deep-ai.dev

Bu hesap @zaferdemirkol 'un öğrencileri tarafından yönetilmektedir. #deepaidev

[deep-ai.dev @deep_ai_dev]

Heyecanlı Bir Gün 🎉
Yeni oluşumumu paylaşmaktan mutluluk duyuyorum:
𝐘𝐚𝐩𝐚𝐲 𝐙𝐞𝐤𝐚 𝐆𝐞𝐥𝐢ş𝐭𝐢𝐫𝐢𝐜𝐢𝐥𝐞𝐫𝐢 / 𝐝𝐞𝐞𝐩-𝐀𝐈.𝐝𝐞𝐯
Linkedin grubu.

Gruba şu linkten ulaşıp üye olabilirsiniz:
🔗 https://t.co/Cg5t414pbG

Neden böyle bir grup kurdum aşağıdaki videoda anlatıyorum. 👇
🕸️ Grubun ayrıca bir web sayfası var:
https://t.co/AgBRRQ6Uv5

Üye olanlar eğitimlerden, etkinliklerden öncelikli olarak faydalanacaklar.
Hadi hemen siz de üye olun, bekliyorum.

[deep-ai.dev @deep_ai_dev]

🚀 817 Gerçek Dünya Makine Öğrenimi Projesi!

Makine öğrenmesiyle gerçek dünya problemlerini çözmek mi istiyorsun? 817 farklı proje içeren dev bir liste seni bekliyor! 📊🤖

📌 Öne çıkan proje kategorileri:
🔹 Tahminleme & Analitik: Satış, fiyat, hava durumu, hisse senedi analizleri
🔹 Görüntü İşleme: Yüz tanıma, nesne algılama, derin sahne analizi
🔹 Doğal Dil İşleme (NLP): Sentiment analizi, haber sınıflandırma, chatbot geliştirme
🔹 Sağlık & Finans: Kanser teşhisi, kredi dolandırıcılığı tespiti, sigorta riski analizi

Kendi projeni seç ve makine öğrenmesinde uzmanlaş! Listeyi keşfetmek için takipte kal.

👇👇 @zaferdemirkol
https://t.co/apF03wtVoO

[deep-ai.dev @deep_ai_dev]

Yapay Zekayı Öğrenmek İsteyen Herkes İçin Ücretsiz Kurs! 🤖🎓

Yapay zeka dünyasına giriş yapmak istiyor ama nereden başlayacağını bilmiyor musun? Elements of AI, herkesin AI’yi anlamasını sağlayan ücretsiz bir eğitim programı sunuyor!

📌 Bu kursta neler var?
🔹 AI’nin temelleri ve nasıl çalıştığı
🔹 Etik ve toplum üzerindeki etkileri
🔹 Uygulamalı makine öğrenimi konseptleri

Teknik bilgiye sahip olmasan bile bu kurs, yapay zekayı anlaman ve kullanabilmen için harika bir başlangıç noktası!

👇

https://t.co/pclc6ZqFx2

[deep-ai.dev @deep_ai_dev]

Google Cloud ile Makine Öğrenimi ve AI Eğitimi 🚀🤖

Makine öğrenimi ve yapay zeka alanında kendini geliştirmek mi istiyorsun? @Google Cloud’un AI eğitim programı, sektörde en çok kullanılan araçları ve teknikleri öğrenmek için harika bir fırsat sunuyor!

📌 Bu eğitimde neler var?
🔹 Makine öğrenimi temelleri ve uygulamalı AI modelleri
🔹 Google Cloud AI araçlarıyla çalışma
🔹 Gerçek dünya projeleriyle deneyim kazanma

Eğer AI ve ML alanında güçlü bir temel oluşturmak istiyorsan, bu eğitime göz at!

👇

https://t.co/lxuKREAH9Z

[deep-ai.dev @deep_ai_dev]

LLM vs. NLP: Yapay Zeka Dil Modelleri Arasındaki Farklar 🤖📊

Büyük Dil Modelleri (LLM) ve Doğal Dil İşleme (NLP) kavramları sıkça karıştırılıyor. Peki, bu iki teknoloji arasındaki farklar neler?

📌 NLP (Natural Language Processing)
🔹 Metin anlama, duygu analizi, dil çevirisi gibi işlemleri kapsar.
🔹 Küçük ve spesifik modellerle çalışabilir.
🔹 Kural tabanlı veya makine öğrenimi yöntemleriyle geliştirilir.

📌 LLM (Large Language Model)
🔹 Milyarlarca parametre içeren büyük ölçekli dil modelleri
🔹 Kapsamlı metin üretme, kod yazma, mantık yürütme yetenekleri
🔹 Gelişmiş derin öğrenme teknikleriyle eğitilir.

Eğer LLM ve NLP arasındaki farkları daha derinlemesine incelemek istiyorsan, bu rehbere göz at!

👇

https://t.co/wxcZd26rx0

[deep-ai.dev @deep_ai_dev]

Airtable’a Açık Kaynak Alternatifler: Daha Esnek ve Uygun Maliyetli Seçenekler! 📊🚀

Veri tabanı yönetimi ve iş akışlarını düzenlemek için Airtable harika bir araç, ancak açık kaynak alternatifler de güçlü seçenekler sunuyor. Peki, daha esnek ve özgür çözümler neler?

📌 Açık kaynak Airtable alternatifleri neden tercih edilmeli?

✅ Özelleştirme imkanı – İhtiyacına göre şekillendirebilirsin.

✅ Daha düşük maliyet – Lisans ücretleri olmadan verimli kullanım.

✅ Tam kontrol – Verilerin tamamen senin elinde!

Eğer kendi iş akışlarını yönetmek için açık kaynak bir çözüm arıyorsan, bu rehbere göz at!

👇

https://t.co/Xwmz5SraZb

[deep-ai.dev @deep_ai_dev]

LangChain Ekosistemi: LLM Uygulamalarının Güç Merkezi! 🔗🤖

Yapay zeka modellerini daha verimli ve akıllı hale getirmek isteyenler için LangChain, en güçlü framework’lerden biri! Peki, @langchain ekosistemi neler sunuyor?

📌 Öne çıkan özellikler:

🔹 #LLM entegrasyonları – #GPT-4, #Claude, #LLaMA gibi modellerle uyumlu

🔹 Zincirleme akışlar – #AI uygulamalarında daha akıllı iş akışları oluşturma

🔹 Retrieval-Augmented Generation (#RAG) – Bilgiye dayalı daha güçlü yanıtlar üretme

🔹 Ajan destekli işlemler – Otonom AI sistemleri geliştirme

Eğer LLM tabanlı projelerde daha ölçeklenebilir ve güçlü çözümler üretmek istiyorsan, LangChain ekosistemine göz atmalısın! 🚀

[deep-ai.dev @deep_ai_dev]

Açık Kaynak vs. Kapalı Kaynak LLM'ler: Hangisi Daha İyi? 🤖⚡

Yapay zeka dünyasında LLM’lerin açık kaynak mı yoksa kapalı kaynak mı olması gerektiği büyük bir tartışma konusu! Peki, bu iki yaklaşımın farkları neler?

📌 Açık Kaynak LLM’ler:
✅ Daha fazla şeffaflık ve özelleştirme imkanı
✅ Topluluk katkısıyla sürekli gelişim
✅ Daha düşük maliyet ve bağımsızlık

📌 Kapalı Kaynak LLM’ler:
✅ Büyük şirketlerin sunduğu optimize edilmiş modeller
✅ Daha iyi destek ve stabilite
✅ Güçlü donanımlarla yüksek performans

Hangi modelin senin için daha iyi olduğuna karar vermek için detaylı karşılaştırmaya göz at!

👇

https://t.co/4QF2BIMQeW

[deep-ai.dev @deep_ai_dev]

CAMEL AI: Otonom AI Ajanları İçin Açık Kaynak Çerçeve 🤖🔥

AI ajanları geliştirmek isteyenler için CAMEL AI, güçlü bir açık kaynak framework sunuyor! 🚀 @CamelAIOrg

📌 Neler sunuyor?

🔹 Otonom AI ajanları geliştirme

🔹 Çoklu #LLM desteği (#GPT-4, #Claude, #DeepSeek vb.)

🔹 Görev planlama, iş birliği ve otomasyon

Geliştiriciler için esnek, ölçeklenebilir ve açık kaynak bir AI agent framework’ü arıyorsan, CAMEL AI’ye mutlaka göz at!

👇

https://t.co/VKhCkzMQRb

[deep-ai.dev @deep_ai_dev]

Dijital Çalışanlar: AI Ajanları Nasıl İnşa Edilir? 🤖💼

Yapay zeka ajanları, bağımsız görevleri yerine getirebilen dijital çalışanlar olarak iş dünyasında hızla yaygınlaşıyor. Peki, AI ajanları nasıl geliştiriliyor?

📌 Öne çıkanlar:

🔹 Otonom karar alma – AI ajanlarının kendi başına süreçleri yönetmesi

🔹 Görev yürütme ve otomasyon – Verimliliği artıran sistemler

🔹 Farklı AI framework’leriyle entegrasyon – Güçlü ve ölçeklenebilir modeller

Eğer AI ajanlarıyla iş akışlarını nasıl optimize edebileceğini öğrenmek istiyorsan, bu rehberi kaçırma!
👇

https://t.co/gmB05AjLGQ

[deep-ai.dev @deep_ai_dev]

FlashAttention: Daha Hızlı ve Daha Verimli Transformer’lar ��çin Yeni Bir Yaklaşım ⚡🤖

Büyük dil modelleri (LLM’ler) giderek daha karmaşık hale geliyor ve hesaplama verimliliği kritik bir konu haline geliyor. Peki, FlashAttention bu sorunu nasıl çözüyor?

