Yapay Zeka Nedir?

Yapay zeka (AI), genellikle insan zekası gerektiren görevleri yerine getirebilen akıllı makineler oluşturmakla ilgilenen geniş kapsamlı bir bilgisayar bilimi dalıdır. Yapay zeka, birden fazla yaklaşıma sahip disiplinler arası bir bilim olsa da, özellikle makine öğrenimi ve derin öğrenmedeki ilerlemeler, teknoloji endüstrisinin neredeyse her sektöründe bir paradigma değişikliği yaratmaktadır.

Yapay zeka, makinelerin insan zihninin yeteneklerini modellemesine ve hatta geliştirmesine olanak tanıyor. Kendi kendine giden arabaların geliştirilmesinden ChatGPT ve Google’ın Bard’ı gibi üretken yapay zeka araçlarının yaygınlaşmasına kadar, yapay zeka giderek günlük yaşamın bir parçası haline geliyor ve her sektörden şirketlerin yatırım yaptığı bir alan haline geliyor.

Yapay Zekayı Anlamak

Yapay zeka sistemleri genellikle konuşma yorumlama, oyun oynama ve örüntü tanımlama gibi yaygın olarak insan bilişsel işlevleriyle ilişkilendirilen görevleri yerine getirebilir. Bu, genellikle büyük miktarda veriyi işleyerek ve kendi karar verme süreçlerinde modelleyecekleri kalıpları arayarak öğrenme süreciyle gerçekleşir. Çoğu durumda, insanlar yapay zeka sistemlerinin öğrenme sürecini denetler, iyi kararları pekiştirir ve kötü olanları caydırır. Ancak, bazı yapay zeka sistemleri gözetim olmadan öğrenmeye yönelik olarak tasarlanmıştır. Örneğin, bir video oyununu tekrar tekrar oynayarak kuralları anlamaya ve nasıl kazanacaklarına kadar kendi başlarına öğrenirler.

Güçlü YZ ve Zayıf YZ

Zekayı tanımlamak her zaman zor olmuştur ve bu nedenle YZ uzmanları genellikle güçlü YZ ve zayıf YZ arasında ayrım yaparlar.

Güçlü YZ: Güçlü yapay zeka veya yapay genel zeka, tıpkı bir insan gibi hiç eğitilmediği sorunları çözebilen bir makineyi ifade eder. Westworld’deki robotlar veya Star Trek: The Next Generation’daki Data karakteri gibi film ve dizilerde gördüğümüz türden bir YZ’dir. Ancak, bu tür bir yapay zeka şu anda mevcut değildir.

İnsan düzeyinde zekaya sahip bir makine yaratmak, birçok YZ araştırmacısı için Kutsal Kase’dir. Ancak, yapay genel zeka arayışı bir dizi zorlukla doludur ve güçlü YZ araştırmalarının potansiyel riskleri nedeniyle bazıları bunun sınırlanması gerektiğine inanmaktadır.

Zayıf YZ: Zayıf YZ veya dar YZ, belirli bir bağlamda çalışan ve genellikle dar tanımlı bir göreve odaklanmış bir makineyi ifade eder. Siri, Alexa gibi akıllı asistanlar, sürücüsüz araçlar, Google arama ve e-posta spam filtreleri gibi teknolojiler zayıf YZ örnekleridir. Bu makineler genellikle belirli bir görevi çok iyi yerine getirebilirler, ancak geniş bir bilişsel yeteneklere sahip değillerdir.

Zayıf YZ, dar bir alanda uzmanlaşmış ancak geniş bir kullanım alanına sahip olmayan bir yapay zeka türünü temsil eder.

Makine Öğrenimi vs. Derin Öğrenme

“Makine öğrenimi” ve “derin öğrenme” terimleri yapay zeka hakkındaki konuşmalarda sık sık gündeme gelse de, birbirlerinin yerine kullanılmamalıdır. Derin öğrenme bir makine öğrenmesi biçimidir ve makine öğrenmesi yapay zekanın bir alt alanıdır.

