Üretken Yapay Zekanın (Generative AI) Keşfi: DeepLearning.AI’dan Andrew Ng’nin ‘Herkes için Üretken Yapay Zeka’ Kursundan İzlenimler
Üretken yapay zeka (Generative AI), çeşitli ortamlarda insan benzeri içerik üretme becerisiyle yaygın bir popülerlik kazanmıştır. Üretken Çekişmeli Ağların (GAN’lar) 2014 yılında kullanıma sunulması, gerçek insanları taklit eden inandırıcı otantik görüntülerin, videoların ve seslerin oluşturulmasına olanak tanıyan önemli bir dönüm noktası olmuştur.
Üretken Yapay Zeka, yapay zekanın (YZ) dönüştürücü potansiyeline erişimini genişletmek için güçlü bir araç seti olarak konumlandırılmıştır ve herhangi bir insan görevini yerine getirebilen yapay genel zeka (AGI) için zemin hazırlayan “genel amaçlı bir teknoloji” haline gelme potansiyeline sahiptir.
Ekim 2023'te Andrew Ng’nin öncülük ettiği DeepLearning.AI, “Herkes için Üretken Yapay Zeka” başlıklı altı saatlik kapsamlı bir kurs sunmuştur. Bir eğitim girişimi olarak Andrew Ng tarafından kurulan DeepLearning.AI, Coursera gibi platformlarda çok sayıda kurs sunarak ve TensorFlow ve Keras gibi önde gelen yapay zeka kütüphanelerinin geliştirilmesine katkıda bulunarak yapay zekanın ilerlemesinde önemli bir rol oynamıştır. Andrew Ng’nin usta öğretim tarzıyla yönlendirilen kurs, üretken yapay zekayı hem teknik olan hem de olmayan izleyiciler için erişilebilir hale getirmeyi amaçlamaktadır. Eğitim, üretken yapay zekanın tanımı ve işleyişi, yaygın kullanım durumları ve sınırlamalar gibi temel konuları kapsamaktadır.
Eğitim ayrıca, bir jeneratif YZ projesinin yaşam döngüsünü inceleyerek, konseptten lansmana kadar içgörüler sunmakta ve etkili hızlı mühendisliği vurgulamaktadır. Ayrıca, bireyler, işletmeler ve genel olarak toplum için üretken YZ teknolojileriyle ilişkili potansiyel fırsatları ve riskleri araştırmaktadır. Kursta edinilen beceriler, Üretken YZ, YZ stratejisi, büyük dil modelleri (LLM), Üretken YZ araçları ve YZ üretkenliğini kapsamaktadır.
Üç modülden oluşan kurs, alanının önde gelen isimlerinden Andrew Ng tarafından veriliyor. “Generative AI for Everyone (Herkes için Üretken Yapay Zeka)” başlıklı eğitim, kişisel ve profesyonel güçlendirme için üretken yapay zekadan yararlanma konusunda benzersiz bir bakış açısı sunuyor. Modüller, uygulamalı alıştırmalar, hızlı mühendislikle ilgili ipuçları ve gelişmiş YZ uygulamaları hakkında rehberlik içermektedir.
Prof. Andrew Ng’nin Üretken Yapay Zekanın artılarını ve eksilerini etkili bir şekilde özetlemesi ve medya tarafından yayılan yaygın efsaneleri ortadan kaldırması ile kursun içerik organizasyonu büyük beğeni topluyor. Müfredat ayrıca kurumsal ortamlarda Büyük Dil Modellerinden (LLM’ler) yararlanma süreçlerini, potansiyel kullanım durumlarını ve uygulama senaryolarında doğruluğu artırmak için LLM’lere ince ayar yapma stratejilerini paylaşıyor.
Katılımcılar, kursun ilham verici, kavrayışlı içerik ve pratik uygulamalar sağlayan olağanüstü kalitesinden övgüyle bahsetmektedir.
