Data Educators | AI & ML

We simplify AI, ML & NLP with chill threads.
No fluff. No jargon. Just clarity — in English & Turkish.

[Data Educators | AI & ML @dataeducatorsai]

Welcome to Data Educators AI

We break down AI, Machine Learning & NLP for curious minds.
Threads, tips, and fun stuff — all in a chill, no-jargon way.

Expect:
• Deep Learning
• Machine Learning
• NLP

Follow along & learn with us.

Let’s build smart together
#AI
#ML
#NLP

[Data Educators | AI & ML @dataeducatorsai]

Prompt engineering? Context Engineering

[Data Educators | AI & ML @dataeducatorsai]

Çok konuşmakla proje ilerlemiyor.
Her gün 1 satır kod, 1 adım analiz > 10 saat plan yapıp hiçbir şey yapmamak.
İcraat, konuşmanın en güzel versiyonudur.

[Data Educators | AI & ML @dataeducatorsai]

NVIDIA'dan Çin'e özel hamle:
ABD ihracat kısıtlamaları sonrası, Blackwell mimarili uygun fiyatlı yeni AI GPU'su B40 yolda.
H20'ye göre daha ucuz, daha sade ama hâlâ güçlü.
Çin pazarındaki rekabet kızışıyor.

[Data Educators | AI & ML @dataeducatorsai]

Google DeepMind’dan yeni AI ajanı: AlphaEvolve
Kendi algoritmasını tasarlayıp optimize ediyor.
Strassen’i geçti, veri merkezlerini hızlandırdı.
Kod artık yazılmıyor, evrim geçiriyor.

[Data Educators | AI & ML @dataeducatorsai]

Google DeepMind, yeni AI ajanı AlphaEvolve’u tanıttı.
Gemini destekli bu model, algoritmaları kendi başına keşfedip optimize edebiliyor.

AlphaEvolve, 11 boyutlu kissing number problemi gibi karmaşık matematiksel alanlarda ilerleme sağladı.

[Data Educators | AI & ML @dataeducatorsai]

OpenAI’nin Operator ajanı artık o3 modeliyle çalışıyor.
Daha güçlü akıl yürütme, daha güvenli kararlar ve daha az "bunu yapamam" cevabı.
Ajan çağında seviye atlanıyor.

[Data Educators | AI & ML @dataeducatorsai]

Yeni ARC-AGI-2 benchmark'ı yayınlandı!
François Chollet ve ekibi, yapay genel zekâ sistemlerinin soyut akıl yürütme yeteneklerini ölçmek için daha zorlu görevler içeren yeni bir test seti geliştirdi.
İnsanlar çözebiliyor, AI'lar zorlanıyor.
Detaylar: https://t.co/0UQz7pIckf

[Data Educators | AI & ML @dataeducatorsai]

İleri yayılım ve geri yayılım aşamasına ihtiyaç duymadan sinir ağlarını eğitmek mümkün mü?
Her katman bağımsız olarak eğitilse büyük modellerin bellek ihtiyacını azaltır ve eğitim sürecini hızlandırır. Ama nasıl diyorsan NoProp makalesine göz atmalısın.
https://t.co/OjClzpEnIv

[Data Educators | AI & ML @dataeducatorsai]

Sometimes, you just need to move.
Not to chase a goal,
but to let go of that one stubborn bug in your code,
clear your head, and breathe.
Reminder:
Feeling good > Everything

[Data Educators | AI & ML @dataeducatorsai]

LLM'ler sadece büyük istatistiksel modeller değildir.
Bir n-gram model 'Geçmiş olsun' der.
GPT ise 'Üzgünüm böyle hissetmiş olman gerçekten kötü. Anlatmak ister misin?' der.
Fark; bağlamı anlama, empati kurma ve üretkenliktir.

[Data Educators | AI & ML @dataeducatorsai]

Just tried running Ollama natively on Windows — no WSL needed!
Local LLMs like LLaMA, Mistral, and Phi now run smoothly with GPU support.
Super easy setup and Python API integration.
Impressed with how seamless it is.

[Data Educators | AI & ML @dataeducatorsai]

Claude’un system prompt’u sızdırıldı!
Bu belge, bir yapay zekâ modeline “nasıl düşünmesi gerektiği”nin perde arkasını gözler önüne seriyor.
İlginç detaylar arasında etik kurallar, bilgi sınırları ve cevap stratejileri var.

Belge için mesaj atmanız yeterlidir.

[Data Educators | AI & ML @dataeducatorsai]

Web siteniz herkes için erişilebilir mi?
WCAG (Web Content Accessibility Guidelines) uyumluluğu, engelli bireyler için dijital eşitliğin temelidir.
Unutmayın:

Görme engelliler için alternatif metin
Klavye ile gezinilebilirlik
Anlaşılır dil
#Erişilebilirlik #WCAG #WebDev

[Data Educators | AI & ML @dataeducatorsai]

Pandas yetersiz kaldıysa ama Spark fazla geliyorsa: Dask.
Aynı Pandas kodunu, daha büyük veri için çalıştır.
Multi-core? Dağıtık? RAM dostu? Hepsi onda.
Ne çok büyük, ne çok küçük… tam kıvamında.

[Data Educators | AI & ML @dataeducatorsai]

Pandas, tek bir bilgisayarın belleğinde çalışır.
Spark ise dağıtık sistemlerde, devasa verileri parçalayıp işler.
Aynı kod yapısı, farklı güçler:
Pandas küçük işler için harika,
Spark ise büyük veriyle dans eder.
Kodu yazarsın, Spark dağıtır.

Peki senin verin ne kadar “büyük”?

[Data Educators | AI & ML @dataeducatorsai]

Why did Transformers win over RNNs?

Faster training

Better long-range dependency handling

Scales beautifully with compute

[Data Educators | AI & ML @dataeducatorsai]

The Transformer architecture → backbone of modern LLMs.
Why did it spark a revolution? Let’s break it down:

[Data Educators | AI & ML @dataeducatorsai]

Bonus:
Original Transformer (for translation) →

Encoder → summarizes input

Decoder → generates output step by step