Blog
Computer Vision 2026: YOLO, SAM ve Güncel Yaklaşımlar
2026 yılında computer vision alanındaki en son gelişmeleri, YOLO v9/v10, SAM 2, vision transformers, zero-shot detection ve 3D vision teknolojilerini kapsamlı bir şekilde inceliyoruz.
AI Red Teaming: Modelleri Test Etme ve Güçlendirme
AI red teaming, yapay zeka modellerinin güvenlik açıklarını tespit etmek ve güçlendirmek için kullanılan sistematik bir test metodolojisidir. Bu rehberde red teaming süreçleri, araçlar, OWASP LLM Top 10 ve kurumsal red team kurma adımları detaylı şekilde ele alınmaktadır.
Model Güvenliği: Supply Chain Risk ve SBOM
Yapay zeka modellerinin tedarik zincirindeki güvenlik riskleri giderek artıyor. Model zehirleme, backdoor saldırıları ve supply chain manipülasyonlarına karşı SBOM (Software Bill of Materials) ve model provenance gibi stratejiler kritik öneme sahip. Bu rehberde AI model güvenliği konusundaki tüm tehditleri ve savunma yöntemlerini inceliyoruz.
Edge AI: Uç Cihazlarda Yapay Zeka Geliştirme
Edge AI, yapay zeka modellerini bulut yerine uç cihazlarda çalıştırarak düşük gecikme, veri gizliliği ve bant genişliği tasarrufu sağlar. Bu kapsamlı rehberde Edge AI donanımları, model sıkıştırma teknikleri, TinyML ve gerçek dünya kullanım senaryolarını keşfedin.
Multi-Agent Sistemler: Çoklu AI Ajanları Geliştirme
Multi-agent sistemler, birden fazla yapay zeka ajanının birlikte çalışarak karmaşık görevleri çözmesini sağlayan mimari yaklaşımlardır. Bu rehberde mimari kalıplar, iletişim protokolleri, CrewAI, AutoGen ve LangGraph gibi frameworkler ile orkestrasyon stratejilerini detaylı inceliyoruz.
Adversarial ML: AI Saldırıları ve Savunma Yöntemleri
Adversarial ML, yapay zeka modellerine yönelik saldırı ve savunma yöntemlerini inceleyen kritik bir siber güvenlik alanıdır. Evasion, poisoning ve model extraction saldırılarını, perturbation tekniklerini ve adversarial training gibi savunma stratejilerini bu kapsamlı rehberde keşfedin.
AI Altyapısı: GPU, TPU ve Cloud Seçim Rehberi
Yapay zeka projeleri için doğru donanım ve bulut altyapısını seçmek, hem performansı hem de bütçeyi doğrudan etkiler. Bu kapsamlı rehberde NVIDIA GPU serilerini, Google TPU çiplerini ve büyük bulut sağlayıcılarının AI hizmetlerini karşılaştırarak en uygun altyapı stratejisini belirlemenize yardımcı oluyoruz.
Feature Store Nedir? Kurumsal AI Veri Yönetimi
Feature Store, makine öğrenmesi modellerinin ihtiyaç duyduğu özellikleri (feature) merkezi bir depoda yönetmenizi sağlayan kritik bir MLOps bileşenidir. Bu rehberde feature store kavramını, online ve offline store farklarını, popüler araçları ve kurumsal implementasyon stratejilerini detaylı olarak inceliyoruz.
AI Model İzleme ve Drift Algılama Rehberi
Yapay zeka modellerinizi üretim ortamında nasıl izleyeceğinizi, data drift ve concept drift'i nasıl tespit edeceğinizi, alerting stratejilerini ve en iyi monitoring araçlarını kapsamlı şekilde öğrenin.