Yapay Zekâyı Kodlamak

Kitabın Açıklaması
Yapay zekâ artık yalnızca bir araştırma konusu değil; günlük hayatın, iş dünyasının ve toplumun merkezinde. İlk baskısıyla yapay zekânın temellerini ve Python ile kodlama pratiklerini okurla buluşturan bu kitap, 2. baskısında çok daha geniş, güncel ve vizyoner bir içerikle yeniden sizlerle.
Bu baskıda:
Büyük Dil Modelleri (LLM'ler): ChatGPT, Claude, LLaMA, Gemini, Mistral ve GPT-5'in mimarileri, kullanım alanları ve kıyaslamaları.
Üretken Yapay Zekâ (Generative AI): Diffusion modelleri, multimodal sistemler ve yapay zekânın yeni sınırları.
MLOps ve Model Dağıtımı: Model yaşam döngüsü, CI/CD, izleme, güncelleme ve endüstri uygulamaları.
Prompt Engineering ve İleri Teknikler: Zero-shot, few-shot, chain-of-thought, persona prompting ve RAG gibi güncel yöntemler.
Etik ve Hukuki Düzenlemeler: AB Yapay Zekâ Yasası (AI Act) ve sorumlu yapay zekâ tartışmaları.
Python 3.12–3.13 Yenilikleri: Modern sözdizimleri, pattern matching, type hinting ve performans geliştirmeleri.
Yeni Ekosistemler: Hugging Face, LangChain, Polars, PyTorch 2.0 ve daha fazlası.
Bu kitap kimler için?
Yapay zekâyı öğrenmek isteyen öğrenciler,
Uygulama geliştirmek isteyen yazılım mühendisleri,
Akademik dünyada araştırma yapan bilim insanları,
Sektörde güncel araçları kullanmak isteyen profesyoneller.
Bu kitap hem teoriyi hem pratiği bir araya getiriyor; sizi yalnızca okur değil, aynı zamanda yapay zekâ ile üreten, sorgulayan ve dönüştüren bir aktör olmaya davet ediyor.
Kitabın Konu Başlıkları
.
Yapay Zekâ (Artificial Intelligence – AI)
.
Python
.
Nesne Yönelimli Programlama (OOP)
.
Modüller, Kütüphaneler ve Araçlar
.
TensorFlow ve Keras Kütüphaneleri
.
Veri Bilimi
.
Matematik, İstatistik ve Yapay Zekâ
.
Makine Öğrenmesi
.
Yapay Sinir Ağları
.
Derin Öğrenme
.
Uygulamalar
.
MLOps ve Model Dağıtımı
.
Prompt Engineering ve İleri Teknikler