Sonuç olarak, Andrew Ng ve tüm ekibe, Yapay Zeka eğitimini ilerletme ve bu dönüştürücü alanda erişilebilirliği teşvik etme konusundaki olağanüstü katkıları için herkes adına yürekten teşekkür ediyorum.
“Herkes için Üretken Yapay Zeka”, farklı geçmişlerden gelen bireylerin yapay zeka destekli geleceğimizi şekillendirmeye aktif olarak katılmalarını sağlayan değerli bir kaynak olarak durmaktadır.
Bu yazıda, Andrew Ng tarafından bu kurs süresince ustalıkla ele alınan konuların genişliğini özetleyen kapsamlı bir özet sunmaya çalışacağım.
YZ nedir ve YZ’nin temel bileşenleri nelerdir?
Yapay Zeka (AI), her biri belirli görevleri yerine getirmek ve makine öğrenimi ve problem çözme alanındaki çeşitli zorlukları ele almak için tasarlanmış çeşitli araç ve metodolojileri kapsar. Denetimli Öğrenme (Supervised Learning), Denetimsiz Öğrenme (UnSupervised Learning), Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning) ve Üretken Yapay Zekayı (Generative AI) içeren YZ’nin temel bileşenlerini inceleyelim.
Denetimli Öğrenme (Supervised Learning):
Denetimli öğrenme, verileri etiketleme sürecine odaklanan yapay zekada temel bir kavramdır. Bu yaklaşımda, algoritma girdi-çıktı çiftlerini içeren bir veri kümesi üzerinde eğitilir ve amaç, modelin verilen girdilere dayalı olarak çıktıyı doğru bir şekilde tahmin eden eşleme işlevini öğrenmesidir. Bu öğrenme biçimi, algoritmanın genelleme yapması ve tahminlerde bulunması için etiketli örnekler sağlayarak öğrenme sürecini denetleyen bir öğretmene benzer.
Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning):
Denetimsiz öğrenme ise etiketlenmemiş verilerle ilgilenir. Algoritma, açık bir yönlendirme olmadan veri içindeki doğal kalıpları ve yapıları keşfeder. Kümeleme ve boyut azaltma, denetimsiz öğrenmede yaygın olarak kullanılan tekniklerdir. Algoritma, önceden tanımlanmış etiketlerin yardımı olmadan ilişkileri ve kalıpları tanımlayarak keşfedilmemiş bölgede yolunu bulmakla görevlendirilmiş gibidir.
Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning):
Pekiştirmeli öğrenme, insanların deneme yanılma yoluyla nasıl öğrendiğinden ilham alır. Bu paradigmada, bir ajan (agent) bir çevre (environment) ile etkileşime girer, kararlar verir ve ödüller veya cezalar şeklinde geri bildirim alır. Amaç, ajanın zaman içinde kümülatif ödülleri maksimize eden en uygun eylem dizisini öğrenmesidir. Pekiştirmeli öğrenme, olumlu davranışların pekiştirildiği ve olumsuz davranışların sonuçlar yoluyla caydırıldığı bir evcil hayvanı eğitmek gibidir.
Üretken Yapay Zeka (Generative AI) :
Üretken YZ, yapay zekada büyüleyici bir alanı temsil eder. Belirli görevlere odaklanan diğer YZ türlerinin aksine, üretken YZ yeni içerik oluşturmak, üretmek veya üretmek için tasarlanmıştır. Bu, metin, görüntü ve hatta müzik üretmeye kadar uzanabilir. Verilerin altında yatan kalıpları ve yapıları anlamak için modellerin eğitilmesini içerir ve böylece yeni, yaratıcı çıktılar üretmelerini sağlar. Üretken YZ bir sanatçı ya da hikaye anlatıcısı gibidir, öğrenilen kalıplara dayanarak tamamen yeni bir şey yaratır.
YZ’nin bu temel unsurlarını anlamak, karmaşık sorunları çözmek, görevleri otomatikleştirmek ve hatta yaratıcı çabalara katkıda bulunmak için makine öğreniminin gücünden yararlanmak için bir temel sağlar. Yapay zeka gelişmeye devam ettikçe, bu araçlar da gelişerek yenilikçi çözümler sunuyor ve yapay zeka alanında mümkün olanın sınırlarını zorluyor.
Üretken Yapay Zeka Nedir?
“Herkes için Üretken Yapay Zeka”, Andrew Ng tarafından yönetilen ve katılımcıları üretken yapay zekanın dönüştürücü manzarasını keşfetmeye davet eden bir kurstur. ChatGPT’nin piyasaya sürülmesiyle öne çıkan bu teknoloji, öğrenme ve iş dinamikleri üzerindeki yıkıcı etkisi ve küresel ekonomik büyümeye potansiyel katkılarıyla tanınıyor. Kurs, üretkenlik kazanımlarından iş kaybına ilişkin endişelere kadar üretken yapay zekanın etkisine ilişkin çeşitli perspektifleri kapsamaktadır. ChatGPT, Google’ın Bard’ı ve Microsoft’un Bing Chat’i gibi örnekler, metin, görüntü ve sesi kapsayan üretken yapay zekanın geniş kapsamını göstermektedir.
Andrew Ng, Generative AI’nın, özellikle OpenAI’nin ChatGPT’si, Kasım 2022 civarında yaygın ilgi görmeye başladığını ifade eder. Ng’ye göre, bu teknolojinin ekonomiye yıllık 2.6 ila 4.4 trilyon dolar arasında bir katkı sağlayabileceğini öngören projeksiyonlar bulunmaktadır. Goldman Sachs’in tahminine göre, önümüzdeki on yıl içinde küresel GSYİH’de %7'lik bir artış beklenmektedir. Ayrıca, OpenAI ve UPenn tarafından yapılan bir çalışma, ABD çalışanlarının %80'inden fazlasının günlük görevlerinin %10'u üzerinde etkilenebileceğini tahmin ederek, üretkenliği artırma umutları ve otomasyon kaynaklı iş kaybı endişeleri arasında ikilem oluşturmaktadır.
Bu kurs, ChatGPT ve Bard gibi modellere odaklanarak üretken yapay zekanın temel işleyişini incelemektedir. Denetimli öğrenme, bu ilke üzerinde çalışan büyük dil modelleri (LLM’ler) ile bir temel olarak tanıtılmaktadır. ChatGPT gibi LLM’ler, geniş veri kümelerine dayanarak bir dizideki bir sonraki kelimeyi tahmin eder. Kurs, LLM’lerin yazma, bilgi alma ve daha fazlasına nasıl yardımcı olduğunu göstererek pratik uygulamaları vurgulamaktadır.
ChatGPT gibi LLM’ler için web arayüzleri, kullanıcıların YZ araçlarını kullanmaları için yeni yollar sunar. Bu kurs, YZ uygulamalarını bilgi edinmeden yaratıcı çabalara kadar günlük rutinlere dahil etmeyi araştırmaktadır. LLM’ler değerli düşünce ortakları olabilirken, yanlış bilgi üretebilecekleri için dikkatli olunması tavsiye edilmektedir. Eğitim, web aramalarının LLM’lerden daha güvenilir olabileceği senaryoları vurgulayarak sona ermektedir.
Gelecek içerik, LLM örneklerine, güçlü ve zayıf yönlerine ve en iyi uygulamalara daha derin bir dalış vaat ediyor. Üretken yapay zeka, genel amaçlı bir teknoloji olarak, daha spesifik teknolojilerin aksine, belirli kullanım durumlarını tanımlamada zorluklar ortaya çıkarmaktadır. LLM’ler yazma, okuma ve sohbet görevlerinde mükemmeldir ve bilgi erişiminde yaratıcı girdi ve yardım sunar. Bu ders, çeşitli profesyonel ortamlardaki önemlerini vurgulayarak web arayüzü ve yazılım tabanlı LLM uygulamaları arasında ayrım yapmaktadır. Sonraki bölümler, her kategorideki belirli örnekleri inceleyecek ve üretken yapay zekanın pratik uygulanabilirliğini gösterecektir.
