9786253815073
616294
https://www.filizkitabevi.com/yapay-zekayi-kodlamak-ciltli
Yapay Zekâyı Kodlamak (Ciltli)
675
Yapay zekâ artık yalnızca bir araştırma konusu değil; günlük hayatın, iş dünyasının ve toplumun merkezinde. İlk baskısıyla yapay zekânın temellerini ve Python ile kodlama pratiklerini okurla buluşturan bu kitap, 2. baskısında çok daha geniş, güncel ve vizyoner bir içerikle yeniden sizlerle.
Bu baskıda:
•Büyük Dil Modelleri (LLM'ler): ChatGPT, Claude, LLaMA, Gemini, Mistral ve GPT-5'in mimarileri, kullanım alanları ve kıyaslamaları.
•Üretken Yapay Zekâ (Generative AI): Diffusion modelleri, multimodal sistemler ve yapay zekânın yeni sınırları.
•MLOps ve Model Dağıtımı: Model yaşam döngüsü, CI/CD, izleme, güncelleme ve endüstri uygulamaları.
•Prompt Engineering ve İleri Teknikler: Zero-shot, few-shot, chain-of-thought, persona prompting ve RAG gibi güncel yöntemler.
•Etik ve Hukuki Düzenlemeler: AB Yapay Zekâ Yasası (AI Act) ve sorumlu yapay zekâ tartışmaları.
•Python 3.12–3.13 Yenilikleri: Modern sözdizimleri, pattern matching, type hinting ve performans geliştirmeleri.
•Yeni Ekosistemler: Hugging Face, LangChain, Polars, PyTorch 2.0 ve daha fazlası.
Bu kitap kimler için?
•Yapay zekâyı öğrenmek isteyen öğrenciler,
•Uygulama geliştirmek isteyen yazılım mühendisleri,
•Akademik dünyada araştırma yapan bilim insanları,
•Sektörde güncel araçları kullanmak isteyen profesyoneller.
Bu kitap hem teoriyi hem pratiği bir araya getiriyor; sizi yalnızca okur değil, aynı zamanda yapay zekâ ile üreten, sorgulayan ve dönüştüren bir aktör olmaya davet ediyor.
Konu Başlıkları:
Yapay Zekâ (Artificial Intelligence – AI)
Python
Nesne Yönelimli Programlama (OOP)
Modüller, Kütüphaneler ve Araçlar
TensorFlow ve Keras Kütüphaneleri
Veri Bilimi
Matematik, İstatistik ve Yapay Zekâ
Makine Öğrenmesi
Yapay Sinir Ağları
Derin Öğrenme
Uygulamalar
MLOps ve Model Dağıtımı
Prompt Engineering ve İleri Teknikler
Bu baskıda:
•Büyük Dil Modelleri (LLM'ler): ChatGPT, Claude, LLaMA, Gemini, Mistral ve GPT-5'in mimarileri, kullanım alanları ve kıyaslamaları.
•Üretken Yapay Zekâ (Generative AI): Diffusion modelleri, multimodal sistemler ve yapay zekânın yeni sınırları.
•MLOps ve Model Dağıtımı: Model yaşam döngüsü, CI/CD, izleme, güncelleme ve endüstri uygulamaları.
•Prompt Engineering ve İleri Teknikler: Zero-shot, few-shot, chain-of-thought, persona prompting ve RAG gibi güncel yöntemler.
•Etik ve Hukuki Düzenlemeler: AB Yapay Zekâ Yasası (AI Act) ve sorumlu yapay zekâ tartışmaları.
•Python 3.12–3.13 Yenilikleri: Modern sözdizimleri, pattern matching, type hinting ve performans geliştirmeleri.
•Yeni Ekosistemler: Hugging Face, LangChain, Polars, PyTorch 2.0 ve daha fazlası.
Bu kitap kimler için?
•Yapay zekâyı öğrenmek isteyen öğrenciler,
•Uygulama geliştirmek isteyen yazılım mühendisleri,
•Akademik dünyada araştırma yapan bilim insanları,
•Sektörde güncel araçları kullanmak isteyen profesyoneller.
Bu kitap hem teoriyi hem pratiği bir araya getiriyor; sizi yalnızca okur değil, aynı zamanda yapay zekâ ile üreten, sorgulayan ve dönüştüren bir aktör olmaya davet ediyor.
Konu Başlıkları:
Yapay Zekâ (Artificial Intelligence – AI)
Python
Nesne Yönelimli Programlama (OOP)
Modüller, Kütüphaneler ve Araçlar
TensorFlow ve Keras Kütüphaneleri
Veri Bilimi
Matematik, İstatistik ve Yapay Zekâ
Makine Öğrenmesi
Yapay Sinir Ağları
Derin Öğrenme
Uygulamalar
MLOps ve Model Dağıtımı
Prompt Engineering ve İleri Teknikler
- Açıklama
- Yapay zekâ artık yalnızca bir araştırma konusu değil; günlük hayatın, iş dünyasının ve toplumun merkezinde. İlk baskısıyla yapay zekânın temellerini ve Python ile kodlama pratiklerini okurla buluşturan bu kitap, 2. baskısında çok daha geniş, güncel ve vizyoner bir içerikle yeniden sizlerle.
Bu baskıda:
•Büyük Dil Modelleri (LLM'ler): ChatGPT, Claude, LLaMA, Gemini, Mistral ve GPT-5'in mimarileri, kullanım alanları ve kıyaslamaları.
•Üretken Yapay Zekâ (Generative AI): Diffusion modelleri, multimodal sistemler ve yapay zekânın yeni sınırları.
•MLOps ve Model Dağıtımı: Model yaşam döngüsü, CI/CD, izleme, güncelleme ve endüstri uygulamaları.
•Prompt Engineering ve İleri Teknikler: Zero-shot, few-shot, chain-of-thought, persona prompting ve RAG gibi güncel yöntemler.
•Etik ve Hukuki Düzenlemeler: AB Yapay Zekâ Yasası (AI Act) ve sorumlu yapay zekâ tartışmaları.
•Python 3.12–3.13 Yenilikleri: Modern sözdizimleri, pattern matching, type hinting ve performans geliştirmeleri.
•Yeni Ekosistemler: Hugging Face, LangChain, Polars, PyTorch 2.0 ve daha fazlası.
Bu kitap kimler için?
•Yapay zekâyı öğrenmek isteyen öğrenciler,
•Uygulama geliştirmek isteyen yazılım mühendisleri,
•Akademik dünyada araştırma yapan bilim insanları,
•Sektörde güncel araçları kullanmak isteyen profesyoneller.
Bu kitap hem teoriyi hem pratiği bir araya getiriyor; sizi yalnızca okur değil, aynı zamanda yapay zekâ ile üreten, sorgulayan ve dönüştüren bir aktör olmaya davet ediyor.
Konu Başlıkları:
Yapay Zekâ (Artificial Intelligence – AI)
Python
Nesne Yönelimli Programlama (OOP)
Modüller, Kütüphaneler ve Araçlar
TensorFlow ve Keras Kütüphaneleri
Veri Bilimi
Matematik, İstatistik ve Yapay Zekâ
Makine Öğrenmesi
Yapay Sinir Ağları
Derin Öğrenme
Uygulamalar
MLOps ve Model Dağıtımı
Prompt Engineering ve İleri TekniklerStok Kodu:9786253815073Boyut:16x24 cmSayfa Sayısı:462Baskı:2Basım Tarihi:2025-11Kapak Türü:Karton KapaklıDili:Türkçe
- Yorumlar
- Yorum yazBu kitabı henüz kimse eleştirmemiş.