Makine Öğrenimi

Bir makine öğrenimi algoritması, bir bilgisayar tarafından verilerle beslenir ve bir görev için özel olarak programlanmış olması gerekmeksizin, bir görevde nasıl giderek daha iyi hale geleceğini “öğrenmesine” yardımcı olmak için istatistiksel teknikler kullanır. Bunun yerine, makine öğrenimi algoritmaları yeni çıktı değerlerini tahmin etmek için geçmiş verileri girdi olarak kullanır. Bu amaçla, makine öğrenimi hem denetimli öğrenme (etiketli veri setleri sayesinde girdi için beklenen çıktının bilindiği) hem de denetimsiz öğrenme (etiketsiz veri setlerinin kullanılması nedeniyle beklenen çıktıların bilinmediği) yöntemlerinden oluşur.

Derin Öğrenme

Derin öğrenme, girdileri biyolojik olarak esinlenmiş bir sinir ağı mimarisi aracılığıyla çalıştıran bir makine öğrenimi türüdür. Sinir ağları, verilerin işlendiği bir dizi gizli katman içerir ve makinenin öğrenmesinde “derine” inmesine, bağlantılar kurmasına ve en iyi sonuçlar için girdiyi ağırlıklandırmasına olanak tanır.

Dört Tür Yapay Zeka

YZ, bir sistemin gerçekleştirebileceği görevlerin türüne ve karmaşıklığına bağlı olarak dört kategoriye ayrılabilir. Bunlar

  1. Reaktif makineler
  2. Sınırlı bellek
  3. Zihin teorisi
  4. Öz farkındalık

Reaktif Makineler

Reaktif bir makine, yapay zeka ilkelerinin en temelini takip eder ve adından da anlaşılacağı gibi, zekasını yalnızca önündeki dünyayı algılamak ve tepki vermek için kullanabilir. Reaktif bir makine hafıza depolayamaz ve sonuç olarak, gerçek zamanlı karar verme sürecini bilgilendirmek için geçmiş deneyimlere güvenemez.

Dünyayı doğrudan algılamak, reaktif makinelerin yalnızca sınırlı sayıda özel görevi tamamlamak üzere tasarlandığı anlamına gelir. Bununla birlikte, reaktif bir makinenin dünya görüşünü kasıtlı olarak daraltmanın faydaları vardır. Bu tür bir yapay zeka daha güvenilir olacak ve her seferinde aynı uyaranlara aynı şekilde tepki verecektir.

Reaktif Makine Örnekleri

Deep Blue, 1990’larda IBM tarafından satranç oynayan bir süper bilgisayar olarak tasarlanmış ve uluslararası büyük usta Gary Kasparov‘u bir oyunda yenmiştir. Deep Blue sadece satranç tahtasındaki taşları tanımlayabiliyor ve her birinin satranç kurallarına göre nasıl hareket edeceğini biliyor, her bir taşın o anki konumunu kabul ediyor ve o anda en mantıklı hamlenin ne olacağını belirleyebiliyordu. Bilgisayar rakibinin gelecekteki olası hamlelerini takip etmiyor ya da kendi taşlarını daha iyi bir konuma getirmeye çalışmıyordu. Her tur, daha önce yapılmış diğer hareketlerden ayrı, kendi gerçekliği olarak görülüyordu.

Google’ın AlphaGo’su da gelecekteki hamleleri değerlendiremiyor ancak mevcut oyundaki gelişmeleri değerlendirmek için kendi sinir ağına güveniyor ve bu da ona daha karmaşık bir oyunda Deep Blue’ya karşı avantaj sağlıyor. AlphaGo ayrıca 2016 yılında şampiyon Go oyuncusu Lee Sedol’u yenerek oyunun dünya çapındaki rakiplerini de geride bıraktı.

Sınırlı Bellek

Sınırlı bellekli YZ, bilgi toplarken ve potansiyel kararları tartarken önceki verileri ve tahminleri saklama yeteneğine sahiptir – esasen bir sonraki adımın ne olabileceğine dair ipuçları için geçmişe bakar. Sınırlı bellekli YZ daha karmaşıktır ve reaktif makinelere göre daha büyük olanaklar sunar.

Sınırlı bellekli yapay zeka, bir ekip yeni verilerin nasıl analiz edileceği ve kullanılacağı konusunda bir modeli sürekli olarak eğittiğinde veya modellerin otomatik olarak eğitilebilmesi ve yenilenebilmesi için bir yapay zeka ortamı oluşturulduğunda ortaya çıkar.

