Yetenekler ve sınırlamalar

Neler öğreneceksiniz

Bu dersin sonunda şunları yapabileceksiniz:

• Mevcut generative AI’ın temel capability ve limitation’larını tanımlamak

Capability’ler ve limitation’lar

(7 dakika)

Bu video, generative AI’ın şu anki noktada neyi etkili şekilde yapıp neyi yapamadığını inceliyor. Generative AI’ın dil görevlerindeki çok yönlülüğünü, konuşma akışını sürdürme yeteneğini ve ek training olmadan farklı görevler arasında geçiş kapasitesini vurguluyoruz. Ayrıca knowledge cutoff tarihleri, hallucination’lar (gerçeklere aykırı çıktılar), context window kısıtları ve reasoning zorlukları gibi limitation’ları da ele alıyoruz. Alanın hızla geliştiğini vurguluyor ve en etkili uygulamaların insanlar ile AI’ın birlikte çalışan tamamlayıcı güçlerini bir araya getirdiğini açıklıyoruz.

Temel çıkarımlar

• Generative AI, sadece mevcut veriyi analiz etmek yerine yeni içerik (metin, görsel, kod) üretir
• LLM’ler gibi modern sistemler üç temel gelişme sayesinde mümkün oldu:
  • Algoritmik ve mimari atılımlar (özellikle transformer architecture)
  • Devasa miktarda dijital training data
  • Hesaplama gücündeki dramatik artışlar
• Generative AI iki aşamada öğrenir: pre-training (milyarlarca örnek üzerindeki kalıpları analiz etmek) ve fine-tuning (talimatları takip etmeyi ve yararlı yanıtlar vermeyi öğrenmek)
• Mevcut capability’ler arasında görevler arası çok yönlülük, konuşma farkındalığı ve dış tool’lara bağlanabilme yer alır
• Mevcut limitation’lar arasında knowledge cutoff tarihleri, hallucination potansiyeli, context window kısıtları ve karmaşık reasoning zorlukları yer alır
• En etkili uygulamalar insan ve AI güçlerini birleştirir; bu süreçte insanlar eleştirel düşünme, muhakeme, yaratıcılık ve etik gözetim sağlar

Alıştırmalar

Yansıma

Devam etmeden önce şunları düşünmek için bir an ayırın:

• Generative AI’ın teknik temellerini anlamak (training data ve pre-training/fine-tuning gibi) bu sistemlerle çalışmayı düşünme biçiminizi nasıl değiştiriyor?
• Bu sistemlerin nasıl çalıştığını ve mevcut limitation’larını öğrendikten sonra aklınıza hangi etik hususlar geliyor?

Sırada ne var

Bir sonraki derste, 4D yetkinliklerinden ilkine, Delegation’a daha yakından bakacağız. Hem hedeflerinizi hem de AI capability’lerini anlamaya dayanarak işi kendinizle AI arasında nasıl böleceğinize dair stratejik kararlar almayı öğreneceksiniz. Bu temel, AI’ı yaratıcı ve problem çözme süreçlerinize ne zaman ve nasıl dahil edeceğinize düşünceli bir şekilde karar vermenize yardımcı olacak.

Geri bildirim

Kurs boyunca ilerlerken, kurstaki kavramları hayatınızda, işinizde veya derslerinizde nasıl kullandığınızı ve görüşlerinizi duymak isteriz. Geri bildiriminizi buradan paylaşın.

Teşekkür ve lisans

Copyright 2025 Rick Dakan, Joseph Feller ve Anthropic. CC BY-NC-SA 4.0 lisansı ile yayımlanmıştır. Bu kurs, Dakan ve Feller tarafından geliştirilen The AI Fluency Framework’e dayanmaktadır. Kısmen, İrlanda Higher Education Authority tarafından National Forum for the Enhancement of Teaching and Learning aracılığıyla desteklenmiştir.