Bloomberg Ekonomi Canlı Yayın Konuğu Récolte'm CEO Bahar Okyar
25.02.2025
guide to negative film
Aşk Filmlerinin Unutulmaz Yönetmeni
1990 ‧ Komedi/Dram ‧ 1 saat 46 dakika
yeşilçam filmleri üç farklı filmle çekilmiştir. 8 mm, 16 mm, —> ucuz- 35 mm
5K sinema perdesi
IMAX 70 mm çook maliyetli
panavision 65 mm IMAX’in 3’te 1’i -ebat-
fono film
Digital Cinema Pac. —> DSP, imax muadilimsisi
IMAX 1 dklık rulo 2000 dolar :d
oppenheimer ımax rulosu 11 mil - 17 km
abd’de genelde ari kullanılyor -kamera-
sony venice tr’de yaygın
sony venice’e döndü, analog film havası veriyor
2001: A space Odyssey
jude law ai
4 Mart 2025
Erkan Saka
yapay zeka ve bilgi yanlılığı
clear view —> ukrayna’ya ücretisz yardım, rus savaş suçlularını ayıklayalım
natural languege processing
günlük int kullanımında 128 digital foot print
yapay zekanın geliştirilmesinde yerel bilginin rolü
veri seti eksikliği yerelde
veri- algoritma
wikipedia ile başlıyo, tr yetersiz
hangi bilgiyi hangi kaynaktan alcağını neye göre seçiyo?
- sinopsis
11.03.2025
onur uça yapay zeka, sürdürülebilirlik ve otonom esstetik
otonom sistemin estetik kaygısı olabilir mi?
öğrenme-beeyin- algılama-duyualr- ve karar verme-en uygun eylemi seçme-—> yz taklit eder insanı
yeni bilgi öğrenmeli-mevcut bilgileri güncelleme
veri inşası ve tespiti—> veri kalitesi, güvenilirliği ve doğruluğu ile direkt ilişkili, ham verinin anlamlı hale getirilmesi. doğru şekilde işlenip analiz edilmesi. örn yüz tanıma sistemi ırk çeşitliliği azsa yanlış karar verir
deepmind google’ın, göz hastalıklarını teşhis etmek için, lokal çalıştığı için hata vermiş
yine netflix algoritması
yz nasıl eğitilir?
5 ana yz disiplini
-makine öğrenimi* —>programlaması değil, doğrudan verilerle öğrenmesi, veri seti ile bir çıktıya varmaası, insan müdahalesi olmaadan, tahminler ve karar
makine öğrenmesi nasıl çalışır?
—> makine öğrenim modeli, analiz ve eğitim için veri seti alır
verileri formata çevirir ve ölçeklendirir. shazam örneği
veriden örüntüler çıkararak öğrenmeye başlar ve veri içindeki ilişkileri analiz ederek karar vermeyi öğrenir. denetim-li/siz öğrenme, takviyeli öğr.(insan müdahaleli)
gerçek dünya verisiyle test edilir
gerçek kullanıcılar için tahminler üretmeye başlayabilir.
-doğal dil öğrenimi
-bilgisayarlarla görü
-robotik*
-sembolik yz*
gpt—> generative pre-trained transformer
bağlamsal anlam
metin küçük parçalara,token’a- ayrılır, tokenlar—>vektörlere—> bağlamsal anlam
anlamca ilişkili-birlikte sıkça—>transformer—>çıktı
cloudzone
dönülmez gecenin ufkundayım interstellar
yz’nın kendi sürdürülebilirliği—> çok maliyetli, gpu ve tpu kullanımı, yüksek enerji tüketimi ve büyük karbon ayak izi
çevresel etkiyi azaltmak için çalışmalar var. mini versiyonlar
yznın sürdürülebilirliğe katkısı →kendi tasarruf algoritmasını geliştirebilir ileride, rüzgar, güneş enerjisi üretimini optimize ediyor
görsel işleme ile okyanus sıcaklıkları ve mercan resifleri sağlık durumu
karbon emisyonu azaltmak için sistem
algoritmik estetik
yz estetik anlayışına sahip olabilir mi?
güzellik formülize edilebilir?
yz halüsinasyonu
öznel güzellik algısı yok istatiksel çıkarım
istatistiksel güzellik ile üretiyorsa bu gerçek estetik algı mıdır? hayır veri tabanlı optimizasyon süreci. sanatsal niyet bilinç yok
yapay sanat mümkün mü? bunu nasıl değerlendiririz?
18.02.2025
sinopsis yarım sayfa dosya halinde grup bilgisi kim ne yapıyor vs yazıp bayrmdan sonraki hafta-n vizeden önceki hafta göndermiş ol
deniz aybey- yaratıcı yz eğitimi
-lineer regresyondan neredeyse skynet’e nasıl geldik?
2021 öncesi ilkel istatistiksel modeller, ilk yapay sinir ağları, tablo bazlı makine öğrenme ile machine learning. tahmin etme modelleri. mevcut verilerle sonuca ulaşabiliyor, ama ileriye dönük tahmin yok.
