eğitim süreci, özellikle insan vücudu gibi karmaşık yapıları doğru bir şekilde temsil etmesine olanak tanır. Özellikle eller gibi zorlu bölgelerde bile oldukça başarılı sonuçlar verir. - Metin Anlama: Flux.1, metin istemlerini çok daha iyi anlar ve bu istemlere uygun görseller üretir. Örneğin, "bir astronotun ay yüzeyinde yürüdüğü bir resim" gibi karmaşık bir istemi bile doğru bir şekilde yorumlayabilir. - Detay Düzeyi: Modelin yüksek çözünürlüklü ve detaylı görüntüler üretebilme yeteneği, diğer modellerden ayrılan en önemli özelliklerinden biridir. Flux.1 ve Diğer Modeller Arasındaki Farklar - Stable Diffusion: Flux.1, Stable Diffusion'ın geliştirilmiş bir versiyonudur. Daha fazla parametreye sahip olması ve farklı bir eğitim süreci geçirmesi sayesinde daha iyi sonuçlar verir. - Midjourney: Midjourney gibi diğer popüler modellerle kıyaslandığında, Flux.1 genellikle daha gerçekçi ve detaylı görüntüler üretir. Ancak, her modelin farklı güçlü ve zayıf yönleri vardır. Flux.1'in Geleceği Flux.1, açık kaynaklı bir model olması sayesinde hızla gelişmektedir. Topluluk tarafından geliştirilen yeni teknikler ve daha büyük veri setleri sayesinde, modelin yetenekleri sürekli olarak artmaktadır. Gelecekte, Flux.1'in daha da gerçekçi ve yaratıcı görüntüler üretebileceğini söylemek yanlış olmaz. Sonuç Flux.1, görüntü üretme alanında önemli bir dönüm noktasıdır. Modelin sunduğu yüksek kalite, esneklik ve açık kaynaklı yapısı, birçok farklı alanda kullanılmasına olanak tanır. Gelecekte, yapay zeka destekli görüntü üretiminin daha da gelişmesiyle birlikte, Flux.1 gibi modellerin hayatımızın birçok alanında önemli bir rol oynayacağı öngörülmektedir. Read the full article

[teknolojihaber]

MediaTek, Dimensity 9400 çiplerinin üretimine Ekim ayında başlayacak

31 Temmuz'da düzenlenen bir konferansta MediaTek, yapay zeka hızlandırıcı Dimensity 9400'e sahip en yeni amiral gemisi yongalarının yakında piyasaya çıkacağını duyurdu . MediaTek CEO'su Rick Tsai , şirketin SoC'lerinin güç tüketimini ve verimliliğini optimize etmek için ileri teknolojilere ve 3 nm süreç teknolojisine odaklanarak uç yapay zekada "tercih edilen ortak" olmayı hedeflediğini söyledi . Tsai, MediaTek'in pazardaki başlıca dil modellerinin çoğunu destekleyen amiral gemisi Dimensity 9400 serisi yongalarını Ekim ayında tanıtacağını ve bu nedenle gelirin yıllık bazda 'den fazla artmasını beklediğini söyledi. MediaTek ayrıca entegre yapay zeka hızlandırıcılara sahip ASIC'lerin geliştirildiğini de doğruladı. Yeni ASIC'lerin gelecek yılın ikinci yarısında gelir yaratmaya başlaması bekleniyor. MediaTek'e göre, üretken yapay zeka cihazlarının pazar kapasitesi tükenmekten çok uzak ve pazarın kendisi de gelişiminin erken bir aşamasında. Şirket, SerDes IP ve Ethernet PHY gibi ağlar arası iletişim teknolojilerini geliştirmeye odaklanmayı planlıyor. Tsai, yapay zekaya sahip amiral gemisi akıllı telefonların ortalama satış fiyatında (ASP) istikrarlı bir artış gösterdiğini ve Çin pazarında en gelişmiş modellere doğru kademeli bir geçiş olduğunu belirtti. Çinli markalar, özellikle LLaMA 3 gibi açık kaynaklı modeller aracılığıyla yapay zekayı aktif olarak cihazlarına dahil ediyor. 2024'ün ikinci çeyreğindeki gelir 3,87 milyar dolarken, üçüncü çeyrek için MediaTek brüt gelirin 3,75 milyar dolar ile 4 milyar dolar arasında olacağını tahmin ediyor. Üçüncü çeyrek brüt karının 3,6 düşüşle ,8'den ,5-48,5'e düşmesi bekleniyor. çeyreğe göre yüzde puan, yıllık bazda ise 1,3 puan arttı. Yıllık brüt kar marjları ila arasında olacak ve Dimensity 9400'ün piyasaya sürülmesinden elde edilecek gelir artışının finansal sonuçlar üzerinde çok az etkisi olacak. MediaTek, 2025 3nm ve 2nm yarı iletken üretim ihtiyacını TSMC ile güvence altına aldı. TSMC'nin fiyat artışları, yeni MediaTek ürünleri için 'lik brüt kar marjı hedefi belirlenerek dengelendi. MediaTek, otomotiv elektroniği alanında Nvidia ile işbirliği yapıyor ve şirketler ortak geliştirilen ilk çipi 2025'in başlarında piyasaya sürmeyi planlıyor. MediaTek, 2027-2028'de "otomotiv sektöründe önemli ilerleme" bekliyor. 31 Temmuz'da düzenlenen bir konferansta MediaTek, yapay zeka hızlandırıcı Dimensity 9400'e sahip en yeni amiral gemisi yongalarının yakında piyasaya çıkacağını duyurdu . MediaTek CEO'su Rick Tsai , şirketin SoC'lerinin güç tüketimini ve verimliliğini optimize etmek için ileri teknolojilere ve 3 nm süreç teknolojisine odaklanarak uç yapay zekada "tercih edilen ortak" olmayı hedeflediğini söyledi . Read the full article

