AI

AI konusunda içerik üretirken yalnızca teknik tanımlar paylaşmakla yetinmiyorum; karar alma süreçlerine, ekip içi iletişimde işe yarayan formatlara ve yeni başlayanların sıklıkla kaçırdığı üretkenlik fırsatlarına da odaklanıyorum. Her yazının öncesinde kapsamlı araştırma notları çıkarıyor, farklı senaryolarda test ettiğim yaklaşımları ölçüyor ve sonuçları okunabilir bir çerçeveye yerleştiriyorum. Böylece hem deneyimli profesyoneller hem de bu başlıkla yeni tanışanlar için tekrar ziyaret etmeye değer yaşayan bir kaynak ortaya çıkıyor.

“OpenAI ve Jony Ive’ın İlk Donanımı: Yapay Zekâ Destekli Bir Kalem mi Geliyor?” başlıklı yazı, öne çıkan yazılardan biri. OpenAI’nin Jony Ive’ın LoveFrom ekibinden çıkan io girişimini satın almasının ardından, ilk donanım ürününün “bağlama duyarlı” yapay zekâ destekli bir kalem olabileceği konuşuluyor. Peki böyle bir ürün ne vaat edebilir, hangi riskleri taşır ve neden “üçüncü çekirdek cihaz” fikri yeniden gündemde? Yazıyı hazırlarken yalnızca teoriyi değil, uygulama sırasında karşılaştığım tuzakları ve başarılı teslimatlar için kritik gördüğüm kontrol listelerini de paylaştım. Yazıda ayrıca Yapay Zeka, OpenAI, AI Art başlıklarıyla ilgili bağlantılar da bulunuyor; bu bağlantılar ai gündemini tamamlayacak ek öğrenme yollarına işaret ediyor. Yazının sonunda yer alan pratik öneriler, konuyu kendi ekiplerine uyarlamak isteyen okuyucuların hızlıca sonuç üretmesine yardımcı oluyor.

“Instagram Patronu Açıkladı: Yapay Zekâ, 2026'da Sosyal Medyayı Nasıl Etkileyecek?” başlıklı yazı, seriyi derinleştiren içeriklerden biri. Adam Mosseri’nin 2026 vizyonu, sosyal medyada sentetik içerik bolluğu, güven krizi ve “gerçeklik kanıtı” ihtiyacını merkeze alıyor. Peki bu dönüşüm içerik üreticileri, platformlar ve kullanıcılar için ne anlama geliyor? Yazıyı hazırlarken yalnızca teoriyi değil, uygulama sırasında karşılaştığım tuzakları ve başarılı teslimatlar için kritik gördüğüm kontrol listelerini de paylaştım. Yazıda ayrıca Yapay Zeka, AI Art, Dokümantasyon başlıklarıyla ilgili bağlantılar da bulunuyor; bu bağlantılar ai gündemini tamamlayacak ek öğrenme yollarına işaret ediyor. Yazının sonunda yer alan pratik öneriler, konuyu kendi ekiplerine uyarlamak isteyen okuyucuların hızlıca sonuç üretmesine yardımcı oluyor.

“DeepSeek’ten 2026’nın İlk Büyük Hamlesi: Dev Yapay Zekâ Modellerini Ucuza Eğitmenin Formülü Bulundu!” başlıklı yazı, uygulamaya dönük örneklerden biri. DeepSeek’in mHC (Manifold-Constrained Hyper-Connections) yaklaşımı, dev modellerin eğitimini daha kararlı ve daha düşük maliyetli hâle getirmeyi hedefliyor. Peki bu mimari ne öneriyor, neyi “farklı” yapıyor ve 2026 için neden önemli bir sinyal? Yazıyı hazırlarken yalnızca teoriyi değil, uygulama sırasında karşılaştığım tuzakları ve başarılı teslimatlar için kritik gördüğüm kontrol listelerini de paylaştım. Yazıda ayrıca Yapay Zeka, DeepSeek, LLM başlıklarıyla ilgili bağlantılar da bulunuyor; bu bağlantılar ai gündemini tamamlayacak ek öğrenme yollarına işaret ediyor. Yazının sonunda yer alan pratik öneriler, konuyu kendi ekiplerine uyarlamak isteyen okuyucuların hızlıca sonuç üretmesine yardımcı oluyor.

“Hype Bitti, Şimdi Hesaplaşma Zamanı: Yapay Zekanın 2025 Sınavı” başlıklı yazı, stratejik planlamayı öne çıkaran bölümlerden biri. 2025, yapay zekâda ‘vay be’ etkisinin yerini ürünleştirme, ölçüm ve gerçek iş değeri tartışmalarına bıraktığı yıl oldu. Büyük vaatler küçüldü; kalıcı olan ise gündelik verimlilik kazançları. Yazıyı hazırlarken yalnızca teoriyi değil, uygulama sırasında karşılaştığım tuzakları ve başarılı teslimatlar için kritik gördüğüm kontrol listelerini de paylaştım. Yazıda ayrıca Yapay Zeka, Grok, Gemini başlıklarıyla ilgili bağlantılar da bulunuyor; bu bağlantılar ai gündemini tamamlayacak ek öğrenme yollarına işaret ediyor. Yazının sonunda yer alan pratik öneriler, konuyu kendi ekiplerine uyarlamak isteyen okuyucuların hızlıca sonuç üretmesine yardımcı oluyor.

“Yapay zeka 2025’te 765 milyar litreye varan su tüketimiyle gündemde” başlıklı yazı, toparlayıcı notları paylaşan kaynaklardan biri. Yeni bir çalışma, yapay zeka sistemlerinin su ayak izinin 2025’te 765 milyar litreye kadar çıkabileceğini öne sürüyor. Rakamlar kesin ölçüm değil; doğrudan ve dolaylı su kullanımını kapsayan tahminlere dayanıyor. Yazıyı hazırlarken yalnızca teoriyi değil, uygulama sırasında karşılaştığım tuzakları ve başarılı teslimatlar için kritik gördüğüm kontrol listelerini de paylaştım. Yazıda ayrıca Yapay Zeka, Grok, Gemini başlıklarıyla ilgili bağlantılar da bulunuyor; bu bağlantılar ai gündemini tamamlayacak ek öğrenme yollarına işaret ediyor. Yazının sonunda yer alan pratik öneriler, konuyu kendi ekiplerine uyarlamak isteyen okuyucuların hızlıca sonuç üretmesine yardımcı oluyor.

AI etiketi altındaki her yeni içerik, denediğim iş akışlarının ve geliştirici topluluğundan gelen soruların bir sonucu olarak şekilleniyor. Yazıları güncel tutmak için hem araçlardaki değişiklikleri takip ediyor hem de sahada karşılaşılan taze örnekleri eklemeye devam ediyorum. Bu yaklaşım sayesinde, sayfayı düzenli aralıklarla ziyaret eden okuyucular yalnızca haber almakla kalmıyor; aynı zamanda kendi planlarını gözden geçirmek için referans bir çerçeve de ediniyor.

AI başlığındaki yolculuğu yakından izlemek isterseniz, blogu kaynağınıza ekleyebilir, bültene abone olabilir ve sosyal kanallar üzerinden gönderdiğiniz tüm geri bildirimleri bu sayfaya taşıyabilirsiniz. Yeni yazılar eklendikçe rehberi güncelleyerek, her paragrafta gerçek projelerden süzülen deneyimi paylaşmaya devam edeceğim. Böylece ai alanındaki planlarınızı şekillendirirken ihtiyaç duyduğunuz veri, örnek ve anlatım tek bir yerde erişilebilir olacak.