Yapay zekâ uygulamaları her geçen yıl daha karmaşık hâle geliyor. Büyük dil modelleri, görüntü işleme, otonom sistemler ve robotik gibi alanlar için standart işlemciler yeterli olmuyor. Bu nedenle AI odaklı özel donanımlar devreye giriyor: AI çipleri, TPU’lar, NPU’lar ve hızlandırıcı kartlar. Bu donanımlar, yapay zekâyı çok daha hızlı ve verimli hâle getiriyor. AI Çipleri (Yapay
Yapay zekâ (AI), günümüzün en hızlı büyüyen teknolojilerinden biri. Ancak yapay zekâyı çalıştıran mekanizmanın arkasında, insan beynine benzer şekilde öğrenebilen modeller bulunuyor. Bu modellerden en çok öne çıkan üçü: RNN (Recurrent Neural Network), CNN (Convolutional Neural Network) ve Transformer.Bu yazıda, bu modellerin nasıl çalıştığını, birbirlerinden farklarını ve gelecekte bizi nelerin beklediğini derinlemesine inceleyeceğiz. 1. Yapay
Otonom sistemler son yıllarda hayatımızın en hızlı değişen alanlarından biri haline geldi. Eskiden bilim kurgu olarak gördüğümüz uçan taksiler, kendi kendine giden arabalar, sürü halinde hareket eden otonom dronlar, hatta fabrika ve şehir içinde tamamen bağımsız robotlar artık yalnızca projeler olmaktan çıktı; günlük hayatın içine doğru hızla ilerliyorlar. Bu dönüşümü sağlayan şey ise yapay zekânın
Güncel haberlerden haberdar olmak için e-bültenimize abone olun