[haberyazilimiblog]

İçerik yönetim sistemleri (CMS), web sitelerinin içeriklerini kolayca yönetmek ve yayınlamak için kullanılan yazılımlardır. CMS'ler, dijital gazetecilik ve haber yazılımları dahil birçok alanda devrim niteliğinde yenilikler getirmiştir. Bu makalede, CMS'nin gelişimini ve haber yazılımları üzerindeki etkisini ele alacağız. İçerik Yönetim Sistemlerinin (CMS) İlk Yılları 1990'ların Sonları: CMS'nin Doğuşu 1990'ların sonlarına doğru, internetin yaygınlaşmasıyla birlikte web siteleri içeriklerini daha etkin yönetme ihtiyacı hissetmeye başladı. Bu dönemde, statik HTML sayfalarının yönetimi zor olduğu için dinamik içerik yönetimi sağlayan ilk CMS yazılımları ortaya çıktı. Bu ilk CMS'ler, web yöneticilerinin kodlama bilgisi olmadan içerik ekleyip düzenleyebilmelerini sağladı. 2000'lerin Başları: WordPress ve Diğer CMS'lerin Yükselişi 2003 yılında WordPress'in piyasaya sürülmesiyle CMS dünyasında büyük bir değişim başladı. WordPress'in açık kaynaklı ve kullanıcı dostu yapısı, onu kısa sürede popüler hale getirdi. Aynı dönemde, Joomla ve Drupal gibi diğer güçlü CMS platformları da geliştirildi. Bu platformlar, web sitelerinin daha kompleks ihtiyaçlarına cevap verebilecek şekilde tasarlandı. Tablo: Popüler CMS'lerin Çıkış Yılları ve Özellikleri CMSÇıkış YılıÖzelliklerWordPress2003Kullanıcı dostu, geniş eklenti desteği, SEO uyumluJoomla2005Güçlü içerik yönetimi, genişletilebilir yapı, çoklu dil desteğiDrupal2001Esnek ve modüler yapı, güçlü kullanıcı yönetimi Mobil ve Sosyal Medya Çağı 2010'lar: Mobil Uyumlu CMS'lerin Önemi 2010'lu yıllarda, mobil cihazların yaygınlaşmasıyla birlikte CMS'lerin mobil uyumlu olması bir zorunluluk haline geldi. Bu dönemde geliştirilen CMS'ler, duyarlı tasarımlar ve mobil cihazlar için optimize edilmiş özellikler sunmaya başladı. Ayrıca, sosyal medya entegrasyonu da önem kazandı, böylece içeriklerin sosyal medya platformlarında kolayca paylaşılabilmesi sağlandı. Yapay Zeka ve CMS Yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte, CMS'ler de bu teknolojilerden faydalanmaya başladı. Otomatik içerik oluşturma, kişiselleştirilmiş içerik önerileri ve gelişmiş veri analitiği gibi özellikler, modern CMS'lerin sunduğu yenilikler arasında yer almaktadır. Günümüzde İçerik Yönetim Sistemleri Modern CMS'lerin Özellikleri Günümüzde CMS'ler, içerik yönetimi, SEO optimizasyonu, çoklu dil desteği, analiz ve raporlama, sosyal medya entegrasyonu ve reklam yönetimi gibi çeşitli özelliklerle donatılmıştır. Bu özellikler, kullanıcıların içeriklerini daha etkin bir şekilde yönetmelerine ve yayınlamalarına olanak tanır. CMS ve Haber Yazılımları CMS'ler, dijital gazetecilik ve haber yazılımlarında da önemli bir rol oynamaktadır. Haber yazılımları, CMS platformlarının sunduğu özellikler sayesinde daha verimli ve kullanıcı dostu hale gelmiştir. Bu, haber sitelerinin içerik üretim süreçlerini hızlandırır ve daha geniş kitlelere ulaşmalarını sağlar. Gelecek Beklentileri CMS'lerin Geleceği CMS'lerin geleceği, yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojileriyle daha da parlak görünüyor. Otomatik içerik oluşturma, gelişmiş veri analitiği ve kişiselleştirilmiş kullanıcı deneyimleri, CMS'lerin gelecekteki yenilikleri arasında yer alacaktır. Ayrıca, artırılmış gerçeklik (AR) ve sanal gerçeklik (VR) teknolojileri de CMS'lerin kullanım alanlarını genişletecektir. Sıkça Sorulan Sorular 1. CMS nedir? CMS (İçerik Yönetim Sistemi), web sitelerinin içeriklerini yönetmek ve yayınlamak için kullanılan yazılımlardır. 2. İlk CMS ne zaman ortaya çıktı? İlk CMS'ler, 1990'ların sonlarında internetin yaygınlaşmasıyla ortaya çıkmıştır. 3. En popüler CMS platformları nelerdir? En popüler CMS platformları arasında WordPress, Joomla ve Drupal bulunmaktadır. 4. WordPress ne zaman piyasaya sürüldü? WordPress, 2003 yılında piyasaya sürülmüştür. 5. CMS'lerin mobil uyumluluğu neden önemlidir? Mobil cihazların yaygınlaşmasıyla birlikte, CMS'lerin mobil uyumlu olması, kullanıcı deneyimini artırmak için önemlidir.