Makine öğreniminde sınırlı bellekli yapay zeka kullanılırken altı adım izlenmelidir:

  • Eğitim verilerinin oluşturulması
  • Makine öğrenimi modelini oluşturma
  • Modelin tahminler yapabildiğinden emin olun
  • Modelin insan veya çevre geri bildirimi alabildiğinden emin olun
  • İnsan ve çevre geri bildirimlerini veri olarak saklayın
  • Yukarıdaki adımları bir döngü olarak tekrarlayın

Zihin Kuramı

Zihin teorisi sadece teoriktir. Yapay zekanın bu bir sonraki seviyesine ulaşmak için gerekli teknolojik ve bilimsel yeteneklere henüz ulaşmış değiliz.

Kavram, diğer canlıların kişinin davranışlarını etkileyen düşünce ve duygulara sahip olduğunu anlamanın psikolojik öncülüne dayanmaktadır. YZ makineleri açısından bu, YZ’nin insanların, hayvanların ve diğer makinelerin nasıl hissettiklerini ve kendi kendine düşünme ve karar verme yoluyla nasıl karar verdiklerini anlayabileceği ve daha sonra bu bilgileri kendi kararlarını vermek için kullanabileceği anlamına gelir. Esasen, makinelerin “zihin” kavramını, karar verme sürecindeki duygu dalgalanmalarını ve bir dizi diğer psikolojik kavramı gerçek zamanlı olarak kavrayıp işleyebilmesi ve böylece insanlar ile YZ arasında iki yönlü bir ilişki kurabilmesi gerekir.

Öz Farkındalık

Zihin teorisi oluşturulabildiğinde, YZ’nin geleceğinde, son adım YZ’nin öz farkındalığa sahip olması olacaktır. Bu tür bir YZ insan düzeyinde bir bilince sahip olacak ve dünyadaki kendi varlığının yanı sıra başkalarının varlığını ve duygusal durumunu da anlayacaktır. Başkalarının neye ihtiyaç duyabileceğini, sadece onlara ne ilettiklerine değil, nasıl ilettiklerine de dayanarak anlayabilecektir.

YZ’de öz farkındalık, hem insan araştırmacıların bilincin öncüllerini anlamasına hem de makinelere yerleştirilebilmesi için bunun nasıl kopyalanacağını öğrenmesine dayanır.

Yapay Zeka Örnekleri

Yapay zeka teknolojisi, sohbet robotlarından navigasyon uygulamalarına ve giyilebilir fitness takip cihazlarına kadar birçok formda karşımıza çıkmaktadır. Aşağıdaki örnekler, potansiyel yapay zeka uygulamalarının genişliğini göstermektedir.

ChatGPT

ChatGPT, makalelerden kodlara ve basit sorulara cevaplara kadar çeşitli formatlarda yazılı içerik üretebilen bir yapay zeka sohbet robotudur. Kasım 2022’de OpenAI tarafından piyasaya sürülen ChatGPT, insan yazısını yakından taklit etmesine olanak tanıyan geniş bir dil modeli tarafından desteklenmektedir. ChatGPT ayrıca Mayıs 2023’te iOS cihazlar için ve Temmuz 2023’te Android cihazlar için bir mobil uygulama olarak kullanıma sunuldu.

Google Haritalar

Google Haritalar, akıllı telefonlardan alınan konum verilerinin yanı sıra inşaat ve araba kazaları gibi konularda kullanıcı tarafından bildirilen verileri kullanarak trafikteki gelgitleri izler ve en hızlı rotanın ne olacağını değerlendirir.

Akıllı Asistanlar

Siri, Alexa ve Cortana gibi kişisel yapay zeka asistanları, hatırlatıcıları ayarlamak, çevrimiçi bilgi aramak ve insanların evlerindeki ışıkları kontrol etmek için kullanıcılardan talimat almak üzere doğal dil işleme veya NLP kullanır. Çoğu durumda, bu asistanlar bir kullanıcının tercihlerini öğrenmek ve daha iyi öneriler ve daha özel yanıtlarla deneyimlerini zaman içinde iyileştirmek için tasarlanmıştır.

Snapchat Filtreleri

Snapchat filtreleri, bir görüntünün öznesi ile arka planı arasında ayrım yapmak, yüz hareketlerini izlemek ve kullanıcının ne yaptığına bağlı olarak ekrandaki görüntüyü ayarlamak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır.

Kendi Kendini Süren Arabalar

Kendi kendine giden arabalar, etraflarındaki nesneleri tespit etmek, diğer arabalara olan mesafelerini belirlemek, trafik sinyallerini tanımlamak ve çok daha fazlası için derin sinir ağlarını kullandıklarından, derin öğrenmenin tanınabilir bir örneğidir.