Üretken Yapay Zeka Uygulamaları:
Andrew Ng, büyük dil modellerinin (LLM’ler) mümkün kıldığı üç temel görevi tartışıyor: “yazma, okuma ve sohbet etme”
Yazma alanında, LLM’ler beyin fırtınası, basın bülteni yazma ve çeviri gibi görevlerde üstünlük göstermekte ve istemleri yinelemeli olarak geliştirmenin önemini vurgulamaktadır. Okuma görevleri redaksiyon, özetleme ve müşteri hizmetleri analizi gibi uygulamaları içerir. Sohbet alanında Ng, müşteri hizmetlerindeki tasarım noktalarının spektrumunu araştırıyor ve “döngüdeki insan” yaklaşımını savunuyor.
Büyük Dil Modellerinin sınırlamaları:
Andrew Ng, LLM’lerin yeteneklerini ve sınırlamalarını araştırıyor ve yeni bir üniversite mezununun hızlı talimatlarla gerçekleştirebileceği görevlere dayalı bir zihinsel model sunuyor. Temel sınırlamalar arasında bilgi kesintileri, halüsinasyonlar, girdi/çıktı uzunluğu kısıtlamaları, yapılandırılmış veri zorluklarının üstesinden gelme ve çıktıdaki potansiyel önyargılar yer alıyor. Ng, potansiyel tuzakların üstesinden gelebilmek için bu sınırlamaları anlamak gerektiğini vurguluyor.
Büyük Dil Modellerinin Teşvik Etmek için İpuçları:
Ng, etkili yönlendirme için üç ana ipucu paylaşıyor:
-Ayrıntılı ve spesifik olun
-Adım adım talimatlarla modelin düşünme sürecine rehberlik edin
-Deneyip yineleyin
Yinelemeli süreç, model yanıtlarına dayalı olarak yönlendirmelerin rafine edilmesini içerir. Ng, ilk yönlendirmeler üzerinde fazla düşünülmemesi konusunda uyarıyor, denemeyi teşvik ediyor ve LLM çıktısı üzerinde harekete geçmeden önce doğrulamanın önemini vurguluyor.
Difüzyon Modelleri ile Görüntü Oluşturma:
Andrew Ng, özünde denetimli öğrenmeyi vurgulayan difüzyon modellerini kullanarak görüntü oluşturmayı açıklıyor. Süreç, gürültülü görüntüler üzerinde eğitim almayı ve daha temiz versiyonlar oluşturmak için gürültüyü kademeli olarak azaltmayı içerir. Uygulama, kontrollü görüntü üretimi için metin istemleri eklemeyi içerir. Ng, metin yönlendirmeli görüntü oluşturma adımlarını gösteriyor ve difüzyon modellerinin etkinliğinde denetimli öğrenmenin rolünün altını çiziyor.
Yazılım Uygulamaları
Andrew Ng, çeşitli yazılım projelerindeki yaygın uygulamasını vurgulayarak üretken yapay zekanın ilerlemesini tartışıyor. Restoran incelemelerinde duygu analizi gibi görevlerin dönüşümünü sergiliyor ve geleneksel, zaman alıcı yöntem ile istem tabanlı geliştirmenin sağladığı hızlı ve verimli yaklaşımı karşılaştırıyor. Minimum kod gerektiren basitleştirilmiş süreç, yapay zeka uygulamaları oluşturmak için giriş engelini önemli ölçüde azaltmıştır ve dünya çapında milyonlarca bireyin, bir zamanlar uzman ekiplerin aylar süren çalışmalarını birkaç gün veya hafta içinde oluşturmasına olanak tanımıştır. Kayda değer ilerlemeye rağmen Ng, üretici YZ’nin metin, görüntü ve ses gibi yapılandırılmamış verilerde başarılı olduğunu anlamanın önemini kabul ediyor. İsteğe bağlı bir videoda, izleyicileri restoran yorumlarını okumak ve duyguları sınıflandırmak için kod denemeye davet ederek, kodlamaya yeni başlayanlar için bile YZ geliştirmenin erişilebilirliğini vurguluyor.