6. Yapay zeka CMS'lerde nasıl kullanılır? Yapay zeka, CMS'lerde otomatik içerik oluşturma, kişiselleştirilmiş içerik önerileri ve gelişmiş veri analitiği gibi özellikler sunar. 7. CMS'lerin SEO özellikleri nelerdir? CMS'ler, içeriklerin arama motorlarında daha görünür olmasını sağlamak için SEO optimizasyonu özellikleri sunar. 8. CMS'lerin sosyal medya entegrasyonu nasıl çalışır? CMS'ler, içeriklerin sosyal medya platformlarında kolayca paylaşılabilmesi için sosyal medya entegrasyonu sağlar. 9. Modern CMS'lerin temel özellikleri nelerdir? Modern CMS'ler, içerik yönetimi, SEO optimizasyonu, çoklu dil desteği, analiz ve raporlama, sosyal medya entegrasyonu ve reklam yönetimi gibi özellikler sunar. 10. CMS'lerin geleceği nedir? CMS'lerin geleceği, yapay zeka, makine öğrenimi, AR ve VR teknolojileriyle daha da gelişecektir. Sonuç İçerik yönetim sistemleri (CMS), web sitelerinin içeriklerini etkin bir şekilde yönetmelerini ve yayınlamalarını sağlayan önemli araçlardır. CMS'lerin gelişimi, dijital gazetecilik ve haber yazılımları üzerinde büyük bir etki yaratmıştır. Daha fazla bilgi için haberyazilimi.blog adresini ziyaret edebilirsiniz.