Giyilebilir Cihazlar

Sağlık sektöründe kullanılan giyilebilir sensörler ve cihazlar, kan şekeri seviyeleri, kan basıncı ve kalp atış hızı dahil olmak üzere hastanın sağlık durumunu değerlendirmek için derin öğrenmeyi de uygular. Ayrıca, bir hastanın önceki tıbbi verilerinden kalıplar türetebilir ve bunları gelecekteki sağlık koşullarını tahmin etmek için kullanabilirler.

MuZero

DeepMind tarafından yaratılan bir bilgisayar programı olan MuZero, gerçek yapay genel zekaya ulaşma arayışında umut vaat eden bir öncüdür. Satranç ve Atari oyunlarının tamamı da dahil olmak üzere, oynaması öğretilmemiş oyunlarda, milyonlarca kez oyun oynayarak kaba kuvvet yoluyla ustalaşmayı başarmıştır.

AI FAYDALARI, ZORLUKLAR VE GELECEK

Yapay Zeka Faydaları

Yapay zekanın aşı geliştirmeden potansiyel dolandırıcılığın otomatik olarak tespit edilmesine kadar pek çok kullanım alanı bulunuyor. CB Insights araştırmasına göre, yapay zeka şirketleri 2022’de 66,8 milyar dolar fon topladı ve bu rakam 2020’de toplanan miktarın iki katından fazla. Hızla benimsenmesi nedeniyle, yapay zeka çeşitli sektörlerde dalgalar yaratıyor.

Daha Güvenli Bankacılık

Business Insider Intelligence’ın bankacılıkta yapay zeka ile ilgili 2022 raporu, finansal hizmet şirketlerinin yarısından fazlasının risk yönetimi ve gelir elde etmek için halihazırda yapay zeka çözümleri kullandığını ortaya koydu. Bankacılıkta yapay zekanın uygulanması 400 milyar dolardan fazla tasarruf sağlayabilir.

Daha İyi Tıp

Tıp alanında ise, 2021 Dünya Sağlık Örgütü raporu, yapay zekanın sağlık alanına entegre edilmesinin zorluklarla birlikte gelmesine rağmen, teknolojinin daha bilinçli sağlık politikası ve hastaların teşhis doğruluğunda iyileşmeler gibi faydalara yol açabileceği için “büyük umut vaat ettiğini” belirtti.

Yenilikçi Medya

Yapay zeka eğlence sektörüne de damgasını vurdu. Grand View Research’e göre, medya ve eğlence sektöründeki küresel yapay zeka pazarının 2021’deki 10,87 milyar dolarlık değerinden 2030’a kadar 99,48 milyar dolara ulaşacağı tahmin ediliyor. Bu genişleme, intihali tanıma ve yüksek çözünürlüklü grafikler geliştirme gibi yapay zeka kullanımlarını içeriyor.

YZ’nin Zorlukları ve Sınırlamaları

Yapay zeka kesinlikle önemli ve hızla gelişen bir varlık olarak görülse de, bu gelişmekte olan alanın dezavantajları da var.

Pew Araştırma Merkezi, 2021 yılında 10.260 Amerikalı ile yapay zekaya yönelik tutumları üzerine bir anket yaptı. Sonuçlar, katılımcıların yüzde 45’inin eşit derecede heyecanlı ve endişeli olduğunu ve yüzde 37’sinin heyecandan çok endişe duyduğunu ortaya koydu. Ayrıca, katılımcıların yüzde 40’ından fazlası sürücüsüz araçların toplum için kötü olduğunu düşündüklerini söyledi. Ancak, sosyal medyada yanlış bilgilerin yayılmasını tespit etmek için yapay zeka kullanma fikri daha iyi karşılandı ve ankete katılanların yaklaşık yüzde 40’ı bunu iyi bir fikir olarak nitelendirdi.

Yapay zeka, üretkenliği ve verimliliği artırırken aynı zamanda insan hatası potansiyelini azaltmak için bir nimettir. Ancak geliştirme maliyetleri ve otomatik makinelerin insan işlerinin yerini alma olasılığı gibi bazı dezavantajları da var. Bununla birlikte, yapay zeka endüstrisinin, bazıları henüz icat bile edilmemiş olan işler yaratmaya devam ettiğini de belirtmek gerekir.