📌 Öne çıkanlar:

🔹 Hızlı ve bellek açısından verimli attention mekanizması

🔹 I/O farkındalığı ile optimize edilmiş hesaplamalar

🔹 Büyük dil modellerinin daha az kaynak kullanarak daha iyi performans göstermesi

Eğer LLM’lerde verimlilik optimizasyonlarını merak ediyorsan, bu rehbere göz atmalısın!

👇

https://t.co/98xDfEio0F

[deep-ai.dev @deep_ai_dev]

2 Milyar Parametreli #LLM’i Sıfırdan İnşa Etmek! 🤯🚀

Büyük Dil Modelleri (LLM) geliştirmek sadece büyük teknoloji şirketlerinin işi mi? Hayır! Python kullanarak sıfırdan 2 milyar parametreli bir model inşa etmek mümkün. Peki, nasıl?

📌 Öne çıkanlar:

🔹 Veri toplama ve ön işleme süreci

🔹 Model mimarisi ve eğitim stratejileri

🔹 Performans optimizasyonları ve zorluklar

Eğer LLM geliştirme sürecinin teknik detaylarını öğrenmek istiyorsan, bu rehberi kaçırma!

👇

https://t.co/Fu6DJ4VMgP

[deep-ai.dev @deep_ai_dev]

RAG Modellerinde En İyi Uygulamalar: Daha Doğru ve Güçlü Yanıtlar İçin 🚀

Retrieval-Augmented Generation (RAG), yapay zekanın daha güncel ve doğru yanıtlar üretmesini sağlayan güçlü bir yöntem. Peki, #RAG modellerinden en iyi verimi almak için hangi teknikler kullanılmalı?

📌 Öne çıkan en iyi uygulamalar:

🔹 Doğru veri kaynaklarını seçmek – Modelin güvenilir bilgiye erişmesini sağlamak

🔹 Etkin bilgi getirme (retrieval) stratejileri – Yanıt kalitesini artırmak

🔹 Yanıtları iyileştirmek için filtreleme ve doğrulama – Hallucination riskini minimize etmek

RAG modelleriyle daha etkili ve güvenilir yapay zeka çözümleri geliştirmek için rehberi inceleyin!

#deepaidev

👇
https://t.co/CrXeu09FAX

[deep-ai.dev @deep_ai_dev]

Perplexity API + Claude Sonnet 3.7 = Gerçek Zamanlı Web Arama Gücü! 🔎🤖

Yapay zeka asistanları artık daha güncel ve hızlı bilgiye erişebiliyor! @perplexity_ai API’nin MCP sunucusu, #Claude Sonnet 3.7’yi gerçek zamanlı web arama yetenekleriyle donatıyor.

📌 Öne çıkanlar:

🔹 Sonar API desteği ile anlık veri çekme

🔹 Piyasa araştırmaları ve hızlı bilgi erişimi için güçlü bir araç

🔹 Geliştiriciler için kolay entegrasyon

Bu gelişme, #LLM'lerin güncelliğini artırarak yeni kullanım senaryoları yaratabilir. Daha fazla teknik detay için resmi kaynaklara göz at!

https://t.co/9sHuJEBWjF

[deep-ai.dev @deep_ai_dev]

#Manus AI’a Meydan Okuyan Açık Kaynak Rakip: OWL!

#AI ajanlarında açık kaynak devrimi! #OWL, #GitHub’da hızla yükselen, özerk yeteneklere sahip bir AI agent çerçevesi olarak dikkat çekiyor.

📌 Neler yapabiliyor?

🔹 Araştırma yapar, tarayıcıyı kullanır, kod yazar ve çalıştırır – Üstelik çoklu agent desteğiyle!

🔹 #Claude 3.7 Sonnet, #DeepSeek, GPT-4o ve #Ollama ile uyumlu

🔹 Yerel #LLM’lerle çalışabilir, %100 açık kaynak ve tamamen geliştirici dostu

Geliştiriciler arasında heyecan yaratan bu framework, açık kaynak AI dünyasında yeni bir standart olabilir mi?

[deep-ai.dev @deep_ai_dev]

Google’dan Yeni Açık Kaynak Model: #Gemma3 🚀

@Google , tek bir #GPU veya #TPU üzerinde çalışabilen en güçlü yapay zeka modeli olduğunu iddia ettiği #Gemma 3’ü duyurdu!