[korkutkalkan]

Meta, açık kaynaklı Llama 3 büyük dil modeli (LLM) kullanılarak oluşturulan yapay zeka asistan platformu Meta AI için büyük bir güncelleme duyurdu. Şirket, bunun “artık ücretsiz olarak kullanabileceğiniz en akıllı yapay zeka asistanı” olduğunu söylüyor. Kullanım senaryolarına tarafında Meta, kullanıcıların testler için çalışmalarına, akşam yemekleri planlamalarına ve geceleri dışarıda planlamalarına yardımcı olma yeteneğini öne sürüyor. Meta AI’ın görüntü oluşturma özelliği artık daha hızlı ve siz yazdıkça görüntüler üretebiliyor. Böylece grubunuz için albüm kapağı, daireniz için dekor ilhamı, animasyonlu özel GIF’ler ve daha fazlasını oluşturabilirsiniz. Güvenlik ve güvenilirliğe tarafında şirket, Llama 3’ün Llama 2’ye kıyasla genişletilmiş bir veri seti üzerinde eğitildiğini söylüyor. Ayrıca üzerinde eğitim yapılabilecek uzun belgeler oluşturmak için sentetik veriler kullanıldığı ve bir veri içerdiği bilinen tüm veri kaynaklarının hariç tuttuğu iddia ediliyor.

[hamiltyum]

Veri Keşfi Araçları Nelerdir?

Veri Keşfi Araçları Nasıl Kullanılır?

Veri keşfi, büyük veri setleri içindeki anlamlı bilgileri ortaya çıkarma sürecidir ve bu süreçte kullanılan araçlar, bu zengin bilgi kaynaklarından en iyi şekilde yararlanmamıza olanak tanır. Veri keşfi araçları, geniş veri setlerinde anlamlı desenleri, trendleri ve ilişkileri belirlemek için kullanılan yazılımlardır. Bu araçlar, veri madenciliği, yapay zeka ve makine öğrenimi tekniklerini kullanarak verileri analiz eder ve anlamlı içgörüler sağlar. Bazı popüler veri keşfi araçları arasında RapidMiner, KNIME, Weka ve Orange bulunmaktadır. Bu araçlar kullanıcıların veri setlerini keşfetmelerini, görselleştirmelerini ve anlamalarını sağlayan kullanıcı dostu arayüzler sunar. Veri keşfi ile ilgili detaylı bilgiye ulaşmak için https://detech.com.tr/ web adresini ziyaret edebilirsiniz.

Veri Keşfi Araçları Nerede Bulunur?

Veri keşfi araçları kullanmak, genellikle belirli bir süreci takip eder. Kullanıcıların hedeflerini belirlemesi ve analiz etmek istedikleri veri setini seçmeleri çok önemlidir. Ardından veri keşfi aracının kullanıcı dostu arayüzü üzerinden çeşitli analiz ve filtreleme işlemleri uygulanabilir. Veri seti üzerinde istatistiksel analizler, desen tanıma ve tahminleme algoritmaları uygulanarak anlamlı bilgiler elde edilebilir. Sonuçlar genellikle görselleştirmelerle desteklenir, bu da kullanıcılara verilerin anlaşılmasını kolaylaştırır. Veri keşfi araçları, çeşitli platformlarda ve çevrimiçi kaynaklarda bulunabilir. Ücretsiz ve açık kaynaklı araçlar, ilgi çeken birçok kullanıcı tarafından kullanılmaktadır. Bu araçlar ilgili web sitelerinden indirilebilir veya çeşitli depolardan yüklenebilir. Ticari veri keşfi araçları, şirketlerin ihtiyaçlarına daha spesifik çözümler sunan özelliklere sahiptir. Bu araçlar sağlayıcıların resmi web sitelerinden temin edilebilir. Veri keşfi araçları, büyük veri setlerinde gizli bilgileri açığa çıkarmak ve verileri anlamlı hale getirmek için güçlü bir araç seti sunar. Bu araçlar analitik süreçlerde verimliliği artırır ve kullanıcıların bilgiye daha hızlı erişmelerini sağlar. 

Detech.com.tr

[kodakademi]

Yazılım Geliştirmenin Temel Taşları

Yazılım Geliştirmenin Temel Taşları: Programlama Dilleri

Giriş: Programlama Dillerinin Rolü ve ÇeşitleriYazılım geliştirme, modern teknolojinin temelini oluşturan bir süreçtir. Bu süreçte kullanılan programlama dilleri, geliştiricilere çeşitli araçlar sağlar. Python, Java, C++, ve daha birçok dil, farklı ihtiyaçlara ve projelere uygun olarak kullanılmaktadır. Bu yazıda, yazılım geliştirmenin başlangıcında temel taşları oluşturan programlama dillerine odaklanacağız.