Yapay Zeka Yönetmeliği

Yapay zeka algoritmaları daha karmaşık ve güçlü hale geldikçe, yapay zeka teknolojileri – ve bunları yaratan şirketler – dünyanın dört bir yanındaki düzenleyicilerin giderek daha fazla dikkatini çekmektedir.

AB Yapay Zeka Yasası

2021 yılında Avrupa Birliği Parlamentosu, Avrupa Birliği içinde konuşlandırılan YZ sistemlerinin “güvenli, şeffaf, izlenebilir, ayrımcı olmayan ve çevre dostu” olmasını sağlamayı amaçlayan bir düzenleyici çerçeve önerdi. AB çerçevesi, YZ teknolojilerini üç risk kategorisine ayırıyor: sınırlı risk, yüksek risk ve kabul edilemez risk.

Kabul Edilemez Risk

Kabul edilemez risk kategorisindeki teknolojiler, gerçek zamanlı gözetim yapmak veya insanları manipüle etmek, nüfusları kategorize etmek veya savunmasız gruplara karşı ayrımcılık yapmak için kullanılabilecek sistemleri içerir. Bu teknolojilerin AB içinde kullanımı yasaklanacaktır, ancak kanun uygulama amaçları için bazı sınırlı istisnalar yapılabilir.

Yüksek Risk

Yüksek riskli teknolojiler arasında arabalar, tıbbi cihazlar, asansörler, oyuncaklar ve havacılık teknolojisi gibi AB’nin ürün güvenliği mevzuatı tarafından düzenlenen ürünlere güç sağlamak için kullanılan tüm yapay zeka sistemleri yer almaktadır. Bu sistemler piyasaya sürülmeden önce değerlendirilmelidir ve ayrıca yinelenen testler gerektirecektir. Ek olarak, çerçeve eğitim, altyapı işletimi, istihdam, kolluk kuvvetleri ve bir dizi başka amaç için kullanılan tüm yapay zeka sistemlerinin bir AB veri tabanına kaydedilmesini gerektirmektedir.

Sınırlı Risk

Muhtemelen yukarıdaki kriterleri karşılamayan çoğu sistemi içeren sınırlı riskli YZ sistemleri için AB çerçevesi, şeffaflığı ve kullanıcıların YZ destekli sistemlerle etkileşime girmekten vazgeçme yeteneğini vurgulamaktadır.

ChatGPT gibi üretici YZ sistemleri için çerçeve, YZ’nin her türlü kullanımı konusunda şeffaflık ve YZ modellerinin yasadışı içerik üretmek için kullanılmasına karşı önlemler gerektirmektedir. GPT-4 gibi gelişmiş modellerin kapsamlı bir şekilde değerlendirilmesinin yanı sıra, “ciddi olayların” Avrupa Komisyonu’na raporlanmasını gerektiriyor.

YZ Haklar Bildirgesi

2022 yılında Biden Beyaz Saray, YZ’nin sorumlu kullanımı için beş ilkeyi özetleyen bir YZ Haklar Bildirgesi sunmuştur. Bu ilkeler arasında güvenli olmayan veya etkisiz YZ sistemlerine karşı korunma hakkı, algoritmik ayrımcılığa karşı korunma, kişisel verilerin nasıl toplandığını ve kullanıldığını kontrol etme hakkı, otomatik bir sistemin kendilerini etkileyecek şekilde kullanılabileceği durumlarda kullanıcıların bilgilendirilmesi beklentisi ve otomatik bir sistem yerine bir insanla etkileşim kurmayı tercih etme hakkı yer almaktadır.

Yapay Zeka Konusunda Biden-Harris İdari Emri

2023 yılında Biden-Harris yönetimi, Amerika Birleşik Devletleri’nin yapay zeka inovasyonunda lider konumunu korurken yapay zeka endüstrisini düzenlemeyi amaçlayan Güvenli, Emniyetli ve Güvenilir Yapay Zeka Yürütme Emri’ni uygulamaya koydu. Emir, büyük YZ sistemleri işleten şirketlerin güvenlik testleri yapmalarını ve ürünlerini kamuya sunmadan önce sonuçları federal hükümete bildirmelerini gerektiriyor. Ayrıca, YZ tarafından üretilen içeriğin etiketlenmesi ve YZ’nin fikri mülkiyet hakları üzerindeki etkisine ilişkin soruların yanıtlanması için çabaların artırılması çağrısında bulunuyor. Ek olarak, yürütme emri, güvenli olmayan YZ uygulaması ve işgücünün zararlı kesintilerine karşı da dahil olmak üzere çeşitli işçi korumaları çağrısında bulunuyor.