🔹 Geliştiriciler için optimize edildi

🔹 Tek bir H100 GPU ile #DeepSeek V3 671B’den daha yüksek ELO puanı elde ediyor

🔹 Tek hızlandırıcı üzerinde yüksek verim sunuyor

Gemma 3, özellikle sınırlı donanıma sahip geliştiriciler için yeni bir alternatif olabilir! 🔥

📌 Detaylar için: Gemma 3’i Keşfet

https://t.co/1F7NCkAbpn

[deep-ai.dev @deep_ai_dev]

Türkiye’nin İlk 360° Donanımlı Yapay Zeka Şirketi: https://t.co/wYS8pL2nXh

Siliconmade Academy'nin Yapay Zeka Eğitmeni @zaferdemirkol ve Kurucu Eğitmeni Barış Erdemir, Türkiye’nin ilk kapsamlı yapay zeka şirketi olan https://t.co/wYS8pL2nXh’ı kurdu.

Bu özel YouTube videosunda:
📌 https://t.co/wYS8pL2nXh’ın vizyonu ve sunduğu çözümler
📌 Yapay zeka dünyasındaki güncel gelişmeler
📌 Geleceğe dair önemli değerlendirmeler

Videoyu izlemek için 🔽🔽

https://t.co/YdqrswbFa1

[deep-ai.dev @deep_ai_dev]

#LangGraph + #DeepSeek R1 = Yeni Nesil #Agentic RAG! 🤯

LLM'leri daha akıllı ve verimli hale getirmek için Agentic #RAG yaklaşımı hızla gelişiyor. Peki, LangGraph ve DeepSeek R1 ile neler mümkün? 🚀

📌 Öne çıkanlar:
🔹 LangGraph – Daha modüler ve ölçeklenebilir AI iş akışları oluşturma
🔹 DeepSeek R1 – Gelişmiş fonksiyon çağrıları ve bilgi getirme (retrieval) süreçleri
🔹 Agentic RAG – LLM’lerin daha mantıklı ve hedefe yönelik yanıtlar üretmesini sağlıyor

Sonuçlar gerçekten çılgın! Performans artışı ve daha doğru #AI yanıtları için bu kombinasyonu kaçırma! 👀

📖 Makale: https://t.co/85xIjIIvzk

🎥 Demo: https://t.co/XHJw1Vh7rW

[deep-ai.dev @deep_ai_dev]

LangChain vs. LangGraph: Hangi Framework Daha Güçlü? 🤔

#LLM tabanlı uygulamalar geliştirirken @langchain mi, yoksa LangGraph mı daha iyi? İşte iki framework’ün karşılaştırması!

📌 #LangChain 🔗
✔️ LLM entegrasyonları için esnek ve geniş API desteği
✔️ Zincirleme sorgularla veri akışını kolay yönetme
✔️ Çeşitli veri kaynakları ve hafıza yönetimi

📌 #LangGraph 📊
✔️ Daha modüler ve grafik tabanlı yaklaşım
✔️ Kompleks #AI iş akışlarını yönetmek için ideal
✔️ Çok ajanlı sistemler için daha güçlü yapı

Hangi framework senin için daha uygun? Karşılaştırmayı detaylı incelemek için rehbere göz at! 👇

https://t.co/NiIxzjN6SR

#deepaidev @curotec

[deep-ai.dev @deep_ai_dev]

LLM ile Güçlü Uygulamalar Geliştirmeye Hazır mısın? 🚀

#Yapayzeka projelerinde bir adım öne geçmek istiyorsan, @langchain tam sana göre! 🤖✨

📌 Bu kursta neler öğreneceksin?
🔹 #LLM tabanlı uygulamalar nasıl geliştirilir?
🔹 #LangChain ile zincirleme sorgular & veri akışı yönetimi
🔹 Gerçek dünya projelerinde #AI entegrasyonu

Eğer LLM’leri kullanarak güçlü AI projeleri geliştirmek istiyorsan, bu ücretsiz kursu kaçırma! ��

https://t.co/QbLFaybc4d

#deepaidev @DataCamp

[deep-ai.dev @deep_ai_dev]

Prompt Injection Nedir ve Neden Önemlidir? 🚨🤖

Yapay zeka modellerini kandırmak mümkün mü? #Prompt Injection saldırıları, LLM’lerin istemeden hassas bilgileri sızdırmasına veya yanlış yönlendirilmesine neden olabilir!

📌 Nasıl çalışıyor?
🔹 #AI modeline gizli komutlar ekleyerek manipülasyon yapmak
🔹 Yanıtlarda istenmeyen bilgilerin açığa çıkmasına yol açmak

📌 Nasıl önlenir?
✅ Girişleri dikkatlice filtrelemek
✅ Kullanıcı girdilerini denetlemek
✅ AI modelini güvenli hale getiren sistemler kullanmak

#LLM güvenliği hakkında daha fazla bilgi almak için rehbere göz at! 👇

https://t.co/bS09aE0GUs

#deepaidev