Python: Hem Başlangıç Hem de Profesyonel Geliştiriciler İçin İdeal Bir SeçenekProgramlama dünyasında öne çıkan dillerden biri olan Python, hem başlangıç seviyesindeki geliştiricilerin öğrenmesi kolay olmasıyla hem de profesyonellerin karmaşık projelerde kullanabilmesiyle dikkat çeker. Geniş kütüphane desteği sayesinde çeşitli uygulama alanlarına hitap eder ve bu nedenle yazılım kurslarımızda sıkça tercih edilmektedir.

Java: Nesne Yönelimli Programlamanın GücüNesne yönelimli programlamanın önemli temsilcilerinden biri olan Java, büyük projelerde ve özellikle mobil uygulama geliştirmede tercih edilen bir dildir. Ankara’da yazılım eğitimleri alan öğrencilerimiz, Java kursları ile nesne yönelimli programlamanın temellerini sağlam bir şekilde öğrenmektedir.

C++: Hız ve Performans Arayanlar İçin İdeal Bir SeçenekPerformans odaklı projeler için tercih edilen C++, düşük seviyeli programlama ve bellek yönetimi konularında derinlemesine bilgi sağlar. Yazılım geliştirmeye yeni başlayanlar için belki biraz karmaşık olabilir, ancak ileri düzey projelerde kullanıldığında sunduğu hız ve kontrol avantajları açısından önemlidir.

JavaScript: Web Geliştirmenin VazgeçilmeziWeb tabanlı uygulamaların temelini atan JavaScript, tarayıcıda çalışan bir programlama dilidir. Front-end geliştirmenin yanı sıra, Node.js kullanarak server-side işlemlerde de kullanılabilir. Yazılım eğitimlerimizde, öğrencilere JavaScript kullanarak etkileşimli web sayfaları geliştirmeyi öğretiyoruz.

Sonuç: Programlama Dilleriyle Kariyerinizi ŞekillendirinProgramlama dilleri, yazılım geliştirme sürecinin vazgeçilmez birer unsuru olarak karşımıza çıkıyor. Ankara’da yazılım eğitimleri alarak Python, Java, C++ veya JavaScript gibi dillerde uzmanlaşan öğrenciler, sektördeki çeşitli kariyer fırsatlarını değerlendirme şansına sahip oluyor. Kodyazılım Akademisi olarak, öğrencilerimize bu temel taşları sağlam bir şekilde öğretiyor ve onları yazılım dünyasına hazırlıyoruz.7. Verimli Kodlama Pratikleri: Temel Taşları SağlamlaştırmaHerhangi bir programlama dilinde etkili kod yazma becerisi, yazılım geliştirmenin temel taşlarından biridir. Daha okunabilir, sürdürülebilir ve hata ayıklaması kolay kodlar yazmak, geliştiriciyi başarılı kılar. Kurslarımızda, öğrencilere verimli kodlama pratiği ve temel algoritmik düşünce becerilerini kazandırmak için çeşitli uygulamalı çalışmalar sunuyoruz.8. Open Source Projelerle Pratik Deneyim KazanmaYazılım geliştirme sürecinin bir diğer önemli boyutu, açık kaynaklı projelerle pratik deneyim kazanmaktır. Öğrencilerimize, gerçek dünya projelerine katılma ve toplulukla etkileşime geçme fırsatı sunarak, teorik bilgilerini pratikte uygulamalarına olanak tanıyoruz. Bu sayede, mezunlarımız iş dünyasına daha donanımlı bir şekilde adım atabiliyor.9. Yenilikçi Projelerle Sektöre Yön VermekYazılım geliştirme dünyası sürekli olarak evrim geçiriyor ve yeniliklere ayak uydurmak kariyer için kritik öneme sahip. Ankara’da yazılım eğitimi alan öğrencilerimize, sadece temel programlama dillerini öğretmekle kalmayıp aynı zamanda yenilikçi projelerle çalışma fırsatı sunarak, sektöre yön vermelerine katkı sağlıyoruz.10. Geleceğin Trendleri: Yazılım Geliştirme Alanında Yükselen TeknolojilerYazılım dünyası sürekli olarak değişiyor ve gelişen teknolojilerle birlikte yeni trendler ortaya çıkıyor. Blok zinciri, yapay zeka, ve nesnelerin interneti gibi konuları içeren kurslarımızla, öğrencilere geleceğin trendlerine ayak uydurma ve bu alanlarda uzmanlaşma fırsatı sunuyoruz. Bu sayede, mezunlarımız sektörde öne çıkan profesyoneller olma potansiyeline sahip oluyor.

