Ana Sayfa

Blog

AI Terimlerinin Açıklaması: Önemli Olanlar (ve Olmayanlar) İçin Basit Bir Kılavuz

AI Terimlerinin Açıklaması: Önemli Olanlar (ve Olmayanlar) İçin Basit Bir Kılavuz

Yazan

Daria Olieshko

Yayınlanma tarihi

13 Ağu 2025

Okuma süresi

3 - 5 dakika okuma süresi

AI her yerde. Ama gerçekçi olalım — pek çok “AI terimleri” dışarıda sadece pitch destelerine ve ürün sayfalarına atılan moda kelimeler. AGI, LLM veya A2A gibi kısaltmalarla boğulmuş hissettiyseniz, yalnız değilsiniz.

Bu rehber her şeyi sade İngilizce ile açıklıyor. Jargonsuz. Saçmalık yok. Sadece 2025 ve sonrası için gerçekten önemli olan esaslar.

İK, BT, pazarlama, operasyonlarda mı çalışıyorsunuz ya da sadece bir sonraki toplantınızda akıllı görünmek mi istiyorsunuz? İşte bu sizin çabuk öğrenme kursunuz. Kaydedin. Paylaşın. Yer imlerine ekleyin. Kodları birlikte çözelim AI terimleri — ve işleri gerçekten halletmek için nasıl kullanabileceğimizi öğrenelim.

AI Terimlerinin 2025'te Neden Önemli Olduğu

AI artık bir teknoloji deneyi değil. Çalışma takvimi araçlarınızın, işe alım akışlarınızın, analiz panolarınızın ve Slack uyarılarınızın arkasındaki motor. Ancak çoğu insan hala dili konuşamıyor.

İşte neden bilmenin AI terimleri önemli olduğuna dair bazı nedenler:

Şunun farkına varacaksınız abartıyı ayırt etmek gerçek değerden.
Tedarkçileri değerlendirirken daha akıllı kararlar vereceksiniz. tedarikçileri değerlendirirken.
Sonunda araçlarınızın nasıl çalıştığını anlayacaksınız..
Geliştiriciler ve teknik ekiplerle daha iyi işbirliği yapacaksınız.

Gerçek örnek:

Bir İK ekibi işe alımı otomatikleştirmek için bir “AI chatbot” satın aldı. Sonunda, NLP'siz, otomasyonsuz ve entegrasyonsuz bir yüce iletişim formu olduğu ortaya çıktı. Neden? Terimleri anlamadıkları için.

Aslında Bilmeniz Gereken Tek AI Terimleri

Çoğunlukla karşılaşacağınız temel kavramlarla başlayalım.

AI Ajanı

Bir amaca yönelik olarak algılayan, karar veren ve harekete geçen bir sistem. İlerlemesi için manuel girdi gerekmez — inisiyatif alır. Bunu yorulmaz bir dijital asistan olarak düşünün.

Ajans AI

Sürekli talimatlar olmadan kendi hedeflerini belirleyebilen ve harekete geçen bir AI. Zamanla sonuçları optimize ederek öğrenir. Örnek: vardiya planlaması ve sorunları kendi kendine çözmek.

A2A (Ajandan Ajana)

Bağımsız AI ajanlarının işbirliği yapmasına olanak tanıyan bir iletişim protokolü. Takvimlendirme AI'ınız, saatler, fazla mesai ve uyum için bordro AI'ı ile konuşabilir.

AGI vs ANI

AGI

(Yapay Genel Zeka)

Henüz var olmayan ama manşetleri domine eden, bir insan gibi öğrenip düşünebilen hala hipotez halindeki bir AI.

ANI

(Yapay Dar Zeka)

Gerçek dünyada bir görevde uzmanlaşmış AI — planlama, yüz tanıma veya çeviri gibi. Bugün kullandığınız AI budur.

AI Sohbet Robotları: Küçük Konuşmanın Ötesinde

Modern AI chat botları şunları yapabilir:

İK sorularını yanıtlayın
PTO taleplerini yönetin
Onboarding talimatları sağlayın
7/24 destek ajanları olarak hareket edin

ChatGPT, Claude, Gemini ve iç belgelerle eğitilmiş özel botlar gibi araçlar son derece kullanışlı olabilir.

Otomasyon vs Orkestrasyon

AI Otomasyonu

Özgün, tekrarlayan görevleri yerine getirir— biletleri etiketleme, vardiyaları atama veya uyarıları gönderme gibi.

AI Orkestrasyonu

Sistemleri ve görevleri uçtan uca akışlara bağlar. Düşünün: yeni bir işe alım yapma, vardiya kalıplarını ayarlama, bordroyu senkronize etme ve uyum belgelerini gönderme.

AI Modelleri ve Aileleri

AI Modeli

Girdi ile çıktı arasını haritalamak için eğitilmiş temel algoritma. GPT-4o, Claude 3 ve Gemini 1.5 örnekleridir.

Model Ailesi

Benzer mimariye sahip ancak farklı görevler için optimize edilen bir dizi ilgili model. GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o hepsi GPT ailesindedir.

Hizalama, Dikkat ve Önyargı

Hizalama

AI davranışının insan değerleriyle eşleşmesini sağlar. Kötü hizalama = istenmeyen eylemler.

Dikkat

Modellerin en önemli veriye “odaklanarak” yanıtlar üretme şekli. Dönüştürücü modellerin çekirdeği.

Önyargı

Eğitim verileri önyargılıysa, AI'nin çıktısı da öyle olacaktır. Bu, İK, uyum ve karar verme için önemlidir.

AI Entegrasyonu

Şu gibi platformları kullanın:

Zapier uygulamalar arasında işlemleri tetiklemek için
API'ler AI özelliklerini yerleştirmek için
Kod gerektirmeyen araçlar geliştirme süresi olmadan akıllı otomasyonlar oluşturmak için

Örnek: ChatGPT'i zamanlama verilerine dayanarak Shifton içinde vardiya raporları oluşturmak için kullanın.

Daha Sık Göreceğiniz Gelişmiş AI Terimleri

LLM (Büyük Dil Modeli)

Sohbet robotlarının, içerik oluşturmanın ve akıllı yanıtların arkasındaki güç merkezidir. LLM'ler devasa metin veri kümeleri üzerinde eğitilir ve geniş bir dil görevlerini yerine getirebilir.

Popüler LLM'ler:

GPT-4o (OpenAI)
Claude 3 (Antropik)
Gemini 1.5 (Google)
Mistral (açık kaynak)

RAG (Geri Çağırma İle Gelişmiş Üretim)

Gerçek zamanlı bağlam farkındalığı ile yanıtlar oluşturmak için dil modeli ile bir arama motorunu veya belge tabanını birleştirir. AI destek ajanları ve bilgi tabanları için faydalıdır.

Sıfır-çekim / Az-çekimli Öğrenme

Sıfır-çekimAI hiçbir örnek olmadan bir şey yapar.
Az-çekimliAI bir görevi nasıl gerçekleştireceğini öğrenmek için öneride birkaç örnek kullanır.

Bu beceriler AI'nın hızlı adaptasyonunu sağlar — destek biletlerindeki yeni eğilimleri veya İK geri bildirimlerindeki analizleri yapmak için harika.

Multimodal AI

Metin, görüntü, ses veya video gibi tüm girişleri bir arada anlayan modeller. Görsel programları, sesli komutları ve form girdilerini birlikte yorumlamak için harika.

Vektör Veritabanları

Bilgiyi AI'nın anlayabileceği ve anlamsal olarak (anahtar kelimeye değil, anlama göre) arayabileceği bir formatta saklar. Belge arama, sohbet robotları ve kişiselleştirme güçleri.

Popüler araçlar:

Pinecone
Weaviate
Chroma

40+ AI Teriminin Tam Sözlüğü (Basitçe Açıklanmış)