2021 AlexNet —> embedding modelerinin atası, bağlam uzayının ilk kez keşfi ve bağlamsal çıkarım
bağlamsal vektörler- alexnet- 768 boyutlu- duyularımızı sayılara dönüştürüp bağlantı kuruyor
2017 attention is all you need- nam-ı diğer transformers-bugünkü büyük çoğunluk modellerin altyapısında bulunuyor
bağlam uzayında nokta veriyor
model eğitmek
1-pre-training: tabula rasa-boş levha-boş model mimarisi—>pre-training ile insanlığın tüm bilgisi aktarılır—> baz model
insanlığın tüm bilgisi: tek tek ezberlettik gpt3—> 3-4 ay
2-post-training: baz model—> özelleşmiş bilgiler(bebek lise mezunu, bir sürü bilgi, üniye geçiyo alan seçiyo, branşı oluyo) —>spesifik model chatgpt
chatgpt insan feedbackleri ile eğitildi reinforcement learning with human feedback
reinforcement feedback with ai claude.ai
huggingface —> açık kaynak model
22.04.2025
Güssün Güneş -Dijital Sanat ve Yapay Zeka
mağaradaki resimlerden dijitale
birileri tarihi yazmış ama manipüle ederek
dijital izlerimizi bırakıyoruz
sanat her yerde, tasarlanmış sanat
güzel sanatların sınıflandırılması
sanat türleri →görsel, plastik, sahne, işitsel, dijital ve yenş medya, edebi, uygulamalı
endüstri 4.0

sanayi devrimi → modern bilimin temelleri yaygınlaştı
bulut bilişim nedir? serverlar içerisinde bilginin kayıt edilmesi. büyük veri
ham veri işlenerek kazanılmış veriye dönüşüyor - enformasyon
“her bıraktığım dijital izle beni takip eden bir trump var”
bilginin gücü
tasarımcıysan paylaşma :D bu bilgiyi nerede tutacağız?
bilgi sansürlenmeli mi?
bulut bilişim
simülasyon sistemleri → her şeyi modelleriyoruz, yeni bir şeyi bile simüle ediyoruz önce
çok daha fazla server oluşturuluyor, büyük veri deposu,
büyük veri→ hacim, çeşitlilik ve hız
dijital sanat veri bilimini kapsayan bir süreç
büyük veri aslında bir veri işlemedir.
bilgisayar bilimleri, makine öğrenmesi, matemetik bilgisi, iş sektör bilgisi→ veri bilimi
makşne öğrenmesş→kuantum bilgisayarlar
yz şu anda çok osmanlıca analiz edemiyor. makinaya osmanlıca-yetim eserler- öğretmemiz lazım, veri girişi olmalı çok fazla
büyük veride neyi işliyoruz→ metin, eposta, yazılı belgeler, web sayfaları, görüntü ve video, fotoğraflar, ses verileri, coğrafi veriler-konumlandırma açısından ve kültür- , sensör verileri, sosyal medya verileri
tüketim davranışı kör
hacimli,hızlı,değişken ve farklı→ büyük veri işliyor
savaşlar daha kolay artık, planlama strateji açısından-google haritalr-
yz tıpta mütjiş ilerliyor.
veriyi işleyip, bilgiye dönüştürdüğümğüzde sentezlemiş oluyoruz→ KARARLAR VE ÜRÜN
büyük veri→ görselleştirme, volume, analysis, research, storage, collection, network, cloud tech
marmara üni tr’nin en büyük veri deposu?
usblerden, cdlerden buluta geldik
büyük veri ne tür deneyimler kazandırıyor? sanat pazarı ve tahminler, sanat analitiği…
yeni medya sanatı→ 60’lardan beri literatürde görüyoruz
1990’lar üretim
tr’de ilk internet 1993 deneyimlendi
çok fazla dijital ürün var
büyük veri karmaşık problemleri ççözebiliyor HALİYLE
bizi hızlandırıyor. akıllı tahmin ve karmaşık problem çözme
insansı robotlar
yz duyguyu öğrenecek mi?
görüntü
büyük veri bağlamında kuantum bilgisayarların önemi → cerndeki deneyler,
algoritma, data mining
büyük veri setleri ve onalrın araasındaki ilişkiyi anltamak açısından kuantum bilgisayrlar çok önemli
oyun sektörü çokçok gelişti
yz sanat yapar mı?
yazılım+donanım-fiziksel-
kuantum bilgisayarların bize vereceği en (büyük) şey hologram teknolojisi
giyilebilir teknolojiler
nft → dijital sanat ürünlerinin teliflenmesinde kurtarıcı ve blokzincir
dijital saant koleksiyonlarının oluşturulması
anlam yaratma-çekim teknikleri ve oyunculuk
oyunculuk
göz kırpan karakter- zayıf kırpmayan- güçlü karakter sol göz sol göz sağ kamera
(zoom-in iç dünyaya girerken )
anathomy of a fall
29.04.2025
M. Emin Urundaş
yapay zkanın konvansiyonel kurgu ve efekt teknikleri üzerine etkileri ve yansımaları
show-real
6.05.2025
resim video ile görüntü üretimi-yönetimi üzerine yz çalışmaları ve kullanım alanları
trackingAI.org/mensa norway quiz → 2024’te 96iq 2025te 136iq’su var yznın
şu anda doktora seviyesinde
softbannk ceosu → yz 2035’te şuanki halindenden 10.000 kat daha akıllı bir sistem olacak
txt 2 video
img 2 video
runwaymi.com →video
unrealengine.com →oyun
klingai
google veo2
lumaray lumalans.ai/ray
topaz labs
skyreels
adobe friefly
hailou
magnific ai
flux ai
—cw 100 karakter devamlılığınisterken
hakanstlms
minimax audio
clipinterragator.orh görselin tahmini promp