Kaynak : Yazılım Geliştirmenin Temel Taşları: Programlama Dilleri – Kod Akademi (kodyazilimakademisi.com.tr)

[egitim-ve-is-hayati]

2024'te Finansal Siber Güvenliğe Bakış Kaspersky uzmanlarına göre, yapay zeka ve otomasyonun yaygınlaşması nedeniyle tehditlerin artmasına bağlı olarak, finansal kurum ve kuruluşların 2024 yılında s...

[coinhaber]

AI Coin Nedir Yapay Zeka Coinleri Nedir Ne İşe Yarar

AI Coins

Yapay zeka coinleri(AI Coin'ler), kripto para birimi dünyasında önemli bir yere sahip. Bu özel coinler, işleyişlerinde yapay zeka teknolojisini kullanma yeteneğine sahiptir. Özetlemek gerekirse, AI Coin'lar, blockchain teknolojisiyle bir araya gelen ve yapay zeka ile buluşan dijital varlıklardır. Bu tokenler, genellikle yapay zeka çözümlerini blockchain dünyasına entegre etme veya yapay zeka teknolojilerini geliştirmek amacıyla kullanılır. AI paralarının değeri birçok faktöre dayanır. Bu faktörler arasında yapay zeka coinleri etkinliği, merkezi olmayan yapay zeka çözümlerine olan talep ve yenilikçi özellikler getiren makine öğrenme protokolleri, sinir ağları veya tahmin sistemleri bulunur. Bu tokenler, sahiplerine yapay zeka odaklı hizmetlere erişim sağlama, gelişim kararlarına katılma veya ilgili blok zincirinde yapay zeka çözümlerini dağıtma fırsatı sunar. Sonuç olarak, AI Coin'lar, hem kripto para birimi hem de yapay zeka dünyalarının heyecan verici bir birleşimini temsil ediyor ve bu iki alan arasında büyük bir potansiyele sahiptir.  

AI Coin'ların sunduğu faydalar şunlardır:

Hizmetlere Erişim: AI Coin'lar, belirli bir platformdaki çeşitli hizmetlere erişim sağlamak için kullanılabilir. Katılımı Teşvik Etmek: Yapay zeka projeleri için veri çok önemlidir. Bazı AI Coin'lar, katılımcıları veri sağlar. Modelleri doğrulamaya veya kendi yapay zeka algoritmalarını paylaşmaya teşvik etmek için kullanılabilir. Örneğin, OCEAN tokeni, Ocean Protokolü adlı merkeziyetsiz platformda verilerin güvenli ve şeffaf bir şekilde aktarır. OCEAN tokeni, veri ticareti yapmak ve staking için kullanılarak katılımcılara ödül verir. Bu, veri odaklı yapay zeka projelerinin büyümesine ve gelişmesine katkıda bulunur. Yapay zeka ve blockchain teknolojisinin bir araya geldiği bu dinamik ekosistemde, kullanıcılara fırsat sunarak inovasyonu teşvik ediyor. Bu nedenle, AI Coin'ler, yapay zeka ve blockchain alanlarının kesişiminde önemli bir role sahiptir.   Bazı projeler, Akash Network gibi, token sahiplerine gelecekteki yönlendirme kararlarını yapma yetkisi verir. AI Coin'larının yönetişim özelliklerini vurgular. Bu, hangi yapay zeka modellerine öncelik verileceği veya kaynakların nasıl tahsis edileceği gibi konuları içerir. Ayrıca, kullanıcıları hesaplama katkılarından dolayı ödüllendirmek için AI Coin'larını kullanabilirler. DeFi platformlarını desteklemenin yanı sıra makine öğrenimi ve yapay zekayı bir araya getiriyor. Akash Açık kaynaklı bir bulut sistemidir. Akash Network Token (AKT), bu ağın yönetimini ve katılımcıları teşvik etmek için kullanılan yerel bir hizmet tokenidir.

