Yapay zekâ sözlüğü
Yapay zekâ kavramlarının kısa ve detaylı açıklamaları, günlük hayattan ve iş dünyasından örneklerle. Yeni başlayanlar için anlaşılır bir başvuru kaynağı.
AI Agent (Yapay Zekâ Ajanı)
Belirli bir görevi bağımsız olarak yerine getirmek için tasarlanmış yapay zekâ sistemidir.
API
Farklı yazılım sistemlerinin birbirleriyle iletişim kurmasını sağlayan arayüzdür.
Büyük Dil Modeli (LLM)
Devasa metin verisiyle eğitilmiş, doğal dili anlayan ve üreten yapay zekâ modelleridir.
Context Window (Bağlam Penceresi)
Bir yapay zekâ modelinin tek bir etkileşimde işleyebilecek maksimum token sayısıdır.
Embedding
Metin, görsel veya ses gibi verilerin sayısal vektörler olarak temsil edilmesidir.
Fine-Tuning (İnce Ayar)
Önceden eğitilmiş bir yapay zekâ modelinin, belirli bir görev veya alan için yeniden eğitilmesidir.
Hallucination (Halüsinasyon)
Yapay zekâ modelinin gerçeğe uymayan, uydurma bilgi üretmesi durumudur.
Multimodal Yapay Zekâ
Metin, görsel, ses ve video gibi birden çok veri türünü aynı anda işleyebilen yapay zekâ modelleridir.
Prompt
Yapay zekâ modelinden belirli bir çıktı almak için verilen doğal dil talimatıdır.
Prompt Engineering (Prompt Mühendisliği)
Yapay zekâ modellerinden en iyi çıktıyı almak için prompt tasarlama disiplinidir.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Yapay zekâ modeline dış bilgi kaynaklarından veri sağlayarak çıktıyı güçlendirme yöntemidir.
Token
Yapay zekâ modellerinde metnin işlendiği temel birim; kelime veya kelime parçası olabilir.
Üretken Yapay Zekâ
Metin, görsel, ses veya kod gibi yeni içerikler üretebilen yapay zekâ modellerini ifade eder.
Vector Database (Vektör Veritabanı)
Embedding vektörlerini depolayan ve anlamsal benzerlik aramayı sağlayan veritabanıdır.
Vibe Coding
Yapay zekâ destekli araçları kullanarak kod yazma sürecini önemli ölçüde hızlandıran geliştirme yöntemidir.
Yapay Zekâ
Makinelerin insan benzeri bilişsel yetenekleri sergilemesini sağlayan bilim ve mühendislik alanıdır.