AI ajanı — İnsan mikro yönetimi olmaksızın hedeflere yönelik kararlar alabiliyor ve harekete geçebilen bir sistem.
Ajans AI — AI kendi hedeflerini belirler ve çevresine dayalı inisiyatif alır.
A2A (Ajandan Ajana) — AI ajanlarının iletişim kurması ve işbirliği yapması için bir protokol.
AGI (Yapay Genel Zeka) — İnsan seviyesinde öğrenme ve düşünme yeteneğine sahip hipotez halindeki bir AI.
ANI (Yapay Dar Zeka) — Tek bir görevde mükemmel olan gerçek dünyadaki AI.
AI modeli — Girdiyi blogalılığına dönüştüren eğitilmiş bir fonksiyon.
Model ailesi — Aynı mimariden oluşturulmuş bir grup ilgili AI modeli.
LLM (Büyük Dil Modeli) — Büyük dil verileri üzerinde eğitilmiş maketler, insan benzeri metni anlamak ve üretmek için kullanılır.
Multimodal AI — Metin, görüntü, ses gibi birçok giriş türünü anlayabilen AI.
Vektör veritabanı — Anlam temelli veri depolamak ve aramak için kullanılan bir veritabanı türü.
Gömme — AI'ya ilişkileri ve anlamı anlamasına yardımcı olan sayısal metin/veri temsilcileri.
RAG (Geri Çağırma İle Gelişmiş Üretim) — Daha doğru yanıtlar için gerçek zamanlı arama ile üretimi birleştirir.
Başlat üretimi mühendisliği — AI'den istenen çıktıları almak için daha iyi girdiler geliştirmesi.
Sıfır-çekim öğrenme — AI bir görevi daha önce görmeden gerçekleştirir.
Az-çekimli öğrenme — AI sadece birkaç örnekle yeni bir görevi öğrenir.
İnce ayar — Genel bir modeli belirli bir görev veya veri kümesine uyarlamak.
Ön eğitim — Bir AI modelinin geniş bir veri kümesi üzerinde ilk eğitim aşaması.
Halüsinasyon — AI yanlış veya yanlış bilgileri emin bir şekilde ürettiğinde.
Önyargı — Bozuk eğitim verileri nedeniyle AI davranışında sistematik haksızlık.
Hizalama — AI çıktılarının insan hedeflerine, değerlere ve etik kurallarına uymasını sağlama.
Anayasaya uygun AI — Yerleşik etik ilkeler kullanılarak modelleri eğitmek.
Açıklanabilirlik — AI'nın neden belirli bir kararı verdiğini anlama yeteneği.
Kara kutu — İç işleyişleri şeffaf olmayan veya yorumlanamayan bir model veya sistem.
Düşünce zinciri akıl yürütme — AI'nin sonuç öncesinde adımlarını açıklayarak bir teknik gösterme.
İnsan Geri Bildiriminden Güç Alan Pekiştirme Öğrenimi (RLHF) — İnsan tercihlerinin öğrenme sürecini yönlendirdiği bir eğitim yöntemi.
Sentetik veri — Modelleri eğitmek veya test etmek için yapay olarak üretilmiş veri.
Açık ağırlıklar — Bir modelin parametrelerinin halka açık olarak paylaşılması (açık kaynak).
Kapalı model — İç işleyişleri erişilemeyen özel bir AI modeli.
Token — AI modellerinin kullandığı en küçük metin birimi (genellikle bir kelime veya kelime parçası).
Gecikme — Kullanıcı girişi ile AI yanıtı arasındaki zaman gecikmesi.
Çıkarım — Eğitilmiş bir modelin çıkış üretme eylemi.
Temellendirme — AI çıktılarını gerçek, doğrulanabilir bilgiyle bağlantılandırma.
Otonom AI — Uzun diziler üzerinde müdahale olmaksızın bağımsız çalışabilen AI.
Karşılaştırma — Standartlaştırılmış veri kümeleri ve görevler kullanılarak AI performansının test edilmesi.
Koruma rayları — AI'nin yanlış kullanımı veya hatalarını önlemek için belirlenen kısıtlamalar veya limitler.
Ayarlama düğmeleri — Bir AI modelinin davranışını değiştiren ayarlanabilir ayarlar.
Ölçeklenebilirlik — Kullanıcı talebi arttıkça AI sisteminin performansının iyi kalması.
Fazla öğrenme — Modelin eğitim verileri üzerinde iyi performans gösterip, gerçek dünyada kötü performans göstermesi durumu.
Genelleme — AI'nın görülmemiş verilerde iyi performans gösterme yeteneği.
NLP (Doğal Dil İşleme) — AI'nın insan dilini anlama ve üretme üzerine odaklandığı alan.
Veri etiketleme — AI'ya ne gördüğünü öğretmek için ham verilerin (görüntü, metin, vb.) etiketlenmesi.
Kendi kendine denetimli öğrenme — Etiketlenmemiş verilerden desenler öğrenmek için AI'nın eğitilmesi.
Eş pilot AI — İnsan işçilerini tamamlayan, yerine geçmeyen bir asistan AI türü.
Orkestrasyon — AI destekli araçlar arasında akıllı, otomatikleştirilmiş iş akışları bağlama.