Başlıca AI Coin'lar:

Fetch.ai: Fetch.ai, izinsiz ve merkezi olmayan bir yapay zeka ekosistemi oluşturmaya odaklanan bir projedir. FET tokenleri, yapay zeka tabanlı bir altyapı oluşturmayı amaçlayarak hizmetlerin kullanılması ve sunulması teşvik etmektedir. SingularityNET: SingularityNET, yapay zeka (AI) hizmetleri için bir merkezi olmayan pazar yeri sunar. Bu platform, yapay zeka geliştiricilerinin hizmetlerini yayınlamasına ve kullanıcıların AGI (Yapay Genel Zeka) tokenini kullanarak bu hizmetlere erişmesine olanak tanır. Blockchain teknolojisi, bu merkezi olmayan ekosistemi destekler. Numeraire: Ethereum tabanlı bir kripto projesi olan Numeraire, merkezi olmayan bir hedge fonu gibi çalışır. AI teknolojisini kullanarak finansal tahminlerin doğruluğunu artırmayı hedefler. NMR belirteci, projenin güvenliğini ve bütünlüğünü korumak için veri bilimcilerine teşvik sağlar. The Graph: The Graph, Ethereum gibi platformlardan veri sorgulamak için tasarlanmış bir Web3 projesidir. Yapay zeka geliştiricileri için güvenilir bir veri kaynağı olarak görev yapar. Ayrıca yapay zeka hizmetleri sunmasa da veri taleplerini karşılar. Cortex: Cortex, blockchain üzerinde yapay zeka algoritmalarının çalışmasına izin verir. Bu, daha güvenli ve şeffaf yapay zeka uygulamalarının geliştirilmesine olanak tanır. CTXC adlı yerel kripto para birimi, ekosistem içinde işlemleri kolaylaştırır. AI Coin'lar, yapay zeka ve blockchaini bir araya geldiği dinamik alanlarda çeşitli kullanım durumlarına sahiptir. Bununla beraber katılımcılara farklı fırsatlar sunar.   Read the full article

[barkoturktv]

Meta yeni ve daha güçlü bir yapay zeka sistemi geliştiriyor

Facebook’un ana şirketi, yeni yapay zeka modelinin gelecek yıl hazır olmasını ve bunun Llama 2 adlı ticari versiyonundan birkaç kat daha güçlü olmasını hedefliyor. Llama 2, Meta’nın Temmuz ayında piyasaya sürülen açık kaynaklı yapay zeka dil modeli ve OpenAI’nin ChatGPT’si ve Google’ın GOOGL.O Bard’ıyla rekabet etmek üzere ortaya çıktı. Wall Street Journal’ın bildirdiğine göre, ayrıntıları hala…

[hacialikara]

LG, EXAONE 3.0 yapay zeka dil modelini tanıttı!

Yapay zeka dünyasında önemli bir gelişme yaşandı. LG AI Research, Kore’nin ilk açık kaynaklı yapay zeka modeli olan EXAONE 3.0 modelini resmi olarak tanıttı. Bu model, sadece Kore’nin değil, küresel AI sahnesinin de dikkatini çekti. Öyle ki, EXAONE 3.0, Korece testlerde liderliği eline alarak bu alanda resmen şov yaptı. LG yapay zeka modeli EXAONE 3.0 Kore’deki testlerde birinci oldu EXAONE 3.0,…

[largetechs]

