Eğitim Teknolojileri

"Öğrencilerime asla öğretmem. Sadece öğrenebilecekleri şartları sağlarım" (Albert Einstein) #egitim #egt

Meet Turkish-Gemma-9b-T1: a powerful, specialized LLM fine-tuned for Turkish language tasks. It's not just another translation model. It's a full conversational AI that understands, reasons, and generates fluent Turkish text. This is a big deal for Turkish NLP.

MEF Üniversitesi’nden Yapay Zeka Alanında Uluslararası Bir Yayın Daha MEF Üniversitesi Rektörü Prof. Dr. Muhammed Şahin ve Rektör Danışmanı Dr. Caroline Fell Kurban’ın kaleme aldığı “What is AI Doing to Us?: A Philosophical Inquiry into Learning, Thinking, and Being” adlı kitap, dünya yükseköğretimiyle paylaşıldı. Ön sözünü Harvard Üniversitesi’nden Prof. Eric Mazur’un yazdığı eser, İngiltere merkezli prestijli yayınevi Emerald tarafından yayımlanacak ve uluslararası platformlarda ön satışa sunuldu. Satış linki bio'dadır. Kitap, yapay zekânın öğrenme, düşünme ve varoluş üzerindeki etkilerini felsefi bir perspektifle ele alıyor. Kitabımızın bugün Milliyet ve Cumhuriyet Gazeteleri ile yenisafak.com ve pervinkaplan.com'da yayımlanan haberi. #MEFuniversitesi #MEFAI

This is the right question to be asked. I can add one more "who will learn something in the end, AI agent or student?!"

Introducing Perplexity Computer. Computer unifies every current AI capability into one system. It can research, design, code, deploy, and manage any project end-to-end.

Harika bir yazı. Yapay zeka asistanlarına devasa dosyalar yükleyip her şeyi bilmesini beklemek yerine, bilgiyi "Skill Graph" (beceri grafiği) dediğimiz küçük, birbirine bağlı parçalarla yönetmek çok daha mantıklı bir yol. Neden derseniz, olay sadece düzen değil: • Bilişsel Yük: Agent’ın dikkatini (attention) tek bir dev dosyada dağıtmak yerine, sadece o anki görevle ilgili "düğümü" (node) aktif etmesini sağlıyorsunuz. Bu da hata payını inanılmaz düşürüyor. • Arama Değil İlişki: Klasik RAG sistemleri gibi sadece kelime benzerliğine bakmıyor. Wikilink'ler sayesinde bir kavramı çektiğinde, onun neden-sonuç ilişkisini de otomatik olarak kavrıyor. Ezberlemekten "anlamaya" geçiş gibi. • Verimlilik: Bin sayfalık PDF okutmak yerine, yapıyı 250 küçük parçaya bölüp birbirine bağladığınızda agent’ın performansı doğrusal değil, katlanarak artıyor. Kısacası; modeli daha büyük seçmek yerine, veriyi daha akıllı yapılandırmak (Context Engineering) her şeyi değiştiriyor. Bir nevi agent’a sadece veri değil, o verinin içinde nasıl gezeceğine dair bir "yol bulma haritası" vermiş oluyoruz.

🚨 Çoğu kişinin görmezden geleceği ama akıllıların servet değerinde kullanacağı o kaynak düştü.🚨 Anthropic (Claude), kendi "Prompt Mühendisliği" kursunu ÜCRETSİZ yayınladı. Boş teoriler yok. Başlangıçtan İleri Seviyeye, gerçek sektör örnekleri var. 📌 Müfredat: 1️⃣ Başlangıç: Netlik ve Rol Atama. 2️⃣ Orta: Zincirleme Düşünme (CoT) ve Formatlama. 3️⃣ İleri: Halüsinasyon Önleme ve Ajan (Agent) Kurulumu. 2026'da "AI biliyorum" demek yetmeyecek, "AI'yı yönetiyorum" demek gerekecek. Repo linkini aşağıya bırakıyorum. 👇 #PromptEngineering #Anthropic #Claude #YapayZeka #Eğitim

Öğrenme süreçlerinde yapay zeka sadece bir araç olarak değil yapılandırılması gereken bir tür metodoloji, sistem olarak düşünülmeli

Türkçe NLP !! Teşekkürler @huggingface

Yapay Zeka artık sadece bir uygulama (app) değil, yapılandırılması gereken bir tür metodolojiye dönüştüğü belirtilebilir.

How to Explain #AI Types by @PythonPr #AgenticAI #GenAI #ArtificialIntelligence #ML #MachineLearning #GenerativeAI

How to build an AI Agent — scope → prompts → LLM → tools → memory → orchestration → UI → testing. Plus a breakdown of the top agent platforms (ChatGPT, Claude, Cursor, n8n, LangGraph, CrewAI, Perplexity, etc.) Great visual guide. Credit in image. #AI #AgenticAI #Automation #LLMs

Güzel açıklanmış. Yapay Zeka buna ayrı bir boyut kazandırarak tahmin edilebilenden de kolaylaştırdı denilebilir.

