Murat Karakaya Akademi

🚀 Geleceği konuşmaya hazır mısınız? DIGIWARE - Dijital Teknolojiler ve Yazılım Öğrenci Topluluğu tarafından düzenlenen Yapay Zeka Paneli DIGIFEST'26'da!
​🤖 Yapay zekanın sınırlarını, sektördeki son gelişmeleri ve bizi bekleyen dijital dönüşümü uzmanlarıyla birlikte tartışıyoruz. Akademik birikimi sektörün dinamikleriyle harmanlayacağımız bu oturumu sakın kaçırmayın.
​🎓 "Yapay Zekanın Sınırları: Akademiden Sektöre" başlıklı panelimizde; KoçDigital'den Zeren Yenice ve IBM'den Barış Sözen ile birlikte sahnede olacağız. Teorik bilginin sahadaki izdüşümlerini ve mühendis adaylarını bekleyen yeni dünyayı interaktif bir sohbetle ele alacağız.
​✨ Genç meslektaşlarımla buluşup vizyon paylaşımında bulunmak için sabırsızlanıyorum. Bu kıymetli organizasyon ve nazik davetleri için Buse Abur a ve tüm Digiware ekibine teşekkür ederim.
​📍 Konum: Gölbaşı Kampüsü Jeoloji Mühendisliği Konferans Salonu
📅 Tarih: 25 Nisan
🕜 Saat: 13:30 - 14:20
🔗 Katılım için: https://Inkd.in/dizqV6bc
TED Üniversitesi
​
​

🎉 Bugün bizim için çok özel bir gün! Murat Karakaya Akademi YouTube kanalımızın yayın hayatına başlamasının üzerinden tam 6 yıl geçti. Bu heyecan verici serüvende yanımda olan, öğrenme tutkusunu paylaşan tüm yapay zekâ mühendislerine, teknoloji meraklılarına ve bilgiye aç tüm öğrenenlere sonsuz teşekkürlerimi sunuyorum!
💡 Bu 6 Yılda Birlikte Neler Keşfettik?
Kanalımızda sadece teorik bilgiyle yetinmedik; ellerimizi klavyeye koyup yapay zekânın derinliklerine indik. Derin Öğrenme (Deep Learning) ve Makine Öğreniminden (Machine Learning), Büyük Dil Modellerinin (LLM) eğitimine ve RAG (Retrieval-Augmented Generation) mimarilerine kadar sektördeki en güncel kavramları uygulamalı olarak ele aldık. Python, TensorFlow, Keras, scikit-learn ve Hugging Face gibi güçlü araç ve çerçeveleri (framework) kullanarak algoritmaları uçtan uca projelere dönüştürdük. Hem Türkçe hem de İngilizce içeriklerle global standartlarda bir bilgi köprüsü inşa ettik.
📊 Rakamlarla 6 Yıllık Gurur Tablomuz:
* 🎬 500’ün üzerinde Türkçe ve İngilizce uygulamalı eğitim videosu ürettik.
* 👁️ 743 binden fazla kez videolarımızla ekranlarınıza konuk olduk.
* ⏳ 49 bin saati aşan muazzam bir izlenme ve öğrenme süresine ulaştık.
* 👥 14 binden fazla abone ile giderek büyüyen güçlü bir topluluk olduk.
* 🌟 75’ten fazla kanal üyemizle çok daha sıkı bir bağ kurduk.
🎯 Öğrenme Yolculuğumuz Hız Kesmeden Devam Ediyor!
Yapay zekâ dünyasındaki en yeni teknikleri, mimarileri ve pratik çözümleri keşfetmek; modelleri sıfırdan oluşturup güncel araçlarla inovatif projeler geliştirmek istiyorsanız doğru yerdesiniz.
👉 Hadi, siz de hemen Murat Karakaya Akademi YouTube kanalımızı ziyaret edin ve eğitim serilerimizi izleyerek kariyerinize, projelerinize veya kişisel gelişiminize seviye atlatın!
🔗 Kanalımıza buradan ulaşabilirsiniz: https://www.youtube.com/c/muratkarakayaakademi

🚀 Bu Hafta Yapay Zekadaki Gelişmeler (5 Nisan - 12 Nisan 2026)
​🌟 Giriş: Otonom ajanların güvenlik standartlarından tek GPU'da çalışan devasa yerel MoE mimarilerine kadar, yapay zekanın "bağımsızlık, güvenlik ve yüksek verimlilik" ekseninde yepyeni bir seviyeye ulaştığı tarihi bir haftayı geride bıraktık.
​📰 [Meta'nın Yeni Açık Kaynak Vizyonu: Llama'nın Halefi 'Muse Spark' Sahneye Çıktı]
⚙️ Gelişme: Meta Superintelligence Labs, açık kaynak ekosistemini yeniden şekillendirecek Llama model ailesinin yerini alan yeni nesil "Muse Spark" mimarisini tanıttı. Yeni yapıda özellikle 10 Milyon token bağlam penceresine sahip ve Mixture of Experts (MoE) tabanlı 17 milyar aktif parametreli "Scout" versiyonu dikkat çekiyor. Bu mimari, yalnızca ihtiyaç duyulan uzman ağların aktif edilmesiyle inanılmaz bir yerel cihaz (inference) verimliliği sunuyor.
💡 Neden Önemli?: Aşırı uzun bağlam kapasitesinin tek bir GPU üzerinden tamamen yerel olarak çalıştırılabilmesi, kurumsal veri gizliliğini korurken büyük ölçekli yapay zeka asistanlarının erişilebilirliğini kelimenin tam anlamıyla demokratikleştiriyor.
​🤖 [Alibaba'dan Kodlama Ajanları İçin Açık Kaynaklı Dev Adım: 'OpenSandbox API']
⚙️ Gelişme: Otonom yapay zeka ajanlarının güvenli ve ölçeklenebilir şekilde çalıştırılması için geliştirilen OpenSandbox altyapısı açık kaynak olarak yazılım dünyasına sunuldu. Geliştiricilere birleşik bir API sunan bu araç, ajanların tamamen izole edilmiş ortamlarda (sandbox) kod yazma, test etme ve derleme görevlerini otonom bir şekilde yürütmesine olanak tanıyor. Karmaşık "Agentic" iş akışlarını merkezi olarak yönetmek ve hataları ayıklamak bu yapıyla çok daha stabil hale getirildi.
💡 Neden Önemli?: Yapay zeka destekli otonom yazılım geliştirme süreçlerindeki en büyük darboğaz olan güvenlik ve kod yürütme izolasyonu sorunu çözülerek, ajanların kurumsal üretim (production) ortamlarında kullanımı dramatik bir şekilde hızlanacak.
​⚡ [Tek GPU'da Donanım Bağımsızlığı: Mistral Small 4 ve Gemma 4'ün Yükselişi]

​🎯 Kapanış: Murat Karakaya Akademi olarak öngörümüz; 2026'nın ikinci yarısının, bulut bağımlılığını tamamen yıkan yerel MoE modelleri ile otonom kodlama ajanlarının kurumsal yapılarda birer standart haline geldiği asıl dönüm noktası olacağı yönündedir.
​🗣️ Peki sizce; otonom kodlama ajanlarını (agentic AI) kendi projelerinize entegre ederken en çok hangi güvenlik veya altyapı endişesini taşıyorsunuz? Yorumlarda buluşalım!
​🏷️

🚀 (Eğitim https://youtube.com/live/t6a5BNEHzwM?feature=share) Kendi verilerinizle Google'ın güçlü Gemma 4 dil modelini eğitmek (fine-tuning) ister misiniz? Cevabınız evet ise, bu uygulamalı eğitim tam size göre!

Aşağıda paylaştığım infografikte de görebileceğiniz gibi, karmaşık görünen ince ayar sürecini 5 temel adımda yapılandırdık. Eğitimimizde bu adımları tek tek, uygulamalı olarak ele alıyoruz:

1️⃣ Kurulum ve Hazırlık: Unsloth ve gerekli kütüphanelerin kurulumu.

2️⃣ Model Yükleme: Gemma 4'ün 4-bit formatında hızlıca yüklenmesi.

3️⃣ Çok Modlu (Multimodal) Testler: Modelin görüntü, ses ve metin işleme yeteneklerinin test edilmesi.

4️⃣ İnce Ayar (Fine-Tuning) Süreci: Kendi veri setinizi (örneğin eğitimde kullandığımız Nutuk soru-cevap veri setini) hazırlama ve LoRA adaptörleri ile modeli eğitme.

5️⃣ Çıkarım ve Kaydetme: Eğitilmiş modelin test edilmesi ve Hugging Face veya yerel diske kaydedilmesi.

Eğer siz de kendi yapay zekâ projelerinizi hayata geçirmek ve büyük dil modellerini kendi ihtiyaçlarınıza göre özelleştirmek istiyorsanız, bu kapsamlı rehberi kaçırmayın!

👇 Sürecin tamamını izlemek ve pratik yapmak için sizi Murat Karakaya Akademi YouTube kanalımıza davet ediyorum.

🔗 Eğitimi hemen izleyin: https://youtube.com/live/t6a5BNEHzwM?feature=share

🚀 Google DeepMind'ın en yeni ve güçlü modeli Gemma 4'ü kendi projeleriniz için nasıl özelleştirebileceğinizi hiç merak ettiniz mi?

🧠 Büyük Dil Modelleri (LLM) dünyasında sadece model kullanıcısı değil, aynı zamanda geliştiricisi olmak isteyenler için harika bir canlı yayın kaydıyla karşınızdayız! Bu eğitimimizde, Unsloth kütüphanesinin hız ve verimliliğini arkamıza alarak Gemma 4 modeli üzerinde adım adım ince ayar (fine-tuning) yapma sürecinin derinliklerine iniyoruz. PEFT, LoRA, QLoRA ve Quantization (GPTQ, GGUF) gibi modern teknikleri sadece teoride bırakmıyor, pratiğe döküyoruz!

📌 Bu Kapsamlı Eğitimde Neler Öğreneceğiz?

🔹 Temel Kavramlar: Temel (Foundation) ve Komut (Instruct) modelleri arasındaki yapısal farklar.

🔹 Kurulum ve Hazırlık: llama.cpp, Unsloth, bitsandbytes ve Ollama kullanarak sağlam bir çalışma ortamı oluşturma.

🔹 Hızlı Model Yükleme: Unsloth'un FastModel sınıfı ile önceden eğitilmiş, 4-bit kuantize edilmiş Gemma 4 modelini belleğe alma.

🔹 Çok Modlu (Multimodal) Sınırlar: Modelimizi sadece metinle değil; görsel (Vision) analizi, ses (Audio) dinleme/özetleme ve tüm bu modların birleşik çalıştığı senaryolarla zorlu testlere tabi tutma.

🔹 İnce Ayar (Fine-Tuning) Süreci: Parametre verimliliği için LoRA adaptörlerinin yapılandırılması ve verilerin Gemma-4 chat (ShareGPT stili) şablonuna dönüştürülmesi.

🔹 Özel Veri Setiyle Eğitim: SFTTrainer kullanarak modelimizi Nutuk soru-cevap veri seti üzerinde uygulamalı olarak eğitme.

🔹 Çıkarım ve Paylaşım: Eğitim sonrası test çıkarımlarının yapılması ve elde ettiğimiz modelin LoRA adaptörü, GGUF veya float16 formatlarında yerel diske kaydedilip Hugging Face Hub'a yüklenmesi.

🎯 Kendi yapay zekâ modellerinizi ihtiyaçlarınıza göre optimize etmek ve bu heyecan verici teknik süreci uygulamalı olarak görmek için sizi Murat Karakaya Akademi YouTube kanalımıza bekliyorum. Yepyeni teknolojileri birlikte keşfetmek ve eğitimlerimizi izleyerek kendinizi geliştirmek için kanalımızı ziyaret etmeyi unutmayın!

📺 Eğitimi Hemen İzleyin: https://youtube.com/live/t6a5BNEHzwM

Gemma 4 İnce Ayar : Kendi Verisetiniz İle Fine-Tuning Kanalımıza destek olmak ve tüm ayrıcalıklardan yararlanmak için Kanala Katılınız / Üye Olunuz: https://www.youtube.com/channel/UCrCxCxTFL2ytaDrDYrN4_eA/joinC...

🚀 Bu Hafta Yapay Zekadaki Gelişmeler (30 Mart - 5 Nisan 2026)
​🌟 Giriş: Yapay zeka ekosistemi bu hafta, milyar dolarlık devasa yatırımların sürdürülebilir kurumsal çözümlere evrildiği, donanım benchmarklarının sınırları aştığı ve otonom kodlama ajanlarının yazılım geliştirme standartlarını yeniden tanımladığı tarihi bir dönüm noktasına sahne oldu.
​📰 Dev Yatırım ve Sürdürülebilir Kurumsal Yapay Zeka Stratejisi
⚙️ Gelişme: Endüstri lideri OpenAI, yapay zekanın bir sonraki evresini hızlandırmak için 122 milyar dolarlık rekor bir fonlama turunu başarıyla tamamladı. Şirket, yüksek donanım maliyetleri yaratan ve sürdürülebilirliği zorlayan bazı üretken video projelerini rafa kaldırarak, odağını tamamen işletmelere ölçeklenebilir değer katan kurumsal yapay zeka modellerine kaydırdı.
🎯 Neden Önemli?: Sektördeki "ne pahasına olursa olsun inovasyon" anlayışının yerini operasyonel verimlilik ve karlılığa bıraktığını gösteriyor; bu durum start-up'lar ve teknoloji liderleri için gerçekçi büyüme stratejilerinin ne denli kritik olduğunu vurguluyor.

​📰 MLPerf v6.0 Benchmark Sonuçları: Çıkarım (Inference) Performansında Yeni Zirve
⚙️ Gelişme: Donanım ve yapay zeka performansını objektif olarak ölçen endüstri standardı MLPerf Inference v6.0 sonuçları yayınlandı. DeepSeek-R1 ve 120 milyar parametrelik devasa açık kaynaklı modeller üzerinde yapılan testlerde, yeni nesil donanım mimarileri (NVIDIA Blackwell Ultra ve Intel Arc Pro serisi) saniyede milyonlarca token işleme kapasitesine ulaşarak benzeri görülmemiş bir rekor kırdı.
🎯 Neden Önemli?: Çıkarım (inference) maliyetlerinin düşmesi ve hızın artması, gerçek zamanlı ajan sistemlerinin ve çok modlu (multi-modal) karmaşık yapay zeka modellerinin son kullanıcı cihazlarında bile çok daha düşük gecikmeyle (low-latency) çalışmasını sağlayacak büyük bir teknolojik sıçrama sunuyor.

​📰 Otonom Kodlama Ajanları (Agentic IDEs) Yazılımın Merkezine Yerleşiyor
⚙️ Gelişme: Geliştirici ortamları basit otomatik tamamlama asistanı olmaktan çıkıp; Windsurf, Cursor, AWS Kiro ve Google Antigravity gibi tam teşekküllü "Ajan IDE" yapılarına dönüştü. Yeni nesil otonom araçlar, çoklu veri havuzlarında (multi-repo) bağlamı saniyeler içinde anlayabiliyor, uçtan uca mimari kararlar alabiliyor ve projeyi terminal seviyesinde yöneterek kendi hatalarını düzeltebiliyor.
🎯 Neden Önemli?: Yazılım geliştirme süreci köklü bir paradigma değişimi geçiriyor; mühendisler artık doğrudan kod yazan değil, otonom ajanları denetleyen ve sistem mimarisini tasarlayan stratejistlere dönüşerek üretim kapasitelerini 10 katına çıkarıyor.

​🏷️

🚀 Gemma 4 Resmen Yayında: Yapay Zekada Yeni Bir Dönem mi Başlıyor?

📽️ Google DeepMind'ın en yeni ve tamamen açık kaynaklı model ailesi Gemma 4'ü yayında tüm detaylarıyla inceledik! Sektörde büyük heyecan yaratan bu gelişmeyi ve modelin sunduğu potansiyeli yeni videomda bulabilirsiniz.

🔗 Videoyu buradan izleyebilirsiniz: https://youtube.com/live/Dbm79TpLI3E

📊 Yayında sadece teknik özelliklere bakmadık, aynı zamanda basit bir Türkçe benchmarking çalışması gerçekleştirdik. İşte öne çıkan bazı kritik gözlemler:

❌ Structured Output Sorunu: Videoda paylaştığım üzere, yapılandırılmış çıktı (structured output) üretilmediğinde hem 31B Dense hem de 26B MoE modelleri bazı görevlerde şaşırtıcı şekilde başarısız olabiliyor.

🤔 Agentic Kullanım Soruları: Bu başarısızlıklar, Gemma 4'ün otonom ajan (agentic) olarak kullanımı konusunda bazı soru işaretlerini de beraberinde getiriyor.

🖼️ Multimodal Yetenekler ve İmkanlar: Gemma 4; görüntü, video ve (E2B/E4B modellerinde) yerleşik ses desteği ile dünyayı görüp duyabiliyor. Bu özelliklerin sunduğu OCR, grafik anlama ve gerçek zamanlı işleme gibi devrimsel imkanlardan bahsettik.

🛠️ Gemma 4 Neleri Değiştiriyor?

🔓 Apache 2.0 Lisansı: İlk kez bir Gemma modeli tamamen açık kaynaklı olarak sunuluyor, bu da ticari kullanımda tam özgürlük sağlıyor.

🧠 Gelişmiş Akıl Yürütme: Yeni "Thinking" modu sayesinde model, cevap vermeden önce adım adım mantık yürütebiliyor.

📱 Her Cihaza Uygun Modeller: Mobil cihazlar için optimize edilmiş E2B ve E4B'den, yüksek performanslı 31B ve 26B MoE modellerine kadar dört farklı seçenek sunuluyor.

🌐 Geniş Dil ve Bağlam Desteği: 140'tan fazla dil desteği ve 256K'ya varan bağlam penceresiyle devasa veri setlerini işleyebiliyor.

💬 Sizce Gemma 4, otonom ajanlar ve multimodal kullanım için beklenen sıçramayı yapabildi mi? Görüşlerinizi yorumlarda bekliyorum!

#️⃣

Gemma 4 Açık Kaynak Büyük Dil Modeli: Google'dan Yerelde Çalışan Türkçe Konuşan Ücretsiz Dil Modeli Kanalımıza destek olmak ve tüm ayrıcalıklardan yararlanmak için Kanala Katılınız / Üye Olunuz: https://www.youtube.com/channel/UCrCxCxTFL2ytaDrDYrN4_eA/joinC...

🚀 Bu Hafta Yapay Zekadaki Gelişmeler 💢Mart ayının son haftası; yapay zekanın sadece metin üreten bir araç olmaktan çıkıp, kuantizasyon algoritmalarıyla donanım sınırlarını aştığı ve farklı akıl yürütme katmanlarıyla otonom bir işletim sistemine dönüştüğü tarihi bir kırılmaya sahne oldu.

🧠 [Farklı Akıl Yürütme Katmanları ve Arayüz Devrimi]
📈 Gelişme: Sektörün öncü yapay zeka laboratuvarı, kullanıcı arayüzünü tamamen yenileyerek görev zorluğuna göre "Instant" (Hızlı), "Thinking" (Derin Düşünme) ve "Pro" (İleri Düzey Akıl Yürütme) olmak üzere üç farklı model katmanını standartlaştırdı. Eski "Derin Araştırma" modları kullanımdan kaldırılarak, modelin kullanıcının niyetini anlayıp işlem gücünü otonom olarak ölçeklendirdiği yeni bir mimariye geçildi. 💡 Neden Önemli?: Yapay zeka kullanımında "tek model her işi yapar" yaklaşımı bitiyor; kullanıcılar artık günlük basit e-postalar ile karmaşık veri analizleri arasında geçiş yaparken hem zamandan hem de bulut işlem maliyetlerinden stratejik olarak tasarruf edecek.

⚡ [Google SuperQuant: Cihaz Üstü Zekada Donanım Sınırları Yıkılıyor]
📈 Gelişme: Google tarafından teknik detayları paylaşılan "SuperQuant" (Süper Kuantizasyon) yaklaşımı, büyük dil modellerinin (LLM) bellek ayak izini, matematiksel muhakeme performansından ödün vermeden radikal bir şekilde küçültmeyi başardı. Bu yeni sıkıştırma algoritması, geleneksel 4-bit yöntemlerinin çok ötesine geçerek devasa ağırlıktaki (weight) modellerin standart dizüstü bilgisayarlarda ultra düşük gecikmeyle (latency) çalışmasını sağlıyor. 💡 Neden Önemli?: Donanım kapasitesi, yapay zeka adaptasyonundaki en büyük darboğaz olmaktan çıkıyor; kurumlar artık devasa API faturaları ödemeden, kendi kapalı donanımlarında hiper-optimize edilmiş yerel modeller çalıştırarak tam veri gizliliği sağlayabilecek.

🌐 [Açık Kaynakta "Ajan" Odaklı MoE Dönemi: Dev Modeller Yerelde]
📈 Gelişme: Yerel cihazlarda çalışabilen devasa parametreli yeni nesil Mixture of Experts (MoE) modelleri teknik benchmark testlerine damga vurdu. Toplamda çok büyük boyutlara sahip olmalarına rağmen, sorgu anında sadece küçük bir "uzman" ağını aktif eden bu modeller, doğrudan bilgisayar kontrolü ve "Agentic" (Ajan) iş akışları için özel olarak optimize edildi. 💡 Neden Önemli?: Açık kaynak topluluğu, ilk defa kurumsal kalitedeki "otonom görev yöneticisi" yeteneklerini standart tüketici donanımlarına indirgeyerek, dışa bağımlılığı bitiren yerel yapay zeka devrimini pratik bir gerçeğe dönüştürdü.

​🎯 Kısa Yorum: Murat Karakaya Akademi olarak açıkça görüyoruz ki; zekanın bir bulut hizmetinden çıkıp "SuperQuant" gibi algoritmalarla doğrudan cihazlarımızın içine, otonom bir altyapı olarak yerleştiği bu yeni dönemde, teknolojiyi yönetenler sektörün liderleri olacak.
​💬 Sizin Yorumunuz? :Sizce cihazınızda tamamen internete kapalı ve ücretsiz çalışan "SuperQuant" destekli yerel bir yapay zeka, iş akışınızda ilk olarak hangi gizli veya kritik görevi devralmalı? Yorumlarda stratejilerimizi paylaşalım! 👇