Llama: Açık ve Verimli Temel Dil Modelleri

Llama, Meta AI tarafından geliştirilen ve halka açık veri kümelerini kullanarak eğitilmiş bir dizi temel dil modelidir. 7B ila 65B parametre arasında değişen modeller, metin oluşturma, dilleri çevirme, farklı türde yaratıcı içerikler yazma ve sorularınızı bilgilendirici bir şekilde yanıtlama gibi çeşitli görevler için kullanılabilir. Llama'nın Özellikleri: - Açık Kaynak: Llama modelleri, araştırmacıların ve geliştiricilerin modelleri incelemelerine, ince ayar yapmalarına ve iyileştirmelerine olanak tanıyan açık kaynaklı lisansla yayınlanmıştır. - Verimli: Llama modelleri, diğer büyük dil modellerine kıyasla daha az hesaplama kaynağı gerektirir, bu da onları daha erişilebilir ve kullanımı daha kolay hale getirir. - Çok Görevli: Llama modelleri, metin oluşturma, dilleri çevirme, farklı türde yaratıcı içerikler yazma ve sorularınızı bilgilendirici bir şekilde yanıtlama gibi çeşitli görevler için kullanılabilir. - Sürekli Gelişen: Llama modelleri, Meta AI araştırmacıları tarafından sürekli olarak güncellenmekte ve geliştirilmektedir. Llama'nın Kullanım Alanları: - Doğal Dil İşleme (NLP): Llama modelleri, metin sentezi, makine çevirisi, metin özetleme ve duygusal analiz gibi çeşitli NLP görevleri için kullanılabilir. - Yapay Zeka (AI) Uygulamaları: Llama modelleri, sohbet robotları, sanal asistanlar ve otomatik içerik oluşturma araçları gibi çeşitli AI uygulamalarında kullanılabilir. - Araştırma ve Geliştirme: Llama modelleri, dil modelleri ve NLP üzerine araştırma ve geliştirme için kullanılabilir. Llama'nın Avantajları: - Açık Kaynak: Llama modelleri açık kaynaklıdır, bu da araştırmacıların ve geliştiricilerin modelleri incelemelerine,ince ayar yapmalarına ve iyileştirmelerine olanak tanır. - Verimli: Llama modelleri, diğer büyük dil modellerine kıyasla daha az hesaplama kaynağı gerektirir, bu da onları daha erişilebilir ve kullanımı daha kolay hale getirir. - Çok Görevli: Llama modelleri, metin oluşturma, dilleri çevirme, farklı türde yaratıcı içerikler yazma ve sorularınızı bilgilendirici bir şekilde yanıtlama gibi çeşitli görevler için kullanılabilir. - Sürekli Gelişen: Llama modelleri, Meta AI araştırmacıları tarafından sürekli olarak güncellenmekte ve geliştirilmektedir. Llama'nın Dezavantajları: - Büyük Boyut: Llama modelleri hala oldukça büyüktür ve eğitim ve çalıştırma için önemli miktarda hesaplama kaynağı gerektirir. - Veri Bağımlılığı: Llama modelleri, eğitimlerinde kullanılan verilere bağımlıdır, bu da önyargılı veya hatalı sonuçlar üretebilecekleri anlamına gelir. - Etik Kaygılar: Llama modelleri gibi büyük dil modellerinin kullanımıyla ilgili birçok etik kaygı vardır, bu da bunların sorumlu bir şekilde geliştirilmesi ve kullanılması gerektiği anlamına gelir. Sonuç: Llama, çeşitli görevler için kullanılabilecek açık kaynaklı, verimli ve çok görevli bir dizi temel dil modelidir. Modeller hala geliştirme aşamasındadır, ancak araştırmacılar, geliştiriciler ve AI meraklıları için değerli bir araç haline gelme potansiyeline sahiptir. Llama Hakkında Daha Fazla Bilgi: - Llama Resmi Web Sitesi - Llama Teknik Raporu - Llama GitHub Deposu Llama ile İlgili İlginç Bilgiler: - Llama modelleri, Meta AI tarafından geliştirilen BlenderBot ve LaMDA gibi diğer büyük dil modellerini geliştirmek için kullanılmıştır. - Llama modelleri, metin oluşturma, dilleri çevirme ve farklı türde yaratıcı içerikler yazma gibi çeşitli görevlerde insan performansına yakın sonuçlar elde etmiştir. - Llama modelleri, araştırmacılar ve geliştiriciler tarafından yeni NLP uygulamaları ve AI araçları geliştirmek için kullanılmaktadır. Read the full article

[teknolojihaber]

Zuckerberg, kapalı kaynaklı yapay zeka projelerini eleştirdi

Yakın zamanda yapılan bir röportajda Meta CEO'su Mark Zuckerberg, rakiplerini kapalı kaynaklı yapay zeka sistemleri oluşturmaları nedeniyle eleştirdi ve onların sanki "Tanrı'yı ​​yaratıyormuş" gibi davrandıklarını söyledi. Zuckerberg açık kaynaklı yapay zekanın önemini vurguladı. Zuckerberg "tek bir yapay zeka" olmayacağına, çeşitli ihtiyaçlara uyacak birçok farklı yapay zekanın olacağına inanıyor. Teknolojilerin ve kullanıcı tercihlerinin farklı olduğunu vurgulayarak tek bir yapay zeka çözümü fikrine karşı çıktı. İlginç bir şekilde, Zuckerberg'in yorumları, Meta'nın yapay zekasını iOS'a entegre etmek için Apple ile yaptığı başarısız görüşmelere ilişkin raporların ardından geliyor ve bu da onun kapalı ekosistemlere yönelik eleştirisini açıklıyor. Meta, yapay zeka teknolojisini akıllı telefonların ötesine genişletmeye odaklanmayı planlıyor ve holografik ekranlar üzerinde düşünüyor. Read the full article