Uydurma makaleler, olmayan akademisyenler, hiç yazılmamış kitaplar… Yapay zekânın akademide kontrolsüz kullanımı alarm veriyor. Hakemli dergilerde yayımlanan bazı çalışmalarda ortaya çıkan ‘halüsinasyon referanslar’, bilim dünyasında tartışmalara yol açtı. ‘Böyle bir makalem yok’ Türkiye’nin birçok üniversitesindeki akademisyenler, kendilerine ait olmayan çalışmalarla karşılaştıklarını fark etmeye başladı. Son olarak Fırat Üniversitesi’nden Prof. Dr. Mehmet Nuri Gömleksiz, “Benim böyle bir makalem yok. İlk isim olarak gösterilen kişiyi tanımıyorum. Daha vahimi, İnönü Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi’nde bu kaynakçada gösterilen böyle bir makale yok” ifadelerini kullandı. Ege Üniversitesi’nden Doç. Dr. Serkan Acar da Bartın Üniversitesi’nin çıkardığı Çeşm-i Cihan dergisinde yayımlanan bir yazıda kendisine ait olmayan makalelere atıf yapıldığını belirterek suç duyurusunda bulunacağını kaydetti. Sorumluluğun her zaman yazara ait olduğunu aktaran Prof. Dr. @Ahmet__Basal “Yayın akademik teşvik, doçentlik vb. gibi süreçlerde kullanılıyorsa, bu durum ağır bir etik ihlaldir” uyarısında bulunurken Doç. Dr. @ysfkiziltas da “Bu usulsüzlükler çok ciddi yaptırımlarla sonuçlanabilir” dedi. 'Bilimin karanlık çağı' Sosyal medyada benzer olaylar yaşadıklarını belirten akademisyenler, yapay zekânın tehlikeli bir boyuta evrildiğine dikkat çekerek ortaya çıkan tabloyu “Akademik içerikte yapay zekâ kullanmak bilimin karanlık çağıdır” sözleriyle tanımladı. Doğrulamadan kullanıyorlar Benzer olayların yaşanma nedeni hakkında bilgi veren MEF Üniversitesi Rektörü Prof. Dr. @Muhammed__Sahin “Akademik dilde referanslar belirli kalıplarla yazıldığı için, model bu kalıpları ustalıkla taklit edebiliyor. Sonuçta ortaya, dilsel olarak son derece ikna edici ama gerçekte var olmayan kaynaklar çıkabiliyor” diye konuştu. “Halüsinasyon referanslar, araştırmacıların üretilen bilgiyi doğrulamadan kullanmalarının sonucu” diyen Şahin, akademisyenlerin yapay zekâyı eleştirel bir yardımcı olarak kullanabileceğini aktararak şu önerilerde bulundu: 🔺 Doğru prompt kullanın. 🔺Kaynak formatını zorunlu tutun. 🔺 Gerçek makaleler, PDF’ler veya veri tabanları modele verilerek “Sadece bu belgeler üzerinden yaz” denildiğinde, halüsinasyon riski ciddi biçimde düşüyor. 🔺Metinlerde; model taslak üretmeli, insan doğrulamalı, Model revizyon yapmalı. Yapay zekâ araştırma asistanıdır, hakem değildir.

How LLMs actually work:

Scale model showing how mangrove forests stop waves damaging the coast.

Bireysel öğrenme hızında "yapılandırılmış öğrenme" süreci ne kadar kolaylaştı değil mi?! Teoride belki, peki sınıfta?!!

Bu tablo senin için bir şey ifade etmiyorsa, geç kalıyor olabilirsin!

Master the Art of Learning

💻 The world’s first rollable PC is here — and I can’t stop thinking about what it means for the future of work. 🤯 Linus Tech Tips recently went on Jimmy Fallon to showcase something that feels futuristic yet surprisingly real - a Lenovo laptop with a rollable OLED display. When I first saw it, I couldn’t believe how seamless it looked. Closed, it’s a sleek 14-inch notebook. Press a button, and the screen extends upward, transforming into a taller, expanded workspace within seconds. What excites me most is what this signals for the future of personal computing: ➡️ Displays that reshape themselves around your workflow ➡️ Devices that adapt to your needs in real time ➡️ A step closer to technology that feels organic — not mechanical More space for code. More space for creativity. Or, as Linus joked, more room for TikTok and Instagram side by side. To me, this is what innovation should feel like - subtle, smart, and human. Would you trade your laptop for one that literally grows when you need more space? #AI #Innovation #Technology #Hardware #Lenovo #FutureOfWork #Design #Computing

Yapay zekanın birkaç yıl içinde ne kadar ilerleyeceğini düşünmek bile istemiyorum.