Andrew Ng, derin öğrenme üzerinde isteğe bağlı bir alıştırma sunuyor. AI platformunda isteğe bağlı bir alıştırma sunarak izleyicilerin üretken yapay zeka ile ilgili bazı kodları denemelerine olanak tanıyor. Kullanıcılara platformun arayüzünde rehberlik ederek kodları açıklıyor…
Andrew Ng, üretken bir yapay zeka yazılım uygulaması oluşturmanın yaşam döngüsünü açıklıyor. Süreç, projenin kapsamının belirlenmesiyle başlıyor ve ardından hızlı bir prototipin uygulanmasıyla devam ediyor. Prototip, hataların ve iyileştirmelerin belirlendiği dahili değerlendirmeye tabi tutuluyor. Üretken YZ oluşturmanın yinelemeli doğası, sistemin konuşlandırılmasını, performansının izlenmesini ve kullanıcı tarafından oluşturulan harici hataların ele alınmasını içerir. Ng, bu sürecin ampirik ve deneysel doğasını vurgulamakta ve bunu ipuçlarını rafine etmenin yinelemeli yaklaşımıyla karşılaştırmaktadır.
Ayrıca, sistem performansını iyileştirmek için RAG (retrieval-augmented generation), ince ayar ve ön eğitim modelleri gibi araçları tanıtıyor. Ng, bir restoran yemek siparişleri için bir sohbet robotu oluşturmak gibi örnekler vererek hataların nasıl sistem geliştirmelerine yol açtığını gösteriyor. Üretken yapay zeka projeleri geliştirmede yaratıcılığı teşvik ediyor ve büyük dil modelleri kullanmanın maliyeti hakkındaki endişeleri gidererek, bunun algılanandan daha uygun fiyatlı olduğunu garanti ediyor.
Andrew Ng, yazılım uygulamalarında büyük dil modellerini kullanmanın maliyeti hakkında sezgi oluşturmak için örnekler sunuyor. OpenAI/GPT3.5, GPT4, Google’ın PaLM 2'si ve Amazon’un Titan Lite’ı gibi farklı LM’lerin 1.000 belirteç başına değişen maliyetleri vardır. Kelimeler ya da kelimelerin alt parçalarına bir şekilde eşdeğer olan token lar , LM’lerin işlediği birimlerdir. Ng, bir belirtecin bir kelimenin yaklaşık 3/4'ü olduğunu ve çıktı belirteçlerinin maliyetinin çok önemli bir husus olduğunu açıklıyor.
Maliyetleri tahmin etmek için Ng, bir takım için metin üretme örneğini kullanmakta ve istem uzunluğunun çıktı ile karşılaştırılabilir olduğunu varsaymaktadır. Dakikada 250 kelimelik tipik bir yetişkin okuma hızını göz önünde bulunduran Ng, bir saat için 30.000 kelime (istemler dahil) üretmenin maliyetini hesaplar. Maliyet 1.000 belirteç başına 0,002 sent ise, 40.000 belirteç için toplam maliyet sekiz senttir. Ng, özellikle potansiyel üretkenlik kazanımları düşünüldüğünde bu maliyetin oldukça ucuz göründüğünü vurguluyor.
Ng, hesaplamanın kaba varsayımlar içerdiğini kabul etmekte ancak sezgi oluşturmak için yeterliliğini savunmaktadır. Birçok uygulama için Büyük Dil Modellieri kullanmanın sanıldığından daha uygun maliyetli olduğunun altını çiziyor.
İleri Teknolojiler: Yönlendirmenin ötesinde
Andrew Ng bu bölümde büyük dil modellerini (LLM’ler) geliştirmeye yönelik gelişmiş stratejileri incelemektedir. Keşif, Geri Alım Artırılmış Üretimi (RAG) ve ince ayarlamadan ön eğitim için pratik hususlara, uygun LLM’lerin seçilmesine ve araç kullanımı ve aracılar gibi en son gelişmelere kadar uzanan bir dizi tekniği kapsamaktadır.
Geri Alım Artırılmış Üretimi (Retrieval Augmented Generation (RAG)):
Ng, RAG’yi üç aşamalı bir süreç olarak açıklıyor; belgelerden bilgi alma ile başlıyor, ardından elde edilen metni güncellenmiş bir istemle birleştiriyor ve sonuçta LLM’yi zenginleştirilmiş bağlamla yönlendiriyor. Ng, çalışanların park etmesiyle ilgili açıklayıcı bir örnek aracılığıyla, RAG’nin LLM’leri nasıl daha bağlam farkındalığına sahip ve bilgili yanıtlayıcılara dönüştürdüğünü göstermektedir.
İnce ayar (Fine-Tuning):
İnce ayar, önceden eğitilmiş LLM’lerin değiştirilmesi için çok yönlü bir teknik olarak ortaya çıkmakta ve stil veya alana özgü bilginin özümsenmesinde özel ayarlamalara izin vermektedir. Ng, belirli yazma stillerinin veya alan bilgisinin çok önemli olduğu senaryolardaki etkinliğini vurgulayarak uygulamaları hakkında fikir vermektedir. Teknik, yazı stillerini taklit etme, müşteri hizmetleri çağrılarını özetleme ve uygun maliyetli işlemler için daha küçük LLM’leri optimize etme gibi görevlerde değerli olduğunu kanıtlıyor.
Ön Eğitim için Pratik Hususlar:
Ng, LLM’lerin sıfırdan eğitilmesiyle ilgili zorluklara ve önemli maliyetlere değiniyor. Özellikle son derece uzmanlaşmış alanlarda açık kaynaklı modellerin öneminin altını çiziyor. Ayrıca Ng, özellikle kaynakların ve verilerin kısıtlı olduğu senaryolarda ince ayar yapmayı daha pragmatik bir alternatif olarak konumlandırıyor.
Dil Modellerini Seçme:
Ng, 1 milyardan 100 milyara kadar değişen parametre boyutlarına göre LLM’leri seçmek için pratik yönergeler sunar. LLM geliştirmenin ampirik ve deneysel doğasını vurgulayarak, farklı modellerin test edilmesini ve uygulamaya özgü performans kriterlerine göre seçim yapılmasını savunuyor. Ayrıca, erişilebilirlik ve veri gizliliği ile ilgili ödünleşimlerin altını çizerek, açık kaynaklı ve kapalı kaynaklı modellerle ilgili hususları da incelemektedir.
En Son Gelişmeler: Araç Kullanımı ve Aracılar:
Ng, metin oluşturmanın ötesinde eylemler için araçlar kullanan ve karmaşık eylem dizilerine bağımsız olarak karar verebilen otonom ajanlar olarak hareket eden LLM’lerin en son kavramlarını tanıtmaktadır. Etmen teknolojisinin yeni ortaya çıkan doğası hakkında ihtiyatlı bir notla sonlandırıyor, umut verici demoları kabul ederken gerçek dünya dağıtımlarında ihtiyatlı olmayı tavsiye ediyor.
Sonuç olarak Ng’nin sunumu, LLM’ler alanındaki ileri tekniklerin kapsamlı bir incelemesini sunmakta ve çeşitli alanlardaki uygulamalarına ilişkin değerli bilgiler vermektedir. RAG, ince ayar, pratik hususlar ve en son gelişmelerin birleşimi, dil modellerinin gelişen manzarasının ve çok yönlü etkilerinin incelikli bir resmini çiziyor.
Üretken Yapay Zeka ve İş Dünyası
Andrew Ng, üretken yapay zekanın günlük işlere entegrasyonunu araştırıyor ve bir yazı asistanı olarak çok yönlülüğünü vurguluyor. Kişisel deneyimlerini ve çeşitli iş rollerinde uygulama örneklerini paylaşıyor. Ng, teknik fizibilite ve iş değerine odaklanarak görev analizi için bir çerçeve sunuyor. Görev değerlendirmesi için Onet gibi çevrimiçi veri tabanlarının denenmesini öneriyor. Ng, ikonik görevlere odaklanma eğilimine meydan okuyarak, iş rolleri içindeki görevlerin sistematik analizini vurguluyor. Bilgisayar programlama, hukuk ve peyzaj örneklerini inceleyerek, üretken yapay zekanın potansiyelinin ilk içgüdülerle nasıl uyuşmayabileceğini gösteriyor. Ng, işletmeleri maliyet tasarrufunun ötesinde büyüme fırsatları aramaya ve gelir artışı için iş akışlarını yeniden düşünmeye teşvik ediyor.
Ng, verimlilik ve iş akışındaki değişiklikleri vurgulayarak cerrahi, hukuk ve pazarlama iş akışlarını etkileyen varsayımsal yapay zeka örneklerini tartışıyor. Üretken YZ’yi dahil ettikten sonra iş akışlarını yeniden tasarlamak için bir çerçeve sunuyor. Ng, maliyet tasarrufunun ötesinde gelir artışı potansiyelini vurguluyor ve pazarlamada A/B testi için üretken yapay zekanın stratejik kullanımını gösteriyor. İş rolleri içindeki görevler üzerindeki dönüştürücü etkinin altını çiziyor. Ng, izleyicileri üretken yapay zeka uygulama fikirleri için müşteri görevlerini göz önünde bulundurmaya çağırıyor ve analiz için değerli bir çerçeve öneriyor. Sunum, üretken yapay zeka için özel yazılım uygulamaları oluşturmayı keşfetmeye teşvik ederek ve verimliliğini vurgulayarak sona eriyor.
Andrew Ng, üretken YZ uygulamaları oluşturmak için en iyi uygulamaları ve ekip yapılarını tartışıyor. Anahtar roller arasında yazılım mühendisleri, makine öğrenimi mühendisleri ve ürün yöneticileri yer alıyor. Ng, şirketlerin genellikle LLM’ler ve komut istemi hakkında bilgi sahibi olan makine öğrenimi mühendislerine güvendiklerini vurgulayarak, özel komut istemi mühendisi rolleriyle ilgili aldatmacayı ortadan kaldırıyor. Küçük ekiplerle denemeler yapılmasını teşvik ediyor ve iki kişilik ekipler için yaygın konfigürasyonları araştırıyor. Daha büyük ekiplerdeki ek roller arasında veri mühendisleri, veri bilimcileri, proje yöneticileri ve makine öğrenimi araştırmacıları yer alıyor. Üretken yapay zeka, uygulama geliştirmenin önündeki engelleri azaltarak ekiplerin verimli bir şekilde prototip oluşturmasını ve denemeler yapmasını sağladı.
Ng, OpenAI, Pennsylvania Üniversitesi ve McKinsey’in çalışmalarına dayanarak üretken yapay zekanın iş rolleri ve endüstri sektörleri üzerindeki etkisini inceliyor. Yüksek ücretli meslekler, üretken yapay zeka ile otomasyona daha fazla maruz kalıyor. McKinsey’in analizi, müşteri operasyonları, satış ve diğer işlevler üzerinde önemli etkiler olduğunu gösteriyor. Üretken YZ ayrıca çeşitli endüstri sektörlerindeki otomasyon potansiyelini de genişletiyor. Ng, bilgi çalışanlarını etkileyen ortak eğilimin altını çiziyor.
Üretken Yapay Zeka ve Toplum
Andrew Ng, önyargılar, iş değiştirme ve YZ’nin potansiyel zararlarına ilişkin korkuları kapsayan üretken YZ ile ilgili çeşitli endişeleri ele alıyor. YZ modellerindeki önyargıları kabul ediyor ve bunları azaltmak için ince ayar gibi teknikleri tanıtıyor. Ng, radyolojiyi örnek olarak kullanarak, YZ’nin insan rollerinin yerini almaktan ziyade onları artırma olasılığının daha yüksek olduğunu vurguluyor. Yapay Genel Zeka (YGZ) kavramı tartışılmakta, Ng iyimserliğini ifade etmekte ancak YGZ’yi yeniden tanımlayan iyimser tahminlere karşı uyarıda bulunmaktadır. Adalet ve şeffaflık gibi sorumlu YZ ilkeleri ana hatlarıyla belirtilmiş ve Ng açık tartışmaları ve farklı bakış açılarını teşvik etmiştir.
Kurs, etik hususların önemi de dahil olmak üzere sorumlu yapay zeka geliştirmeyi araştırmaktadır. Ng, bir tartışma kültürü oluşturmayı, potansiyel zorluklarla ilgili beyin fırtınası yapmayı ve farklı ekipleri dahil etmeyi vurgulamaktadır. Eğitim, adalet, şeffaflık, gizlilik, güvenlik ve etik kullanım gibi çeşitli boyutları kapsamaktadır. Ng, proje seçerken etik sonuçların göz önünde bulundurulmasını önermektedir.
Kurs sona ererken Ng, üretici yapay zekayı anlamaktan projeler oluşturmaya ve toplumsal etkileri keşfetmeye kadar başlıca konuları özetliyor. Öğrencileri tebrik ediyor, bilgi paylaşımını teşvik ediyor ve YZ’nin zekaya erişimi demokratikleştirdiği fikrini ortaya atıyor. Ng, YZ’nin mevcut korkularını tarihsel elektrik korkularıyla karşılaştırıyor ve YZ’nin olumlu etkisi konusunda iyimserliğini ifade ediyor. Konuşmasını öğrencilere teşekkür ederek ve daha iyi, daha akıllı bir dünya inşa etmek için sorumlu YZ kullanımı çağrısında bulunarak sonlandırıyor.
Not: Yukarıdaki metne eşlik eden büyüleyici görseller, DALL-E ve SketchWow’un yenilikçi becerileri sayesinde, benim tarafımdan sağlanan yönlendirmeler kullanılarak oluşturulmuş ve üretken yapay zekanın dönüştürücü yeteneklerine ışık tutmuştur. Bu makalenin içeriği, üretken yapay zeka alanında yapay zeka tarafından ortaya çıkarılan olağanüstü olasılıkların bir kanıtı olarak duruyor.
En son teknolojilerin bir araya gelmesi, içeriğin görsel çekiciliğini artırmakla kalmadı, aynı zamanda yapay zeka alanında atılan kayda değer adımları da örnekledi. DALL-E’nin gösterdiği gibi, farklı ve gerçekçi görseller üretme yeteneği, yapay zeka algoritmalarının yaratıcılığı teşvik etme ve bir zamanlar mümkün olduğu düşünülen şeylerin sınırlarını zorlama potansiyelini ortaya koymaktadır.
Bu içeriği oluşturmak için, özetleme ve içerik oluşturma için Chat GPT, DALL-E gibi platformlarla üretken yapay zekanın yeteneklerinden yararlanıldı. Bu çalışmada üretken yapay zekayı kullanma tercihi, bu teknolojiyi kucaklamanın ve yeni olasılıkları keşfetmenin bir örneğidir.
Üretken yapay zeka alanının derinliklerine inmek ve tüm potansiyelini ortaya çıkarmak isteyenler için sizi Andrew Ng’nin kapsamlı kursuna katılmaya davet ediyorum. Aşağıdaki bağlantı üzerinden kayıt yaptırarak, Herkes için Üretken Yapay Zeka’nın büyüleyici dünyasında bir keşif ve ustalık yolculuğuna çıkabilirsiniz:
Herkes için Üretken Yapay Zeka Kursu
Üretken yapay zekanın gücünü anlamaya, keşfetmeye ve kullanmaya adanmış bir topluluğun parçası olma şansını kaçırmayın. Yaratıcılık ve inovasyonun geleceği sizi bekliyor — bu heyecan verici girişime katılın!
