Le petit dictionnaire
Yapay zeka sözlüğü
Çocuğunuz eve yeni bir kelimeyle geldiğinde bakabileceğiniz yer. Her terimde sade bir tanım, çocuğa nasıl anlatılacağı ve gündelik bir örnek var.
A
- Açık kaynak model Open-source model (open-weight model) Parametreleri (ağırlıkları) ve çoğu zaman kodu herkesin indirip inceleyebileceği, kendi bilgisayarında çalıştırıp geliştirebileceği yapay zeka modeli.
- Algoritma Algorithm Bir problemi çözmek ya da bir görevi yerine getirmek için izlenen, açık ve sıralı adımlar dizisi.
- Aşırı öğrenme (overfitting) Overfitting Bir modelin eğitim verisini ezberleyip genel kuralı öğrenememesi; bu yüzden yeni verilerde başarısız olması.
B
- Bilgisayarlı görü Computer vision Bilgisayarların fotoğraf ve videolardaki nesneleri, yüzleri, hareketleri ve sahneleri tanıyıp yorumlamasını sağlayan yapay zeka alanı.
- Büyük dil modeli Large language model (LLM) Çok büyük miktarda metinle eğitilmiş, bir metinde sıradaki kelimeyi tahmin ederek yazı üreten ve soruları yanıtlayan yapay zeka modeli.
D
- Deepfake Deepfake Yapay zekayla üretilmiş ya da değiştirilmiş, gerçek bir kişiyi yapmadığı bir şeyi yapıyor veya söylüyor gibi gösteren sahte video, ses ya da görsel.
- Derin öğrenme Deep learning Çok katmanlı yapay sinir ağlarıyla büyük veriden karmaşık örüntüleri öğrenen makine öğrenmesi yaklaşımı.
- Doğal dil işleme Natural language processing (NLP) Bilgisayarların insan dilini, yani Türkçe, İngilizce gibi dillerde yazılmış ya da konuşulmuş metni anlamasını ve üretmesini sağlayan alan.
E
- Eğitim verisi ve test verisi Training data and test data Modelin öğrenmek için kullandığı veri (eğitim) ile daha önce hiç görmediği ve başarısını ölçmek için ayrılan veri (test).
- Etiketleme Data labeling (annotation) Verideki her örneğe doğru cevabı ya da kategorisini ekleme işlemi; denetimli öğrenmenin temelini oluşturur.
G
- Görüntü sınıflandırma Image classification Bir görüntünün hangi kategoriye ait olduğunu (örneğin kedi, köpek ya da kuş) tahmin eden bilgisayarlı görü görevi.
- GPU Graphics processing unit (GPU) Aynı anda çok sayıda basit hesabı paralel yapabilen işlemci; başta oyun grafikleri için geliştirildi, bugün yapay zeka eğitiminin temel donanımı.
M
Ö
- Öneri sistemi Recommender system Geçmiş davranışlarınıza ve benzer kullanıcılara bakarak ilginizi çekebilecek video, ürün, müzik ya da içerikleri öneren yapay zeka sistemi.
- Önyargı (bias) Bias Bir yapay zeka sisteminin, genellikle eğitim verisindeki dengesizlikler nedeniyle bazı grupları sistematik olarak kayırması ya da dezavantajlı bırakması.
P
- Parametre Parameter Bir modelin eğitim sırasında ayarlanan ve öğrendiği bilgiyi saklayan iç sayıları; sinir ağlarında ağırlıklar ve sapmalar.
- Pekiştirmeli öğrenme Reinforcement learning Bir yapay zekanın deneme yanılma yoluyla, iyi hamleler için ödül ve kötü hamleler için ceza alarak en iyi stratejiyi öğrendiği yöntem.
- Prompt (istem) Prompt Bir yapay zeka modeline ne yapmasını istediğimizi anlatan yazılı ya da sözlü talimat; yanıtın kalitesini doğrudan etkiler.
- Python Python Okunması kolay yazımı ve zengin kütüphaneleri sayesinde yapay zeka ve veri biliminde en yaygın kullanılan programlama dillerinden biri.
S
- Sinir ağı Neural network Birbirine bağlı basit hesaplama birimlerinden oluşan, beyindeki nöronlardan esinlenmiş ve verilerden öğrenebilen matematiksel yapı.
- Sohbet botu Chatbot Kullanıcıyla yazılı ya da sesli olarak karşılıklı konuşabilen, soruları yanıtlayan ve görevlere yardım eden bilgisayar programı.
Y
- Yapay zeka Artificial intelligence (AI) Bilgisayarların öğrenme, akıl yürütme, dil anlama ve görme gibi normalde insan zekası gerektiren işleri yapabilmesini sağlayan bilim dalı.
- Yapay zeka ajanı AI agent Bir hedefe ulaşmak için kendi başına plan yapan, araçları kullanan ve birden fazla adımı sırayla uygulayan yapay zeka sistemi.
- Yapay zeka etiği AI ethics Yapay zekanın adil, güvenli, şeffaf ve insan haklarına saygılı biçimde geliştirilip kullanılması için gereken ilke ve tartışmaların bütünü.
À toi de jouer.
Kelimeleri bilmek yetmez, kullanmak gerekir.
Atölyede çocuğunuz bu kavramların her birini kendi projesinde kullanarak öğrenir.