Tüketicileri ve genel olarak nüfusu korumak için yürütme emri, şirketlerin YZ sistemlerini sağlık, finans, konut, ulaşım ve eğitim gibi sektörlerdeki mevcut tüketici korumalarını atlatmak için veya önyargı ve ayrımcılığa neden olacak veya şiddetlendirecek şekilde kullanamayacağını vurgulamaktadır. Ayrıca, gizlilik korumalarını zayıflatmak için YZ ve veri toplamanın kullanılmasını da yasaklıyor.

Son olarak, emir, YZ kullanımı yoluyla devlet kurumlarını ve hizmetlerini iyileştirme çabalarının artırılması ve ABD hükümetinin YZ risklerini azaltmak ve daha genel olarak YZ güvenliğini teşvik etmek için küresel standartlar oluşturmak üzere diğer ülkelerle birlikte çalışması çağrısında bulunuyor.

Yapay Zekanın Geleceği

Yapay zeka üzerinde çalışmak, hesaplama maliyetleri ve teknik altyapı göz önüne alındığında karmaşık ve maliyetli bir süreçtir. Ancak, bilgisayar maliyetlerinin düşmesi ve transistör sayısının hızla artması gibi önemli ilerlemeler, bu alandaki gelişmelere olanak tanımıştır.

Moore Yasası, bilgisayarların maliyetinin azalması ve mikroçiplerdeki transistör sayısının her iki yılda bir iki katına çıkması öngörüsüyle bilgi işleme teknolojisinde büyük adımlar atılmasını sağlamıştır. 2020’lerde sona ereceği öngörülen Moore Yasası, derin öğrenme gibi modern yapay zeka tekniklerinin finansal açıdan etkin olmasını sağlamıştır.

Son araştırmalar, yapay zeka inovasyonunun Moore Yasası’nı aşarak daha hızlı bir performans gösterdiğini ve her altı ayda bir iki katına çıkarak ilerlediğini ortaya koymuştur. Bu nedenle, yapay zeka, son birkaç yılda çeşitli sektörlerde önemli ilerlemeler kaydetmiş ve gelecek on yıllarda daha büyük etkiler yaratma potansiyeline sahip görünüyor.

Kaynak : www.builtin.com

Yorumlar

yorumlar

Hakkında Kayıhan Badalıoğlu

1973 yılında Ankara'da doğdum. TED Ankara Koleji'nden sonra Anadolu Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fakültesi İktisat Bölümü'nden mezun oldum. 1998 yılında "Management Trainee" olarak başladığım bankacılık kariyerime 2000-2003 yılları arasındaki özel sektör, yerel yönetimlerde finans ve dış ticaret görevlerinden sonra aralıksız olarak 2013 yılına kadar sürdürdüm. Profesyonel kariyerinin 12 yılını kapsayan bankacılık döneminde sektörde faaliyet gösteren çeşitli bankaların genel müdürlük, bireysel bankacılık, teftiş kurulu, iç kontrol başkanlığı ve farklı şubelerde ticari ve KOBi portföy yönetimi görevlerinde bulundum. 2014 yılı itibariyle orta ve küçük işletmelere finans, satış, pazarlama, iş geliştirme alanlarında danışmanlık hizmeti vermeye başladım. 2015 yılında Bilgi Üniversitesi Sosyal Medya Uzmanlığı Sertifika Programını tamamladım. Çeşitli sektörlerde faaliyet gösteren firmaların sosyal medya hesaplarının yönetimi, içerik geliştirilmesi, stratejik planlaması, hizmet ve markanın sosyal medyada gelişimine yönelik çalışmalar yapıyorum ve işletmelerin web sitelerinin yönetimi konusunda hizmet veriyorum. Lise yıllarında başlayan müzik faaliyetlerime amatör olarak devam ederken hobi olarak blog yazıları yazmak ve fotoğraf çekmek hayatıma mutluluk katıyor.

İlginizi Çekebilir

Bankalar Üretken Yapay Zekayı Nasıl Kullanabilir?

Günümüz piyasaları, ekonomik krizler ve artan düzenleme gereksinimleriyle karakterize edilirken, bankacılık sektörü üretken yapay zekayı …

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir