Yapay Zekanın Tarihi ve Evrimi Eğitimi

Eğitim Hakkında

Bu eğitim, yapay zekanın 1950'lerden günümüze uzanan gelişimini kırılma anları, başarısızlıklar ve kilit fikirler üzerinden anlatan tek günlük bir farkındalık programıdır. Katılımcılar sembolik yapay zekadan derin öğrenmeye ve üretken modellere uzanan evrimi kavrayarak bugünkü beklentileri tarihsel bir perspektifle değerlendirmeyi öğrenir.

Neden Bu Eğitim?

Tarihsel Perspektif. Bugünkü yapay zeka gelişmelerini yetmiş yıllık fikir, deneme ve yanılma birikiminin devamı olarak görün.

Abartı Döngülerinden Ders. Yapay zeka kışlarına yol açan aşırı beklentileri inceleyerek kurumunuzda gerçekçi hedefler belirleyin.

Geleceğe Sağlam Bakış. Hangi fikirlerin neden başarılı olduğunu anlayarak yeni gelişmelerin kalıcılığını daha isabetli değerlendirin.

“Yapay zekanın geleceğini en iyi anlayanlar, onun parlak vaatlerini de soğuk kışlarını da hatırlayanlardır.”

Ön Koşullar

Teknik Şart Yok — Programlama veya matematik bilgisi gerekmez; içerik anlatı ve örnekler üzerinden ilerler.
Tarihe Merak — Teknolojinin nasıl geliştiğine ve fikirlerin zaman içinde nasıl dönüştüğüne ilgi duymak.
Cihaz Erişimi — Erken dönem sistemlerin canlı denemeleri için internete bağlı bir bilgisayar veya tablet.
Güncel Gözlemler — Kurumunuzda veya sektörünüzde yapay zekaya dair duyduğunuz beklenti ve kaygıları getirmek.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiYapay zekanın doğuşunu, kış dönemlerini ve derin öğrenme devrimini kronolojik olarak kavramak ve tarihten çıkan dersleri bugünkü kurumsal kararlara uygulamak.

Modül 1

Düşünen Makine Fikrinin Doğuşu

Mekanik hesaplamadan programlanabilir bilgisayara uzanan yol
McCulloch-Pitts yapay nöron modeli (1943)
Alan Turing ve Turing Testi fikri (1950)
Dartmouth Konferansı ve yapay zeka adının doğuşu (1956)
Rosenblatt'ın algılayıcısı (perceptron) ve ilk heyecan
Canlı deneme: ELIZA sohbet programıyla etkileşim

Modül 2

Sembolik Yapay Zeka ve Yapay Zeka Kışları

Mantık ve kurallarla akıl yürütme: sembolik yaklaşım
Minsky-Papert eleştirisi ve sinir ağlarına ilginin azalması
Lighthill Raporu ve birinci yapay zeka kışı
Uzman sistemler: MYCIN, XCON ve ticari yükseliş
Bilgi darboğazı ve ikinci yapay zeka kışının nedenleri
Vaka tartışması: Karşılanamayan vaatlerin bedeli

Modül 3

Makine Öğrenmesinden Derin Öğrenme Devrimine

Geri yayılım algoritmasının yeniden keşfi (1986)
İstatistiksel öğrenme, destek vektör makineleri ve internet verisi
Vaka: Deep Blue ve AlphaGo zaferlerinin karşılaştırılması
ImageNet, GPU'lar ve AlexNet ile 2012 kırılması
AlphaGo sonrası pekiştirmeli öğrenmenin yükselişi
Transformer mimarisi ve 'Attention Is All You Need' (2017)

Modül 4

Üretken Yapay Zeka Çağı ve Tarihten Dersler

GPT serisi, ölçekleme ve ChatGPT'nin 2022 etkisi
AlphaFold ve 2024 Nobel ödüllerinin simgesel anlamı
Akıl yürüten modeller, yapay zeka ajanları ve düzenlemeler
Atölye: Kurumunuz için yapay zeka zaman çizelgesi
Tarihten dersler: gerçekçi beklenti ve uzun vadeli yatırım
Değerlendirme, Soru-Cevap ve katılım sertifikası takdimi

Eğitim Kazanımları

Kronolojik Bakış — Yapay zekanın 1940'lardan günümüze temel dönemlerini ve kırılma anlarını doğru sırayla açıklayabileceksiniz.
Öncü İsimler — Turing, McCarthy, Minsky, Rosenblatt ve Hinton gibi öncülerin alana katkılarını değerlendirebileceksiniz.
Kış Dönemleri — Yapay zeka kışlarına yol açan teknik, finansal ve beklenti kaynaklı nedenleri analiz edebileceksiniz.
Yaklaşım Farkları — Sembolik yapay zeka ile veriden öğrenen yaklaşımların güçlü ve zayıf yönlerini karşılaştırabileceksiniz.
Derin Öğrenme Kırılması — Veri, GPU ve algoritmaların 2012 sonrası derin öğrenme devrimini nasıl tetiklediğini açıklayabileceksiniz.
Üretken YZ Bağlamı — Transformer mimarisinden ChatGPT'ye ve ajanlara uzanan gelişimi tarihsel bağlamına oturtabileceksiniz.
Gerçekçi Beklenti — Abartı döngülerini tanıyarak kurumunuzdaki yapay zeka beklentilerini daha gerçekçi yönetebileceksiniz.
Geleceği Okuma — Yeni yapay zeka gelişmelerinin kalıcılığını tarihsel örüntülerle sorgulayan bir bakış açısı kazanacaksınız.

Kimler İçin Uygundur?

Yöneticiler
strateji ve inovasyon ekipleri
eğitim ve iletişim profesyonelleri ile yapay zekanın bugünkü konumunu tarihsel bağlamıyla anlamak isteyen tüm çalışanlar.

Sıkça Sorulan Sorular

Yapay Zekanın Tarihi ve Evrimi Eğitimi kimler için uygundur?

Program; yöneticiler, strateji ve inovasyon ekipleri, eğitim ve iletişim profesyonelleri ile yapay zekanın bugünkü konumunu tarihsel bağlamıyla anlamak isteyen tüm çalışanlar için tasarlanmıştır. Teknik bilgi gerektirmez.

Eğitim ne kadar sürer ve hangi formatta verilir?

Eğitim 1 tam gün ve 4 modülden oluşur. Kurumun tercihine göre Digital Vizyon Akademi sınıflarında, kurum lokasyonunda veya online olarak gerçekleştirilir.

Tarih eğitimi iş hayatında neden faydalıdır?

Yapay zeka tarihinde aşırı beklentilerin iki kez ciddi yatırım kayıplarına yol açtığı görülmüştür. Bu dönemleri tanımak, yöneticilerin bugünkü teknolojileri daha gerçekçi değerlendirmesine ve dengeli yatırım kararları almasına yardımcı olur.

Eğitimde hangi dönemler ve gelişmeler ele alınıyor?

Yapay nöron modeli, Turing Testi, Dartmouth Konferansı, algılayıcı, uzman sistemler, yapay zeka kışları, geri yayılım, Deep Blue, AlexNet, AlphaGo, Transformer, ChatGPT, akıl yürüten modeller ve yapay zeka ajanları ele alınır.

Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?

Evet. Programı tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi katılım sertifikası alır; online eğitimlerde sertifikalar dijital olarak iletilir. İçerik kurumun sektörüne özgü örneklerle zenginleştirilebilir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Katılım Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika