Bugün 71 yaşında fitnessçi bir amcanın YouTube söyleşisini izledim.

71 yıllık hayat tecrübesini tek bir cümleye sığdırmış:
“Just go for it; don’t think about it.” Nike sloganı gibi laf.

Bu laf sürekli gelişimin kadim sırrı.

Zihin bazen eylemi ertelemek için düşünme tuzakları kurar.

“Spora bugün gitmesem mi”, “şu işi yarına mı ertelesem” dediğin an yandın!

Neyse ki Steven Pressfield amcamız var

“Do the work” ve “The war of art” kitaplarında bu düşünce tuzaklarından kurtulmak için işe yarar bir pusula veriyor.

Üretkenliğin ve yaratıcılığın önündeki tek engel dışsal faktörler değildir.

Hepmizin içinde Prerssfield’ın “Direnç” (Resistance) adını verdiği görünmez bir düşman var.

Bu düşmanı yenmenin tek yolu; düşünmeyi bırakıp eyleme geçmektir.

Üretkenliğinizi artırması dileğiyle Pressfield’ın 7 adımını aşağıda paylaşıyorum.

1. Hazır olmadan başla

   • Direnç, seni hazırlık yapıyormuş gibi göstererek ertelemeye zorlar (aşırı araştırma ve planlama yapmak gibi). Netlik, süreci başlattıktan sonra gelir.

2. Aptal kal, hareket et, üzerine düşünme

   • Rasyonel zihin egodan beslenir ve yaratıcılığın düşmanıdır. Pressfield şu kuralı koyar: “Eyleme geç ve süreci değerlendir. Asla ikisini aynı anda yapma.” Yazarken düzenleme yapmaya çalışırsan o proje çıkmaz.

3. Sondan başlayalarak tasarla

   • Varış noktasını (örneğin bir kitabın finalini veya bir projenin nihai çıktısını) bilmek, yolun ortasında kaybolmanı ve yön duygunu yitirmeni engeller.

4. Fikirlerini tek bir sayfaya sığdır

   • Fikri basite indirgemek karmaşayı azaltır. Proje ne kadar karmaşık olursa direnç o kadar basın olur.

5. Araştırma diyeti yap

   • Pressfield’a göre bilgi toplamak ve sürekli araştırma yapmak, Direnç’in en sinsi kamuflajlarından biri. Sana çalışıyormuş hissi verir ama aslında üretimi geciktirir.

6. Canavarın karnı ile savaşın

   • Canavarın karnı projenin tam ortasıdır. Projenin ortasında heyecan biter, bitiş çizgisi ise görünmez. Bu aşamada hep bir kriz gelir. Yaşanan kriz, projenin kötü olduğunu değil, tam aksine önemli bir iş yaptığının göstergesidir. Pes etmeyip bitirmen gerekir.

7. İşi mutlaka teslim et/paylaş.

   • Bitmiş ortalama bir proje, bitmemiş mükemmel bir projeden kıymetlidir. Direnç’in en ölümcül vuruşu, tam iş bitecekken gelen “ya başarısız olursam” korkusudur. (Bunu ben çok yaşarım) Bu korkuyu yenmenin tek yolu kilidi açıp işi dışarı salmaktır.

Paylaş

Yorum bırakın

Hemen abone olun

Merhaba 45!

Bugün benim doğum günüm.

Kendime biçtiğim ömrün tam ortasındayım bugün.

Geçmişim ve geleceğimin tam ortasında, olmam gereken yerdeyim.

Şükürler olsun!

Bugün ben bir hediye vermek istedim size.

45 yılda öğrendiğim 45 hayat dersi.

Umarım faydalı olur.

Hakan Akben

-----

1. Sevgi en yüce duygudur. Tüm saçmalıkların temeli sevgisizliktir.

2. Müzik evrenseldir. (Aksi halde üçüncü türden yakınlaşmalar filminde insanlar ve uzaylılar başka türlü anlaşırdı. :))

3. Zaman herkes için aynı ilerlemez. Herkesin zamanı farklıdır.

4. İnanç yaradılışımızdaki boşluktur.

5. Vatan ortak zihniyettir.

6. Can sıkıntısı harekete geçmenin işaretidir.

7. Para akışkandır. Sürekli seyahat eder.

8. Para sonsuzdur ancak para ile satın alınabilecekler limitli.

9. Para dondurma gibidir. Enflasyonla erir. Erimeden yatırım yap.

10. Sınırlar olmadan özgürlük olmaz.

11. Usta sınırları bilir. Deha, sınırları bilip ötesine geçer. Deliler sınır tanımaz.

12. Bu evrendeki her şey fraktaldır. Bir hücrede koca bir evreni, koca bir evrende bir hücreyi görebilirsin.

13. Her şey her zaman orada ve buradadır. Sen görebilsen de göremesen de.

14. Farklı bir şey görmek istersen bulunduğun yeri değiştir.

15. Siyaset hukuken korunan menfaattir.

16. Türkiye simülasyonu diye bir şey vardır.

17. Haksızlıklıklar vardır. Kimi daha güzel, kimi daha zeki kimi daha becerikli olsa da herkes biriciktir.

18. Zekâ statüdür. Akıl ise özgürlük.

19. Yapay zeka var, yapay akıl yok, yapay bilinç de yok. Bu yüzden yapay etik de yok.

20. En zekilerimiz kedilerdi, en bilgelerimiz de ağaçlar; biz gelip geçerken bize gülüp geçtiler hep.

21. Yaratıcılık, meseleler arasında bağlantı kurabilmektir.

22. Hisler nörokimyasaldır. Biraz hareket, biraz yemek ve içecekle yön değiştirir.

23. Yürümek ihtiyaçtır; strese, kafa karışıklığına, duygu bozukluğuna şifadır.

24. Seni eyleme geçiren her şey kutsaldır.

25. Eyleme geçirilmemiş bilgi bünyeyi zehirler.

26. Üretkenliğin bir numaralı sırrı erken kalkmaktır. Erken kalkmak için erken yatmak gerekir.

27. Aşıklar amatörce sevenlerdir.

28. Disiplin işi kuralına göre yapmaktır.

29. Ancak deliler ve meczuplar kuralları bilmeden kuralları yıkmaya kalkar.

30. Hakkıyla enstrüman çalanlara saygı duy. En yeteneklileri bile hala saatlerce çalışıyor.

31. Kendini tanımak istiyorsan ultra maraton koş.

32. Mutluluk, seçimlerin yan ürünüdür.

33. Seçimler hayat yolunun yön tabelalarıdır.

34. Hayatta her eylem bir seçimdir. Eylemsizlik bile…

35. Neşeliysem doğru yerdeyimdir. Kendimi ispat etmeye çalışıyorsam yanlış yerdeyimdir.

36. İnsan ailesini affettiğinde özgürleşir. Kendini affetiğinde büyür.

37. Sevmeyi almak da vermek kadar önemlidir.

38. Gerçekten en çok görüştüğümüz beş kişinin ortalamasıyız. Sosyal medyada kimleri takip ettiğine dikkat et.

39. Hayatta her şey bir yatırımdır.

40. Bileşik faiz etkisi her alanda çalışır. Her şeyin zaman değeri vardır. Zamana yayılmış her dostluk, şehrin sınırından alınmış bir arazi gibidir. Değeri yıllar içinde anlaşılır.

41. Her şey hızla bozulur. Vakit varken tadını çıkar.

42. Bir sistem bozuksa önce parçalar arasındaki bağlantıları kontrol et.

43. Her aşk bir gün yarım kalacak bir hikayedir. Hemen şimdi bitecekmiş gibi kıymetini bil.

44. Kariyer hedefinde en önemli stratejin oyunda kalma süreni artırmak olsun. 5 sene CEO olup emekli olacağına 20 yıl müdür kal. Hem daha çok kazanırsın hem de daha çok insan tanırsın.

45. Yalan, gerçekle idealize edilen arasındaki boşluğu kapatan süngerdir. Islandı mı koku yapar, çürür. Oysa ideal de yoktur. İdeal bugün şudur yarın budur.

Yorum bırakın

Paylaş

Hemen abone olun

Yapay Zeka dünyasında sürekli bir yenilik oluyor. Bunları gürültüden ayırarak takip etmekte zorlandığım için bir sistem kurdum. Claude Code’da ajanlarım Google ve Youtube’u tarayarak haftanın önemli AI haberlerini topluyor, filtreliyor ve özetliyor. Bu bana çok zaman kazandırdığı için siz de faydalanın istedim ve bir bültene dönüştürdüm.

AI ile ortaklaşa hazırladığım bu bültende elbette içeriği olduğu gibi yayınlamıyorum.

Kendi filtremden geçiriyorum ve her haber için Hakan’ın yorumu başlığında kendi yorumumu yazıyorum. Haber’in kaynak linklerini de paylaşıyorum.

Geribildirimlerinizi almak isterim. Böyle bir şey işinizi görür mü, devam edeyim mi?

Umarım faydalı olur.

Sevgiler,

Hakan.

AI Ajanı Olmayan Kaldı mı?

Google I/O 2026 dün başladı. Sahnenin yıldızı yeni bir LLM modeli değildi — 7/24 sizin adınıza çalışan bir ajandı.

Gemini Spark; siz uyurken görev alan, arka planda işi yürüten, sabah uyandığınızda rapor sunan bir sistem. Bu haftanın en büyük teknoloji etkinliğinde en çok alkışlanan şey buydu.

1. Google I/O 2026 — Kısa özet

Gemini Spark: Kişisel AI ajanı Gemini Spark; Google Workspace’e entegre, arka planda çalışıyor. Gelecek hafta ABD’de Google AI Ultra abonelerine açılıyor ($100/ay).

Gemini 3.5 Flash: Yeni benchmark lideri. Gemini 3.1 Pro’yu kodlama, ajan görevleri ve multimodal testlerde geçiyor. Çıktı üretme hızı diğer frontier modellerden 4 kat daha yüksek. Fiyat: Flash serisi kadar ucuz.

Gemini Omni: Video oluşturma. Konuşarak video üretip düzenleyebiliyorsunuz — tek bir konuşma arayüzünden.

Gemini for Science: Hipotez üretiminden biyoinformatik analize kadar uzanan araştırma platformu. Bilim insanlarına yönelik; ama metodoloji ciddi, kurumsal AR-GE süreçlerine de uygulanabilir.

Kullanıcı büyümesi: Bir yıl önce 400 milyon aktif kullanıcı. Şimdi 900 milyon. %125 büyüme.

(Kaynak, Kaynak)

2. OpenAI’dan bu hafta — iki farklı cephe

GPT-5.5 Instant: ChatGPT’nin yeni varsayılan modeli. Öne çıkan haber şu: Hukuk, tıp ve finans gibi yüksek riskli alanlarda halüsinasyon — yani AI’ın doğruluktan saparak yanlış bilgi üretmesi — %52,5 oranında azalmış. Şimdiye kadarki en düşük hata oranı.

OpenAI Deployment Company: 4 milyar dolarlık yatırımla kurulan yeni bir şirket. Amacı: büyük organizasyonların AI sistemlerini sahaya dökmesine yardım etmek, gömülü mühendislik ekipleriyle. Danışmanlık değil, entegrasyon ortaklığı.

Codex mobilde: Daha önce masaüstüne sınırlı olan kodlama ajanı Codex, ChatGPT mobil uygulamasına girdi. Artık aktif kodlama görevlerini telefondan yönlendirebiliyorsunuz.

(Kaynak, Kaynak)

3. Anthropic — büyüme rakamı ve güvenlik kartı

Gelir: 2025’in aynı dönemine kıyasla 80 kat artış. Bu rakamı bir bağlamla okumak gerekiyor: frontier AI şirketlerinin çoğu hâlâ kurumsal satış döngüsünde iken Anthropic, hız yakalamış durumda.

Gates Vakfı ortaklığı: 200 milyon dolarlık işbirliği anlaşması. Sağlık, tarım ve küresel kalkınma alanlarında Claude kullanımı öngörülüyor.

Claude for Small Business: QuickBooks, PayPal, HubSpot, Canva, DocuSign, Google Workspace ve Microsoft 365 entegrasyonlarıyla küçük işletmelere özel paket. Bordro, fatura, satış ve ay sonu kapanışı için hazır iş akışları.

Claude Mythos: Anthropic’in güvenlik odaklı yeni modeli. Yazılım açıklarını tespit etme konusunda çoğu insan uzmanın üzerinde performans gösterdiği açıklandı. Şimdilik araştırma önizlemesinde. (Kaynak, Kaynak)

4. Haftanın çarpıcı bulgusu — AI ajanları dosya bozuyor

Microsoft araştırmacıları bu hafta dikkat çekici bir sonuç yayınladı: gelişmiş frontier modeller, uzun süren çok adımlı iş akışlarında belgeleri sıklıkla bozuyor ve ciddi hatalar üretiyor. Test 52 profesyonel alana yayılmış.

Pratik anlamı şu: Bir ajan size “tamamlandı” dese bile, çıktıyı kontrol etmeden kullanmak risk taşıyor. Özellikle hukuk, finans ve tıbbi içeriklerde. (Kaynak)

5. Haftanın haberi — Mars’ta ilk AI sürüşü

NASA’nın Perseverance rover’ı, ilk kez insan değil AI tarafından planlanan bir güzergahı tamamladı. Görev: Claude’un uydu görüntülerini analiz ederek çizdiği 456 metrelik yol. İki sürüş: 210 + 246 metre.

Neden önemli? Çünkü Mars ile Dünya arasında 20 dakika gecikme var. Komut gönder, bekle, yanıt al — böyle çalışıyor. AI planlaması bu gecikmeyi anlamsız kılıyor; rover daha sık ve daha uzak güzergahlar yapabiliyor. (Kaynak)

Bu haftanın 3 aksiyonu

1. Spark’ı yakından takip edin.
Önümüzdeki hafta ABD’de Ultra abonelere açılacak. Türkiye’ye ne zaman geleceği belirsiz, ama ne yaptığını şimdiden anlayın. Kişisel ajan, önce erken adaptörlere avantaj sağlıyor — sonra herkes için standart haline geliyor.

2. Ajan çıktılarınızı denetleyin.
Microsoft araştırması “ajana inanma, doğrula” diyor. Kurumsal iş akışlarına AI entegre ediyorsanız, her adımda insan onayı noktaları koyun. Bu, otomasyonu yavaşlatmaz — güvenilir hale getirir.

3. Halüsinasyon düşüşünü bir fırsat gibi okuyun.
GPT-5.5 Instant’ın %52,5 hata azalması şunu söylüyor: hukuk, tıp ve finans gibi yüksek riskli alanlarda AI kullanımı için bahaneler azalıyor. Kurumunuzda bu sektörler varsa, şimdi pilot kurma zamanı.

Sistematik AI’ı öğrenmek isteyenler için

Bu bültende bahsettiğim ajan sistemlerini, iş akışı tasarımını ve AI entegrasyonunu adım adım öğrendiğimiz bir eğitim programım var: Sistematik AI.

Teori değil, sahada çalışan sistemler. Kendi iş süreçlerinize uygulayabileceğiniz bir müfredat. İlgilenirseniz eğitime bir göz atın derim.

9’uncu cohort 1 Haziran’da başlıyor.

Eğitime göz at →

Hakan Akben · 20 Mayıs 2026

Share

Leave a comment

“Hedeflerinize yükselmezsiniz, sistemlerinize düşersiniz.” - James Clear

2008’den bu yana Evernote kullanıyorum. Dijital bilgi/belge yönetim sistemim en büyük yatırımım. İzlediğim, okuduğum, deneyimlediğim her şeyi olabildiğince kayıt altında tutmaya çalışıyorum. Zaman içinde Apple Notes, Notion, Obsidian, Upnote ve Google Drive gibi birçok platformu denedim. Bu araçların hepsinin birbirine göre artıları ve eksileri var.

LLM modellerinin gelişmesiyle birlikte not sistemimi bir sonraki aşamaya getirmek için yeni yöntemler ararken Yapay Zeka endüstrisinin harika çocuklarından Andrej Karpathy’nin 3 hafta önce Github’da yayınladığı bir makale dikkatimi çekti. Obsidian ile LLM’i birleştirerek sürekli güncellenen bir Wiki modeliyle yeni bir bilgi mimarisi oluşturmuş. Klasik RAG yaklaşımlarından farklı olarak notlar birer wiki sayfasına dönüştürülüyor, indeksleniyor ve bağlama göre birbiriyle iletişim kuruyor. ChatGPT ya da Notebook LM gibi sistemlere doküman yükleyip soru sorduğunuzda sorduğunuz her soruda LLM, dokümanın tamamını yeniden okuyor. Bağlam penceresi sınırlı olduğu için bir süre sonra tutarsızlık başlıyor ve token maliyetleri artıyor.

Bu yazıda önce dijital not sistemleriyle ilgili yıllardır edindiğim deneyimlerin sonunda neyin önemli olduğuna kısaca değineceğim. Sonrasındaysa Karpathy’nin 3 hafta önce Github’da yayınladığı LLM Wiki modelinin adım adım kurulumunu anlatacağım. Bu tür yazılar ilginizi çekerse bültene abone olun ve bana bir mesaj atın.

Hemen abone olun

Dijital not sistemleri 3 temel katmandan oluşur:

1. Bilgi Toplama: Farklı platformlardan ilginizi çeken bilgileri yakalamak. Bunun için hafif (hızlı çalışan), çoklu platform desteği olan (Android, iOS, MacOS, Windows v.b..), bulutta senkron çalışan ve uzun yıllar bilgi yükünüzü taşıyabilecek bir not sistemine sahip olmak önemli.

2. Bilgi İşleme: Yakaladığınız bilgileri “progressive summarization” gibi yaklaşımlarla notları katmanlara ayırarak eleyip notların içindeki cevheri çıkartmak. Bu kısmı çoğu insan atlıyor. Bilgi, eğer siz onu işleyemiyorsanız sizin değildir. Örneğin; bir kitaptan sevdiğiniz bir alıntıyı notlarınıza eklediğinizde bunu katmanlarına ayırıp altını çizip sizin için ne anlam ifade ettiğini ve neden önemli olduğunu bu nota eklemelisiniz. Aksi halde o not bir daha erişemeyeceğiniz, sisteminizi şişiren bir çöp olacak. Not sistemlerinde en çok mesaiyi burada yapıyorum. Burası düşünme ve bağlantı kurma alanı. Zihni de geliştiren düşüncelerinizle hemhal olduğunuz harika bir süreç.

3. Bilgi Endeksleme: P.A.R.A v.b. gibi metodlara bilgiyi klasörlere dağıtıp etiketleyerek ihtiyaç halinde notların erişilebilir hale gelmesini sağlamak. Yıllar içinde yüzlerce etiket koymak yerine notları temalara ve projelere göre ayırmaya başladım. Daha verimli oldu. Ancak LLM burayı çok iyi çözüyor.

Buraya kadar klasik not sistemim çalışıyor. Bu adımın sonrasına Karpathy’nin LLM wiki’si geliyor. Bu adımdan sonra artık benim olan yani işlenmiş notlarım için yeni bir macera başlıyor.

Notlarımın Merkezi Evernote’tan bir ekran görüntüsü. Tüm notlar işlenmek üzere önce Inbox klasöründe toplanıyor işlendikçe P.A.R.A klasör yapısına göre alt klasörlere dağılıyor.

Karpathy ‘nin LLM Wiki Modeli

Karpathy şunu gözlemledi:

“Son zamanlarda çok faydalı bulduğum bir şey: LLM’leri, araştırdığım konular için kişisel bilgi tabanları oluşturmak amacıyla kullanmak.”

Ama asıl vurucu olan açıklamayı şöyle özetleyebilirim:

Geleneksel yaklaşım: Sen notlar alırsın → AI’ya sorarsın → AI ham belgelerden cevap üretir → Oturum kapanınca bilgi unutulur.

Karpathy’nin yaklaşımı: AI notları alır → AI bilgiyi sentezler → AI wiki’yi inşa eder ve bakımını yapar → Sen yönlendir, analiz eder, düşünürsün.

Bu sistem üç katmanlı basit bir mimariye sahip.

LLM Wiki Nedir? Üç Katmanlı Mimari

Karpathy’nin tarif ettiği mimari şu üç katmandan oluşuyor:

Katman 1: Ham Kaynaklar (Raw Sources)

Makaleler, videolar, podcastler, PDF’ler — ne okur, ne izler, ne dinlerseniz. Bu katman değişmez. AI buraya dokunmaz, burası sizin editörlük alanınız. Buraya ham notlarınızı atıyorsunuz. Benim senaryomda ben buraya işlenmiş notlarımı yerleştiriyorum.

Katman 2: Wiki

AI’nın tamamen sahip olduğu, inşa ettiği ve bakımını yaptığı katman. Yapılandırılmış markdown dosyaları. Biri kişiler için (entities), biri kavramlar için (concepts), biri kaynak özetleri için (sources). Her sayfa birbirine wikilink’lerle bağlı.

Katman 3: Schema (CLAUDE.md)

AI’ya wiki’yi nasıl yönetmesi gerektiğini anlatan kural dosyası. Yeni kaynak geldiğinde ne yapacak? Hangi soruyu sorduğunda nereye bakacak? Çelişki bulduğunda ne yapacak? Her şey burada tanımlı.

Karpathy Markdown dosyalarıyla doğal olarak çalışabildiği için Obsidian adlı bir not tutma uygulamasını kullanıyor. Bu benim ana not tutma uygulamam değil ancak notları LLM ile işlemek için kullandığım alan burası.

Karpathy’nin güzel deyimiyle:

“Obsidian IDE’dir. LLM programcıdır. Wiki ise kod tabanıdır.”

Bana göre de “Obsidian Ofis, LLM çalışan, Wiki de kurumsal hafızadır. :)

Bu Yaklaşım Neden Önemli

Çoğumuz şu döngüde yaşıyoruz:

1. Harika bir makale okuyoruz → kaydediyoruz

2. Bir podcast dinliyoruz → not alıyoruz

3. Bir konferans izliyoruz → özetliyoruz

4. 3 ay sonra: “Bu notu neden almışım ki?”

Bu döngünün adı bilgi çürümesi. Bilgi, bağlam olmadan çürür. Bağlamı korumak ise notlar arttıkça zorlaşıyor.

LLM Wiki bu sorunu farklı bir yerden çözüyor: Bakım yükünü insandan alıyor.

Siz okuyorsunuz, izliyorsunuz, deneyim yaşıyorsunuz. AI ise bunları birbirine bağlıyor, güncel tutuyor, çelişkileri işaretliyor, eksik bağlantıları kuruyor. Sistem zamanla büyüyor — sizin müdahaleniz olmadan.

Bu Tiago Forte’un P.A.R.A sistemiyle kurduğumuz bilgi mimarisinin bir sonraki evrimi. P.A.R.A size nereye koyacağınızı söyler. LLM Wiki size nasıl büyüyeceğini söyler.

Bunu Claude Code ile Nasıl Kurdum?

Gelin adım adım kuralım

Gereksinimler

• Claude Code (Pro Plan — $20/ay, veya API’ye kredi yükleyerek kullandıkça öde metoduyla çalışabilirsiniz. Ben öyle yapıyorum ama yeni başlayanlar için aylık plan daha güvenli.)

• Obsidian (ücretsiz, markdown tabanlı)

• Güzel bir kahve demleyin 1 saat ayırın sürecin keyfini çıkarın.

Adım 1: Klasör Yapısını Kurun

Bilgisayarınızda bir ana klasör oluşturun. Ben bunu LLM Wiki adıyla kurdum. İçine şu alt klasörleri ekleyin:

LLM Wiki/
├── CLAUDE.md          ← AI'nın anayasası (Adım 2'de yazacaksınız)
├── 01_Raw/            ← Ham kaynaklar (siz eklersiniz, AI dokunmaz)
│   └── assets/        ← Görsel ve ekler
├── 02_Wiki/           ← AI'nın sahip olduğu katman
│   ├── index.md       ← İçerik kataloğu
│   ├── log.md         ← Her işlemin kaydı
│   ├── overview.md    ← Genel sentez
│   ├── entities/      ← Kişiler, şirketler, ürünler
│   ├── concepts/      ← Kavramlar, modeller, fikirler
│   ├── sources/       ← Her kaynak için bir özet sayfa
│   └── analysis/      ← Sorulardan doğan analizler
└── 03_Templates/      ← AI'nın şablonları (siz yazarsınız, AI okur)

Bu yapıyı terminalde şu komutla oluşturabilirsiniz:

mkdir -p "LLM Wiki"/{01_Raw/assets,02_Wiki/{entities,concepts,sources,analysis},03_Templates}
touch "LLM Wiki/02_Wiki"/{index.md,log.md,overview.md}

Adım 2: CLAUDE.md’yi Yazın — AI’ın Anayasası

Bu adım en kritik adım. CLAUDE.md, Claude’a wiki’yi nasıl yöneteceğini söyleyen kural dosyası. Claude Code bu klasörde çalışırken onu otomatik okuyacak.

Dosyaya şunları yazın:

# LLM Wiki — Agent Schema

Bu dosyayı her oturumda oku. Her işlem bu kurallara göre yapılır.

## Kimliğin
Sen bu wiki'nin bakıcısısın. Amacın: her yeni kaynak geldiğinde
bilgiyi sentezlemek, bağlantı kurmak ve wiki'yi büyütmek.

## 01_Raw — Okursun, asla yazmazsın
## 02_Wiki — Tamamen senin alanın

## Temel İşlemler

### INGEST (Kaynak Yutma)
Kullanıcı "ingest" dediğinde:
1. 01_Raw'daki kaynak dosyayı oku
2. 3-5 temel çıkarım tartış
3. sources/ altında özet sayfa yaz
4. İlgili entity ve concept sayfalarını güncelle/yarat
5. overview.md ve index.md'yi güncelle
6. log.md'ye giriş ekle

### QUERY (Sorgulama)
Kullanıcı soru sorduğunda:
1. index.md'yi tara, ilgili sayfaları bul
2. Sayfaları oku, kaynaklara atıfla cevap ver
3. "Bu cevabı wiki'ye kaydedeyim mi?" diye sor

### LINT (Sağlık Kontrolü)
Kullanıcı "lint" dediğinde:
- Çelişkileri bul
- Sahipsiz sayfaları (orphan) listele
- Eksik çapraz referansları göster
- Stub sayfaları tespit et

Bu sadece başlangıç şablonu. Zamanla kendi kurallarınızı ekleyeceksiniz.

Adım 3: İlk Kaynağı 01_Raw’a Ekleyin

Bir makaleyi, YouTube videosunun transkriptini, bir podcast özetini — herhangi bir şeyi markdown dosyası olarak 01_Raw/ klasörüne koyun.

Kaynak dosyanızı hazırlamanın birkaç yolu var:

A — Kendiniz yazın: Okuduğunuz şeyin notlarını markdown formatında kaydedin.

B — Claude Code ile çekin: Bir URL’yi direkt Claude Code’a verin:

Bu makaleyi çek ve 01_Raw/ klasörüne markdown olarak kaydet:
[URL]

C — YouTube videoları için: Video linkini Claude Code’a verin, transkripti çekip kaydetsin.

Ben Obsidian’ın ücretsiz Chrome eklentisini indirdim. İnternette beğendiğim makaleleri veya youtube videolarının scriptlerini tek tuşla Raw klaösrüme atabiliyorum.

Bunun için eklenti ayarlarından dosyaların kaydedileceği Raw klasörünü seçmeniz yeterli.

Adım 4: Claude Code’u Başlatın

Bilgisayarınızda Terminali açın ve LLM Wiki klasörünüze gidin:

cd ~/Documents/"LLM Wiki"
claude

Claude Code açılacak ve CLAUDE.md’yi okuyacak. Artık sisteminiz hazır.

Adım 5: İlk Ingest’i Çalıştırın

Claude Code’a şunu yazın:

ingest

Claude şimdi sistematik olarak şunları yapacak:

1. 01_Raw/ klasöründeki kaynakları okuyacak

2. Sizinle 3-5 temel çıkarımı tartışacak (”Bu kaynaktan en önemli gördüğünüz şey nedir?”)

3. 02_Wiki/sources/ altında tarihli bir özet sayfa yazacak

4. Adı geçen her kişi için entities/ altında sayfa yaratacak

5. Her önemli kavram için concepts/ altında sayfa yaratacak

6. index.md ve overview.md‘yi güncelleyecek

7. log.md‘ye giriş ekleyecek

Bir kaynak için bu işlem yaklaşık birkaç dakika sürebilir. Ama siz bu süre boyunca kahvenizi içiyorsunuz.

Adım 6: Lint ile Sağlık Kontrolü

Birkaç kaynak ekledikten sonra:

lint

Claude wiki’nizi tarayacak ve şunları raporlayacak:

• Dangling links: Var olmayan sayfaya bağlantı kuran linkler

• Orphan pages: Hiçbir yerden bağlanmayan sayfalar

• Stub pages: Yeterli içerik olmayan sayfalar

• Missing cross-refs: Olması gereken ama yapılmamış bağlantılar

• Contradictions: Çelişen iddialar

Sonra hangilerini şimdi düzeltmesini istediğinizi sorucak.

Adım 7: Wiki’yi Sorgulayın

Artık bilgi tabanınız var. Ona notlarınızla ilgili sorular sorabilirsiniz. Aşağıda kendi senaryoma göre birkaç soru örneği verdim.

Skills ile agent.md arasındaki fark nedir? Örneklerle açıkla.

Prompt caching ve batch API'yi karşılaştır. Benim kullanım 
durumuma hangisi uygun?

Bu konuları anlatan kaynaklardan ortak bir çerçeve çıkarabilir misin?

Claude index’i tarayacak, ilgili sayfaları okuyacak, kaynaklara atıfla cevap verecek. Sonrasında size şunu soracak: “Bu cevabı wiki’ye kaydedeyim mi?”

Evet deyin. Çünkü bu analizler de zamanla wiki’nin parçası oluyor.

Gerçek Hayatta Nasıl Görünüyor?

Benim sistemimde şu an 70 sayfa var.

34 kaynak sayfası: Karpathy’nin Git’inden Anthropic’in resmi dokümantasyonuna, YouTube videolarından araştırma makalelerine kadar geniş bir seçki.

15 entity sayfası: Anthropic, Claude Code, Clawdbot, Jeff Su, Ras Mic, Barry Zhang, Mahesh Murag gibi takip ettiğim isimler ve konular var.

18 konsept sayfası: Skills, context window, prompt caching, progressive disclosure, MCP, subagents, hooks, persona-based architecture vb…

En güzeli de bunların hepsi birbiriyle bağlantılı. [[skills]] sayfasına tıkladığınızda o kavramı işleyen 4 farklı kaynağa gidiyorsunuz. [[anthropic]] sayfasını açtığınızda bu şirketi hangi bağlamlarda ele aldığınızı görüyorsunuz.

Bu bir not defteri değil. Bu bir bilgi haritası.

Obsidian ile Görselleştirme

Obsidian’ı açın, LLM Wiki klasörünüzü vault olarak ekleyin. “Graph view”ı açın.

İşte o zaman notlar arasındaki bağlantıyıs görsel olarak da görebileceksiniz.

Sayfalar arasındaki bağlantılar görsel bir ağa dönüşüyor. Hangi kavramların merkezde olduğu, hangilerinin kenarda kaldığı, hangi kaynakların birden fazla kavramı beslediği — hepsi görünür oluyor.

Bu grafik aynı zamanda size neyin eksik olduğunu da gösteriyor. Kenarda kalan bir kavram sayfası mı var? O konuyu daha fazla araştırmanız gerekiyor. Bir kaynak sayfasına hiçbir kavram bağlanmamış mı? O kaynak yeterince işlenmemiş mi görebiliyorsunuz.

Bu Sistemi Kimlere Öneriyorum

İçerik üreticileri: Haftalarca araştırıp yazdığınız içerikler, bir sonraki içeriğinizin ham maddesi olsun. Wiki büyüdükçe fikir akışınız kolaylaşır. Benim genel kullanım önceliğim bu.

Girişimciler: Sektörünüzle ilgili her şeyi — trendler, rakipler, metodolojiler — tek bir yerde, birbirine bağlı tutun. Ekip üyelerinizle paylaşın.

Araştırmacılar: Onlarca makale okuyorsunuz ama bunları sentezlemekte zorlanıyorsunuz. LLM Wiki sizin için sentezi yapıyor.

Öğrenciler: Ders notlarından kaynaklara, her şeyi AI ile organize edin. Sınav zamanı “ingest ettiğim her şeyi özetle” demeniz yeterli.

Bu Sistemi Bilgisayar Kullanabilen Herkes Kurabilir

Teknik bilgi gerekmiyor. Claude Code’u terminal üzerinden kullanabiliyorsanız yeterli.

Düzeni mükemmel tutma baskısı yok. AI lint (doküman kontrolü) yapıyor. AI çapraz referansları kuruyor.

Sistemi tasarlamanız gerekmiyor. CLAUDE.md şablonunu bu yazıdan kopyalayın, zamanla ihtiyacınıza göre özelleştirin.

Bu Modelin En Büyük Vaadi

Karpathy’nin bu fikri köklü bir felsefi dönüşümü temsil ediyor.

Yapay zekayla çalışmanın iki modeli var:

Model 1 — Asistan modu: Bir soru sorarsınız, AI cevap verir, oturum kapanır, her şey sıfırlanır. ChatGPT’yi açık uçlu sorular için bu şekilde kullanıyorsunuz.

Model 2 — Ajan modu: AI bilgiyi biriktirir, sentezler, bakımını yapar. Her yeni kaynak eski bilgiyi güçlendirir. Sistem zamanla daha akıllı hale gelir.

LLM Wiki ikinci modun somut bir uygulaması. Ve farkı zamanla katlanarak hissediyorsunuz.

İlk hafta: 10 kaynak, 50 sayfa. Güzel başlangıç.
İkinci ay: 50 kaynak, 200 sayfa. Artık “bu konuyu araştırayım” yerine “wiki’me sor” diyorsunuz.
Altıncı ay: Yıllar önce okuduğunuz bir makaleyle bugün izlediğiniz bir video arasında bağlantı kuruluyor. İşte o an — o sistemi kurmanın karşılığını aldığınız an.

Başlamak İçin Tek Şey

Şu an yapabileceğiniz en küçük adım şu:

01_Raw/ klasörünü oluşturun. İçine son okuduğunuz şeyin notlarını koyun.

Sistem buradan büyüyecek.

Karpathy’nin fark ettiği şeyi ben de fark ettim: Bilgiyi biriktirmenin maliyeti düşüyor. Ama biriktirilen bilgiden anlam çıkarmanın maliyeti de aynı oranda düşüyor — eğer doğru mimariye yatırım yapıyorsanız.

Canlı Online Eğitime Davet: 4 Mayıs’ta Sistematik AI Online Eğitimim başlıyor. 4 günde toplam 8 saatte sıfırdan Claude Code ile agentlarımızı kuruyoruz. Sonra bu agentlar bizim için bir şirket kuracak. İlk önce ben yapacağım, sonra siz yapacaksınız ben size rehberlik edeceğim. Sürecin verimli geçmesi için kontenjan sınırlı. Kayıt ve detaylar için: www.yapayzekaegitimleri.com adresini ziyaret edin.

Paylaş

Yorum bırakın

Öyle bir dönemden geçiyoruz ki, sahip olmak için yıllarımızı verdiğimiz bilgi, deneyim ve yetkinlikler artık kendiliğinden değere dönüşmüyor. Karşılık bulmuyor. Dünya hızla değişirken, Türkiye bu değişimi ya uzaktan izliyor ya da görmezden geliyor.

Özellikle kurumlar ve yönetim kadroları…

Büyük bir kısmı hâlâ başını kuma gömmüş durumda. Alt kadrolar ise yeniliğe adapte olmakta zorlanıyor. Herkes yorgun. Kimse düzenin bozulmasını istemiyor. “Tadımız kaçmasın” refleksiyle hareket ediliyor. Ama farkında olmadan yavaş yavaş eriyorlar.

En kritik yanılgı şu:

AI ile tek başına var olabilmek.

Hayır. Tek başına kurtuluş yok.

Daha fazla diyaloğa, daha fazla samimiyete ve en önemlisi güvene ihtiyaç var.

Dünyanın neredeyse tamamı yapay zekayı konuşuyor. Anlamaya, adapte olmaya çalışıyor. Bizde ise bu kavramın içi hızla boşaltılıyor. Her etkinlikte adı geçiyor ama sistematik bir bağlama oturmuyor. Akıl yok. Derinlik yok. Sadece yüzeyde dolaşan bir “trend” var.

Daha da çarpıcı olanı:

Bazı kurumlar yapay zekayı yasaklıyor. Kullanımını engelliyor. Çalışanlarına bu konuda açık, dürüst ve nitelikli eğitim vermekten bile çekiniyor.

Bu zihniyet sürdürülebilir değil

Korkuyla yöneten, kontrolü kaybetmemek için kapıları kapatan, kısa vadeli çıkarlarını korumaya çalışan yönetim anlayışının sonu geldi. Aynı şekilde, bu yapıdan korkan, ses çıkarmayan ve sadece mevcut düzeni korumaya çalışan bireylerin de…

Çünkü dünya beklemiyor.

Değişim zaten oluyor.

Soru şu: Sen bunun neresindesin?

Hakan Akben

Ben insanların daha çok çalışması gerektiğini düşünmüyorum.
Daha hızlı olmalarını, daha erken kalkmalarını ya da kendilerini daha fazla zorlamalarını gerekli bulmuyorum.

Çünkü biliyorum ki, çoğu insanın sorunu tembellik değil; anlamı göz ardı ederek yanlış hedeflere, yanlış sistemlerle koşuyor olmak.

Düşe kalka yıllar içinde şu aşağıdakilerin önemini kavradım. Belki size yardımı olur diye paylaşmak isterim.

1. Anlamsız hız yorar
   Çünkü hız, her zaman ilerleme değildir.
   Çoğu zaman yanlış yöne daha çabuk gitmektir.

2. Herkes için geçerli sistemler yoktur
   Hepimiz başkayız. Herkese iyi gelen tek bir sistem ve formül yoktur. Anlamı ve insanı yok sayan her yöntem perişan eder.

3. Disiplin fetişi sürdürülemez
   Herkes sabah 5’te kalkıp spora gidemez.

   Her gün aynı performansla, aynı tempoyla, aynı sonuçları beklemek
   insanı güçlendirmez, tam tersine zayıflatır.

4. Sürekli üretmek doğru bir hedef değildir
   Bazen durmak gerekir.
   Bazen geri çekilmek.
   Çoğu zaman sadece izlemek ve anlamak sağlıklı üretkenliğin anahtarıdır.

5. Üretkenlik kimliğiniz olamaz
   İnsanın değeri, ürettiği çıktı ile ölçülemez. (Uzunca bir süre tam tersini düşündüm.) Üretkenlik, insanın kendini kanıtlama aracı olamaz.

Yıllar içinde anladım ki çoğu insan (ben dahil) ne yapması gerektiğini düşünmekten, neyi yapmayı bırakması gerektiğini göremez olmuş.

Üretkenliğin bir hiyerarşisi olduğunu düşünüyorum:

Anlam → Yön → Sistem → Ritim → Odak → Araç

(Merak edenler sorsun belki detaylarını açıklarım.)

Herkes üretkenliğin anlamını sorgulamadan araç ve sistem tuzağına düşüyor.
İstediği sonucu alamayınca ritmi artırıyor ve makineyi yakıyor.

Sonra bir süre küser gibi oluyor.
Enerji toplayınca yeniden deniyor.
Çoğu zaman aynı yere tekrar düşüyor.

Hedefler onaylanma arzumuzu perçinleyerek bizi kendimizden uzaklaştırmak için değil, yaşamdaki anlamımızı desteklemek için tasarlanmalı.

Yanlış hedefleri ayıklamalı, gereksiz sistemleri sadeleştirmeli,
aceleyi yavaşlatmalı ve zamanından önce sahnesine çıkmamalı insan.

Eğer üretkenlik seni büyütmek yerine tüketiyorsa, yeniden hizalanma zamanıdır.

Hemen abone olun

Paylaş

Geçenlerde çok sevdiğim bir arkadaşım bana “Mutlaka izlemelisin” diyerek bir belgesel gönderdi: Thinking Mind.

YouTube’da 300 milyondan fazla izlenmiş bu yapım, aslında Google DeepMind’ın ve onun arkasındaki beyin Demis Hassabis’in hikayesini anlatıyor. Ama izledikçe fark ettim ki, bu sadece bir teknoloji belgeseli değil. Yapay zekanın “nasıl” çalıştığından ziyade, düşünmenin doğasına dair müthiş bir felsefi yolculuk.

Belgeseli izlerken kendime bazı notlar aldım. Özellikle yapay zekayı geliştirirken kurdukları etik çerçeve ve “öğrenmeyi öğrenme” (meta-learning) süreçleri, benim uzun zamandır kafa yorduğum konularla o kadar örtüşüyor ki...

Sizinle bu pazar kahvesinde paylaşmak istediğim birkaç kritik nokta var.

1. Düşünmek Bireysel Değil, Kolektif Bir Eylemdir

DeepMind’ın yapay zekayı (özellikle nöral ağları) tasarlarken fark ettiği en temel şey şu: Düşünmek, tek başına bir beynin gerçekleştirdiği izole bir eylem değil.

Bizler düşünürken sadece kendi fikirlerimizi kullanmıyoruz. Geçmişte yaşamış, bugün yaşayan ve hatta geleceği hayal eden herkesle görünmez iplerle bağlıyız. Ekosistemden besleniyoruz. Yapay zeka da tıpkı böyle; tek başına bir anlam ifade etmeyen nöral ağlar, bir araya geldiğinde o “büyük resmi” oluşturuyor.

Yani yapay zeka aslında insanlığın kolektif zihninin dijital bir yansıması.

2. Hata Yapmak İçin “Güvenli Alanlar”

Yapay zekanın gelişiminde oyunların (Satranç, Go, Atari) neden bu kadar merkezi bir rolde olduğunu hiç düşündünüz mü? Sadece eğlence olsun diye değil.

Oyunlar; kuralları, sınırları ve çerçeveleri belli olan yapılardır. Yapay zeka bu sınırlar içinde özgürce hata yapabiliyor, kırıp dökebiliyor ve yeniden deneyebiliyor. Yani kendine bir “Sandbox” (Oyun Alanı) yaratıyor.

Bunu izlerken şunu düşündüm: Biz insanlar da gelişmek, kendi “Ar-Ge”mizi yapmak istiyorsak, kendimize hata yapmanın maliyetinin düşük olduğu güvenli oyun alanları yaratmalıyız.

3. Gelecek: “Agentic AI” (Ajan Yapay Zekalar)

Teknoloji dünyası artık “Chatbot” devrini kapatıp “Agentic AI” dönemine geçiyor. Yani tek bir dev zeka yerine, belirli işlerde uzmanlaşmış “ajanların” bir arada çalıştığı bir yapı.

Tıpkı bir şirket gibi; tasarım yapan ajan başka, kod yazan başka, strateji kuran başka. Ama hepsi birleştiğinde devasa sorunları çözebilecek bir orkestraya dönüşüyorlar. Google’ın vizyonu da tam olarak bu: “Parçala, böl, yönet ve sonra hepsini birleştir.”

4. Ve En Kritik Soru: Etik Kimin Sorumluluğu?

Belgeselin –ve aslında bugünün– en can alıcı noktası burası. Demis Hassabis, Google ile masaya oturduğunda çok net bir kırmızı çizgi koymuştu: “Bu teknoloji asla askeri amaçlarla kullanılmayacak.”

Hassabis bir CEO’dan çok, dünyayı daha iyi bir yer yapmaya çalışan bir bilim insanı profili çiziyor. Ancak bugün geldiğimiz noktada, Elon Musk’ın Pentagon görüşmeleri veya büyük teknoloji şirketlerinin savunma sanayi ile flörtleri, bu etik sınırların ne kadar zorlandığını gösteriyor.

Burada makineyi suçlamak kolaya kaçmak olur. Kendi aralarında “Makine nasıl etik kararlar alacak?” diye tartışıyorlar ama bence asıl mesele şu:

Makine henüz kendinin farkında değil. O, bizden besleniyor.

Yapay zekanın etiği, onu kodlayan mühendisin, onu fonlayan yatırımcının ve onu kullanan bizlerin etiğinden bağımsız değil. Bu teknoloji bizim aynamız. Biz neysek, o da o olacak.

Subscribe now

Share

Bu arada, bültende bahsettiğim tüm bu başlıkları ve yapay zekanın 'etik' sınavını, YouTube kanalımda yayınladığım yeni videoda enine boyuna konuştum. Derin bir analiz ve vizyon turu için videoya göz atmanızı öneririm.

🚀 Yapay Zeka ile İşinizi Dönüştürün: Şubat Kayıtları Başladı!

Bahsettiğim bu sistemleri ve yapay zeka araçlarını iş süreçlerinize nasıl entegre edeceğinizi uygulamalı olarak öğrenmek isterseniz, sizi Yapay Zeka Eğitimleri programımıza davet ediyorum.

Şubat eğitim grubu için kayıtlarımız devam ediyor. Bu eğitime;

• CEO, GM, GMY, Direktör ve yönetici seviyesindeki profesyoneller,

• Girişimciler,

• Danışmanlar ve Eğitimciler

katılarak kendi “sistemlerini” ve “kaldıraçlarını” inşa ediyorlar. Siz de bu dönüşümün bir parçası olmak için yerinizi ayırtın.

🔗 Kayıt ve Detaylar: www.yapayzekaegitimleri.com

Görüşmek üzere,

Hakan Akben

Merhaba,

Çok enteresan bir dönemden geçiyoruz. Önümüzdeki birkaç yıl, hepimiz için büyük sınavlara gebe. Özellikle 2026 yılına doğru ilerlerken, hem bireysel hem de kurumsal seviyede hayata bakışımızı ve iş yapış şekillerimizi yeniden şekillendirmek zorunda kalacağız.

20 yıldır iş dünyasında deneyim kazanmış bir danışman ve eğitmen olarak söylüyorum; bu yeni dünya düzeninde ayakta kalmak, sadece yeni teknolojileri kullanmakla değil, zihniyetimizi değiştirmekle mümkün.

Peki, bu kaotik dönemde kendi bireysel kurtuluşumuz için nelere dikkat etmeliyiz? İşte benim düstur edindiğim ve sizinle paylaşmak istediğim 5 kritik yaklaşım:

1. Gereksiz Olanı Eleyin ve Tek Bir Hedefe Odaklanın Her şeye yetişmeye çalışmak, hedefsizliğin en büyük göstergesidir. Aklınızdaki 10-15 projeyi yazın ve içinden sadece bir tanesini seçin. Başarı, gereksiz olanı eleme becerisiyle başlar.

2. Hedeflerinize Yükselmeyin, Sistemlerinize Düşün “Atomik Alışkanlıklar” kitabındaki o meşhur sözde olduğu gibi; hedeflerimiz ne kadar büyük olursa olsun, bizi o hedefe taşıyacak tanımlı iş süreçlerimiz ve sistemlerimiz yoksa hayal kırıklığı kaçınılmazdır. İster not tutma, ister öğrenme olsun; işi nasıl yaptığınızın standardını belirleyin.

3. Stratejik Düşünün: Engel Kaldırmak Bir Stratejidir Hedefe giden yolda araçlara ve gereçlere hemen saldırmayın. Önce engelleri tespit edin. Sizi en çok zorlayan engeli bulup onu ortadan kaldırmak sizin stratejinizdir; bunu yapmak için kullandığınız araçlar ise taktiklerinizdir.

4. Zamanın Kaldıraç Gücünü Kullanın (Tendon Gücü) Hızlı sonuç bekleme tuzağına düşmeyin. Gençken hız iyidir ama asıl güç, eylemleri zamana yayarak elde edilen “kaldıraç etkisidir”. Spor salonunda hızlıca şişirilen kaslar değil, yıllara yayılan çalışmalarla güçlenen tendonlar sizi yükün altında tutar. Kariyerinizde ve öğrenme yolculuğunuzda sabırlı olun, tekrarlanabilir oyunlar oynayın.

5. Anlamlı Bağlar Kurun Yapay zeka çağında en büyük değer, “anlamlı bağlantı” ve “anlamlı bilgi” olacak. Sosyal medyada yüzeysel etkileşimler yerine, çevrenizle, ailenizle ve iş arkadaşlarınızla zamana yayılmış, derinlikli bağlar kurmaya emek harcayın.

🎥 Daha Detaylı Bilgi İçin: Bu konuları çok daha derinlemesine ele aldığım, kendi not tutma sistemlerimden ve stratejik planlama yöntemlerimden bahsettiğim videomu YouTube kanalımda izleyebilirsiniz: 👉 [2026 ve Sonrası: Yapay Zeka Çağında Ayakta Kalmanın 5 Kuralı]

🚀 Yapay Zeka ile İşinizi Dönüştürün: Şubat Kayıtları Başladı!

Bahsettiğim bu sistemleri ve yapay zeka araçlarını iş süreçlerinize nasıl entegre edeceğinizi uygulamalı olarak öğrenmek isterseniz, sizi Yapay Zeka Eğitimleri programımıza davet ediyorum.

Şubat eğitim grubu için kayıtlarımız devam ediyor. Bu eğitime;

• CEO, GM, GMY, Direktör ve yönetici seviyesindeki profesyoneller,

• Girişimciler,

• Danışmanlar ve Eğitimciler

katılarak kendi “sistemlerini” ve “kaldıraçlarını” inşa ediyorlar. Siz de bu dönüşümün bir parçası olmak için yerinizi ayırtın.

🔗 Kayıt ve Detaylar: www.yapayzekaegitimleri.com

Görüşmek üzere,

Hakan Akben

Subscribe now

Share

“Tökezlediğin yerde hazinen yatar. Girmeye korktuğun mağara, aradığın şeyin kaynağıdır.” - Joseph Campbell

Yapay zeka hepimizin gündeminde. Her gün yepyeni araçlar ve uygulamalar ile karşı karşıyayız. Söz konusu yapay zeka olunca uygulamalar hızla eskiyor. Dopamin arsızı algoritmalar iş başında; hepimiz yoğun bilgi bombardımanı altındayız. Yenilikleri kaçırma korkusu ensemizde. Öğrenme sevdalıları olarak hızla tükenişe gidiyoruz. Böyle durumlarda insan kendine referans kaleleri inşa etmeli; ya da varsa böyle kaleleri, duvarlarını güçlendirmeli. Bence bilgelik kalesinin duvarları strateji tuğlalarıyla örülür. Strateji, kadim bilgidir. Zamana karşı dayanıklıdır. Referans niteliğindedir. Taktiksel bilgiler strateji tuğlalarının üstündeki boyalar gibidir.

Yeni renkler heyecan uyandırır. Ancak, kısa sürede insanlar alışır ve sıkılır. Boyalar zamana karşı dayanıksızdır. Bugün karşımıza çıkan her yeni yapay zeka aracı da bence böyle. Tüm araçlar ve yöntemler taktikseldir. Bugün çalışan bir yöntem yarın yerini yeni renklere bırakacaktır.

Yapay Zekaya Hedef - Strateji - Taktik Ekseninden Bakmak

Yapay zekayı kullanırken kişisel bir manifesto ya da kural seti oluşturmalısınız. Temel bir stratejiniz olmalı. Stratejiden bahsedilen her ortamda bir hedef vardır. Hedefin olduğu her yerde aşılmayı bekleyen engeller vardır. Ortadan kaldırılacak doğru engeli seçmek stratejik hamledir. Bu engeli hangi araçla ve yöntemle kaldırdığınız taktikdir. Yapay zekaya karşı zaman ayırılması gereken en önemli konu bu zihniyeti oluşturmak ve geliştirmektir.

Yola çözülmeyi bekleyen dertlerle başlayın

Dedem, “Dert bulup dert çözen aç kalmaz,” derdi. Dertlerden kaçmayın. Dertlerle dost olmayın. Dertlere sığınmayın. Dertleri ilgi ve çözüm bekleyen küçük yaramaz çocuklar gibi görün. Onlar sizin ilginizi istiyor. Korkuyla geri çekildiğiniz mağara, aslında sizi bekleyen hazine odasıdır. Düşüp yaralandığınız yer, kendi gücünüzü bulacağınız yerdir. Yapay zeka (şimdilik) bu karanlık mağarayı aydınlatan bir fener gibi çalışıyor. O feneri doğru yeri aydınlatmak için kullanın.

Share

Sohbet Makinesi Değil, Dijital Çalışan

Çoğu insan yapay zekayı bir “sohbet makinesi” gibi kullanarak rastgele ve vasat sonuçlar (”AI Slop”) elde eder. Oysa LLM’leri (Büyük Dil Modelleri), tam olarak ne yapacağını, hangi stili kullanacağını ve hangi adımları izleyeceğini sizin belirlediğiniz bir “dijital çalışan” gibi programlamalısınız.

500 Kelimelik Altın Kural

“Bana viral bir video senaryosu yaz” gibi kısa ve bağlamsız komutlar, yapay zekanın tahmin yürütmesine ve ortalama sonuçlar üretmesine neden olur. Kaliteli çıktı için yapay zekaya 500 ila 2.000 kelime arasında değişen, süreçlerinizi, kişiliğinizi ve başarı kriterlerinizi içeren detaylı talimatlar vermelisiniz. Bağlamsal Düşünme (Contextual Thinking) becerinizi geliştirin.

Uzman Bilgisini Kopyala ve Yapıştır

Bir işin nasıl yapılacağını bilmiyorsanız (Örneğin; Atatürk tarzı bir konuşma hazırlamak), o uzmana ait bir video transkriptini veya PDF’i yapay zekaya yükleyin. YZ’den bu içeriği detaylı bir “nasıl yapılır” rehberine dönüştürmesini isteyin ve bu rehberi kendi komutlarınızı oluşturmak için temel olarak kullanın.

Meta-Prompt Tekniği

Çalışan komutlar (prompt) yazmak zordur ve zaman alır. Bunun yerine, “Meta-Prompt” adı verilen ve yapay zekanın sizin için en iyi komutu yazmasını sağlayan bir ana komut kullanın. Bu teknikle, saatlerce uğraşmak yerine dakikalar içinde uzman seviyesinde talimatlar oluşturabilirsiniz. Ben ChatGPT içinde “Prompter” adını verdiğim bir GPT oluşturdum. Benim için bir çevirmen yapay zeka gibi çalışıyor ve Claude, Gemini ve Suno gibi farklı AI platformlarıyla iletişim kurmamı sağlıyor.

Önce Röportaj, Sonra İcraat

Oluşturduğunuz komutların ilk aşaması her zaman “Bağlam Toplama” (Context Gathering) olmalıdır. Yapay zeka hemen işe koyulmak yerine, önce size projeniz, hedef kitleniz veya ürününüz hakkında sorular sormalı ve ihtiyacı olan tüm bilgileri sizden “röportaj” yoluyla almalıdır. Bunun için YZ’ye bir gazeteci gibi davranın ve ona size sorabileceği konularda rehberlik edin.

Entelektüel Tartışma Partnerleri Oluşturun

Yapay zekayı sadece içerik üretmek için değil, düşünme kalitenizi artırmak için kullanın. Mustafa Kemal Atatürk veya Albert Einstein gibi önemli tarihi aktörlerin dünya görüşlerini YZ’ye yükleyerek, problemlerinizi onların bakış açısıyla yorumlayan ve sizi sorgulayan “düşünce partnerleri” oluşturun. İçe dönük biri olduğum için bu yaklaşım dostlarımla entelektüel sohbetler yapma ihtiyacımı bir nebze de olsun karşılıyor. Yine de mevcut LLM’lerin bizleri gereğinden çok pohpohlama eğiliminde olduğunu unutmayalım. :)

Öğrenirken İnşa Edin

Bir işi kurmak veya yeni bir beceri (örneğin metin yazarlığı) edinmek için aylarca eğitim almayı beklemeyin. Uzman süreçlerini YZ komutlarına dönüştürerek yapay zekanın size hem koçluk yapmasını hem de işi adım adım yaptırmasını sağlayın. Böylece öğrenme ve uygulama sürecini eş zamanlı yürütebilirsiniz. Ben kendi öğrenme hedeflerimle iş hedeflerimi birbirine yakınsadım. Bu şekilde edindiğim yeni bilgileri hızla harekete geçirip kazanılmış bilgi haline getirebiliyorum. Öğrendiğim bilgilerin iş hedeflerimde sonuç alması, öğrenme felsefemi daha sağlam bir zemine oturtmamı sağlıyor. Benim basite indirgenmiş formülüm şöyle. Öğren - İnşa Et (Eylem yoksa öğrenme yoktur) - İşe dönüştür (Satış yoksa iş yoktur.) - Tekrarla (Tekrar yoksa sistem yoktur)

Online, Canlı, Uygulamalı Üretken Yapay Zeka Eğitimlerime Katılın

15 yılı aşkın yöneticilik, danışmanlık ve eğitmenlik deneyimimle, üretken yapay zekayı yalın, uygulanabilir bir dille anlatıyor; iş ve günlük yaşam hedeflerinize ulaşmanız için somut yollar sunuyorum.

Bilgi ve Kayıt için ziyaret edin →  www.yapayzekaegitimleri.com 

1.Seans→ İş Asistanı (İş planı, pazarlama, satış stratejisi, veri analizi, içerik üretimi) - LLM Modellerine Giriş ChatGPT ve Dijital İkiz Oluşturma
2.Seans → Teknik Asistan (Kod yazmadan web sayfası, uygulama, otomasyonlar) - Google AI Studio Kod Yazmadan Web ve Uygulama Geliştirme
3.Seans → Tasarım Asistanı (Görsel, video, ses, dijital ürün fikirlerini hayata geçirmek) - Gemini - Görsel, Video ve Müzik Üretiminde Yapay Zeka
4.Seans → Öğrenme Asistanı (Daha hızlı öğrenmek, özet çıkarmak, araştırma yapmak) - Notebook LM ve Yapay Zeka ile Öğrenmeyi Öğrenmek

1. Gerçeğin Fısıltısını Duy

Zor değil aslında. Sadece yanlış şeylere odaklanıyoruz . Ekranlar parlıyor, algoritmalar fısıldıyor: Daha hızlı ol, daha çok tüket. Daha fazla bilgi al, daha az düşün. Ama bu hız, bizi ivmeyle tüketiyor.

Oysa Yapay Zeka Çağı, bize bir meydan okuma sunuyor: Gerçekten insan olmak ne demek?

AI, bize önemli bir şeyi hatırlatıyor: Eğer kolay ve tekrarlanabilir bir iş yapıyorsan, yerin dolacak. Artık mesleklere değil, insanlığın özüne yatırım yapma zorunluluğu ile yüzleşiyoruz. Gelişmek için tasarlanmış, sürekli değişen bir dünyadayız.

Yeni çağın kuralı basit: Hayat boyu öğrenen ol. Sadece bir beceri seti edinmeye değil, zihinsel esnekliğe yatırım yap. İçsel pusulanı kaybetme. Çünkü dışarıdaki okyanusta dalgalar dev gibi. Bu, duygusal zeka, mental denge ve kendini sürekli dönüştürme yeteneğini zorunlu kılıyor.

Subscribe now

2. Kendine Dön

Neden savruluyoruz? Neden en önemli şeyi yapmaktan kaçıp telefonumuzdaki kaydırma hareketinden gelen ucuz dopamini arıyoruz? Çünkü derin iş, çaba gerektirir. Beynimiz acı ve çaba gerektiren her şeyden kaçınır.

Çoğu insan için öğrenmek zihinsel mastürbasyona dönüştü. İnsanlar saatlerce video izleyip podcast dinleyip bir şeyleri öğrendiğini sanıyor. Oysa öğrenmek bilgiyi harekete geçirmektir. Öğrendiğin o yeni bilgiyle ne yaptın. Bilgiyi iki ay tekrarlamazsan yüzde 90’ının unutuyorsun zaten. Bunu öğrenmek için ayırdığın enerji, emek, çaba ve paranın yüzde 90’ı uçtu gitti demek. Bence öğrenmenin asıl amacı üretmektir. Üretmek, bilgiyi harekete geçirmekle mümkün olur. Bu hareket sadece zihinsel ya da ruhsal değil, fiziksel de olmalıdır. Çünkü fiziksel bir dünyada yaşıyoruz. Eğer 10 kat daha hızlı öğreniyorsan, bilgiyi 10 kat daha hızlı harekete geçirmeyi de başarmalısın. Bunun yollarını öğrenmelisin.

Yapay Zeka Eğitimlerini bu yüzden kurdum. (www.yapayzekaegitimleri.com) Burada amacım insanlara yapay zekanın her an modası geçebilecek araçlarını öğretmek değil. Yeni çağın yeni insanı, yeni çalışanı ve yeni öğreneni olmak için gereken zihniyet, beceri ve teknikleri anlatıyorum. Çoğu insan Yapay Zeka dehlizlerinde vakit kaybederken biz, birbirimizden, birlikte, yaparak öğrenmeyi tercih ediyoruz. Çünkü “eğitimli zihin” olmak; bağlantı kurmak, sonuçları tahmin etmek ve başarısızlıktan ders almak gibi niteliklere sahip olmalı. Bu özellikler Yapay Zeka’nın otomatikleştirdiği temel görevlerden farklıdır ve eleştirel düşünme, bağlamı anlama gibi insana özgü yetkinlikleri gerektirir. Bunların gözardı ettiğinde Yapay Zeka fayda sağlamaz.

3. Esnek Ol: İnsan kendini keşfetmez inşa eder

Savrulmanın arkasında başka bir tehlike daha var: Bilmediğimizin farkında olmamak. bir başka deyişle “Meta-cehalet” tuzağı. Bilgiye bu kadar kolay ulaşılabilen bir çağda, insanlar Google’ı kullananların, kullanmayanlardan daha zeki olduğunu düşünmeye eğilimli oldu. Benzer bir durum Yapay Zeka için de var. Ne kadar komik! Oysa bildiğimizi sandığımız şey buz doğanın görünen yüzünün ucu bile değil belki...

Tarihçi Yuval Noah Harari’ye göre geleneksel yaşam modelinin 2040’a kadar geçerliliğini yitirecek. Yani artık bir ömre tek uzmanlık ve tek kariyer sığdırma dönemi bitti. Oyunda kalmanın tek yolu, hayat boyu öğrenmeye devam etmek. 50 yaşında bile kendini yeniden keşfetmek. Bu, bizden geçti demeyi bırakıp zihinsel esnekliğe yatırım yapmayı gerektiriyor. En iyi yatırım duygu, beden ve zihin ekseninde inşaat yaparak olur. Büyük değişimler bir anda olmaz. İstikrarla, adım adım olur.

İsviçreli psikiyatrist ve analitik psikolojinin kurucusu Carl Gustav Jung da ruhsal sorunları toplumu bekleyen büyük bir tehdit olarak görmüş. Tüm insanlığın bir nebze de olsa psikoloji bilmesi gerektiğini söylemiş zamanında. Dengeyi koruyabilmek için, Jung’un da vurguladığı gibi, hem dış yaşama (meslek, aile, toplum) hem de kendi varlığının ve insan doğasının gerektirdiği hayati taleplere adapte olmamız gerekiyor. Önümüzdeki dönemde beşeri bilimlerin daha da kıymetli olacağını söylüyor Yapay Zekayı geliştiren şirketlerin CEO’ları. Çünkü teknoloji insan doğasını ve ruhunu geri bırakacak kadar hızlı ilerliyor. Bir şekilde arayı kapatmak gerek.

4. Odaklan: Basit Güçlüdür

Peki bu kaostan nasıl çıkarız? Cevap, büyük atılımlarda değil, niyetle atılan bebek adımlarında.

Erken kalkmak değil mesele. Güne ne yapacağına dair bir niyetle başlamak. Tıpkı bir projeyi ana hatlarıyla belirleyip, sadece gerektiğinde bilgi aramak gibi. Bence her öğrenme gerçek bir proje tarafından desteklenmeli. Ne kadar öğrendiğin, projede ne kadar ilerlediğinle doğru orantılı olmalı. Proje; işin, sağlığın veya sadece bir Photoshop görseli oluşturmak bile olabilir. Bu, zihnine bir referans çerçevesi oluşturmayı sağlar ve örüntü tanımayı optimize eder.

Yapay Zeka çağında hız ve bilgi akışı o kadar yoğun ki, odaklanma en önemli beceri haline geldi. Müthiş yazar Robert Greene, kitaplarında herhangi bir konuda ustalık kazanmak için takıntılı bir şekilde 4-5 saat, 10 gün boyunca tek bir soruna odaklanmak gerektiğini vurguluyor. Konsantrasyon ve odaklanma hele bir de doğru bir hedefle birleştiğinde büyük ilerlemeleri ve kazançları sağlıyor. Hatta bu başarı kaçınılmaz bir hale geliyor.

Bunun için işe yarar bazı teknikler var. Mesela ertesi gün benim için önemli olan iş neyse bir gece gün önce o işe başlayıp yarım bırakmak. Sabah kahvemi içerken, o gün bitireceğim blog yazısının veya sunumun dünden başladığım yerinden devam ediyorum. Geceden yazılmış sadece bir cümle bile güne odaklı ve hızla başlamamı sağlıyor. Zaten bence üretkenliğin en büyük düşmanı ne yapacağını ya da nereden başlayacağını bilmemek. Böyle olunca o işler gözümde büyüyor ve öteledikçe öteliyorum. Hele bir de stratejik önemi olan bir iş ise çok can sıkıyor. Literatürde sanırım bunun bir adı da var. Zeigarnik Etkisi: Tamamlanmamış görevler, tamamlanmış olanlardan daha kolay hatırlanır ve bizi harekete geçirir. Sen başla gerisi geliyor.

5.Zorluklar büyümeyi destekler

Stoacılar, “Hayatın baskısı aslında en iyi öğretmenimizdir.” der.. Roma İmparatoru ve Stoacı filozof Marcus Aurelius, “Zihnin üzerinde gücün var—dış olaylar üzerinde yok. Bunu anladığında gerçek gücü bulacaksın” diye yazmış. Marcus Aurelius Master Yoda gibi bir insanmış bence... Stoacılar için zorluk, büyüme için bir yakıttır.

Hayatta ilerledikçe sürdürülebilir görünür başarı kriterlerinin (para, unvan) gibi, görünmeyen derin hazırlıkların bir yansıması olduğunu anlıyor insan. Bilgi ve becerilerin yavaşça birikimi, eleştirilere dayanma yeteneği ve çalışma alışkanlıklarının kademeli olarak iyileşmesi. Zamanla sahip olduğun para, ünvan gibi kriterleri özgüvenle koruyabilmeni ve çoğaltabilmeni sağlıyor.

Zorluk ve baskı insanı büyütür. Tökezlediğimiz yerde hikayemiz yatar. Dert bulup, dert çözen hayatta aç kalmaz. Hepimiz bu çağda birer dert pusulası gibi olmalıyız. Kısa vadeli verimlilik (AI kısayolları), bizi AI’nın asla çözemeyeceği karmaşıklıklarla başa çıkmaya daha az hazır hale getiriyor. Elbette taktiksel araçlar önemli. Ancak, bunlar doğru bir zihniyetle temel alınmış, yetkinliklerle bir araya geldiğinde anlam ifade eder. Tarafsız gözlem, antenleri temiz tutmak, bir bilim insanı hassasiyetiyle doğru soruları sormak gibi beceriler edinmek gelişim odaklı zihin yapısının temelini oluşturur.

Buruşmuş kağıtlarla dolu bir çöp kovası zaman kaybı değil, eleştirel düşünme alışkanlıklarını güçlendiren önemli bir göstergedir.

Eğer bilgimiz çok “kırılgan”, çok “taktiksel”, zamanın tokadını yer yemez yıkılan türdense en basit sorunlarda bile yanlış ön kabullere takılabiliriz. Bu nedenle fırsat aslında, AI’nın yapamadığı alanlara odaklanmaktan geçiyor. Yaratıcılık, etik, duygusal zeka ve bilgiyi aktarma becerisi çok önemli. Bağlamsal düşünebilme, bir bağlamda öğrenileni farklı bir bağlamda uygulama becerisi. Bizin peşinde olmamız gereken niteliklerdir bence.

Şimdi dur. Nefes al.

Öğrenmek, testleri geçmekten ibaret değildir. Hangi okuldan çıktığınız, ne mezunu olduğunuz, geçmişte neler yaptığınız şüphesiz sizin kimliğinizin bir parçası ancak, tamamı değil. Çünkü kimliğimizi ve ne olduğumuzu belirleyen şey, mevcutta ne yaptığımızdır. bir öğretmen öğretmiyorsa artık öğretmen değildir. Bir öğrenci öğrenmiyorsa artık öğrenci değildir. Bir mühendis inşa etmiyorsa artık mühendis değildir. Öğrenme zeki araçlarla, karmaşık zorluklarla ve sınırsız potansiyelle dolu bir dünyada insan olarak yönümüzü, yolumuzu bulmak için sahip olmamız gereken en önemli niteliklerden birirdir.

Öğrenme, hayatımızdaki hedeflere bizi yükseltecek basamaklar, yani projeler inşa etmemizi sağlayan geliştirilebilen bir beceridir. Unutmayın, ucu projeye bağlanmamış hiçbir öğrenme, kazanılmış öğrenme değildir. Unutulmaya mahkumdur.

Yolculuğun basit bir adımla başlar: Bugün neyi, neden ve nasıl üreteceksin? Başla. Bu, senin kariyer yolun. Bu senin kimliğini inşa etmenin tek yolu. Bir sanat eseri gibi, sen, kendini sürekli devam eden eylemlerinle yeniden yaratıyorsun ve dünyaya kim olduğunu gösteriyorsun.

Share

Subscribe now

Yapay zeka uygulamaları çok popüler. Bu alanda her gün yeni gelişmeler yaşanıyor. Bu kadar gelişmenin olduğu yerde her şeyden haberdar olmak mümkün değil. Her aracı öğrenmeye çalışmak da bence faydasız. Üretken yapay zekayı işinizde ve günlük yaşamınızda kullanmanızı sağlayacak zihniyet, beceri ve araçları gerçek kullanım senaryolarıyla uygulamalı olarak online canlı eğitimlerimde anlatıyorum. Ön kayıt ve bilgi almak için www.yapayzekaegitimleri.com adresindeki formu doldurun. 5 Ekim’e kadar ön kayıt formunun açıklama alanına AI2000 kodunu yazarak formu dolduran ilk 10 kişiye 2000 TL eğitim indirimi benden. Eğitimlerde görüşmek üzere.

Geçenlerde bir youtube videosunda “Things bring things” gibi bir söz görmüştüm. Hayatımıza aldığımız her araç yanına yeni araçları, maliyetleri, ek cihazları ve onunla ilgilenme ve bakım sorumluluklarını da beraberinde getiriyor. Dolayısıyla yaşamımıza giren teknolojik araçları da seçerek, çeşitli filtrelerden geçirerek dahil etmenin önemli olduğunu düşünüyorum. Bu durum sayızı yapay zeka aracı için de geçerli.

Aşağıda gündelik iş akışlarımda sıkça kullandığım ve yapay zeka araçlarının kısa bir listesini ve genelde hangi amaçlarla kullandığımı paylaşıyorum.

1.ChatGPT

Fiyatı: Freemium/CustomGPT ve Agent Mode Plus ve Pro versiyonunda var.

ChatGPT-5 ile gelen Ajan Modu çok yetenekli. Onu zeki bir asistan olarak çalıştırıyorum. Veri analizi ve doküman karşılaştırma tarafında iyi çalışıyor. Ayrıca tarayıcı tabanlı işlerde çok iyi. Benim için alışveriş sitelerinde ürün fiyat analizi de yapıyor. ChatGPT ile çeşitli görevlerde uzmanlaşmış Custom GPT’ler de oluşturuyorum. Mesela Kararnameci GPT diye Custom GPT oluşturdum. Her gün Resmi Gazeteye gidiyor. Yayınlanan kararnameleri inceliyor. O ağdalı hukuki muhasebesel dili yalınlaştırıp benim için avantajlar, dezavtajlar ve fırsatlar başlığı altında madde madde konuları özetliyor. Satış ve Pazarlama Danışmanı GPT’im var. Bu da kampanya stratejilerini AARRR modeline göre benim için taktiksel veri odaklı kampanyalara dönüştürüyor.

Fiyatı: Freemium

2.Claude.ai

Fiyatı: Freemium

Claude.ai matematiksel işlemlerde, finansal veri analizinde çok iyi. Ben özellikle yönetim danışmanlığı yaptığım işlerde rapor hazırlamada ve verileri görselleştirmede kullanıyorum. Grafik açıdan tatmin edici Dashboard’lar oluşturabiliyorsunuz. Ben analitik veri bunun içerisine yükleyip verileri grafiğe dönüştürüyorum. Ekran görüntülerini alıp rapor sunumlarına yapıştırıp kullanıyorum. Bu şekilde veri görselleştirme için Power BI ve Excel gibi araçları kullanmak zorunda kalmıyorum.

Pro Tip! Üretken yapay zeka araçlarında kişisel veriler ile çalışırken veri anonimleştirme tekniklerini kullanın. Mesela içinde müşteri isimleri ve TCKN gibi KVKK açısından riskli verilerden isimleri ve hassas verileri kaldırın. Her bir satıra özel bir ID no’su atayın ve bu şekilde yapay zeka araçlarına verileri yükleyip işletebilirsiniz.

3.Bolt.new

Fiyatı: Freemium

Kod yazmadan hızlı profesyonel web siteleri oluşturmak için kullanıyorum. www.yapayzekaegitimleri.com sitesini Bolt.new ile yaptım. Kapsamlı mobil ve web uygulamalar geliştirmek için de kullanılıyor. Kendimce tasarladığım minik web ve mobil uygulamaları Bolt.new’de tasarlıyorum. Kod yazdırırken Gemini, Claude ve ChatGPT’de kullanıyorum. Ancak Bolt.new gibi araçlar Full stack IDE gibi çalıştığı için bu uygulamaları çalıştıracak paketler hazır yüklü olarak geliyor. Kod yazmadan kod yazdırma ve uygulama yapma işine Vibe Coding deniyor. Vibe Coding ve Vibe Marketing konularını internette bir göz atın. Bu aralar Yapay Zeka aleminde çok sık duyduğum kelimeler.

4.Napkin.ai

Fiyatı: Freemium

Metinleri diagramlara dönüştürmeye sağlayan bir sunum aracı. Satış, teklif dokümanları oluştururken projelerin akış diagramlarını burada oluşturuyorum. Özellikle madde madde verdiğiniz içerikleri harika bir şekilde akış diagramlarına dönüştürüyor. İçinde Default gelen tasarımlar ve renkler biraz yavan o yüzden bunları kendi kurumsal renk ve font ailenizle besleyerek yakışıklı hale getirebiliyorsunuz.

5.Notebook LM

Fiyatı: Ücretsiz

Bu aracın yeri bende ayrı. Öğrenmenin sınırlarını geliştiren müthiş bir araç. Sürekli gelişiyor. Üstelik ücretsiz. Ses, sunum, metin, e-kitap, PDF, youtube video linki ne varsa içine atıyorsunuz ve size akıllı özetler yapıyor. Ben dosyaları içine atıp Podcast’e dönüştürüyorum. Yürüyüş yaparken dinliyorum. Zihin haritaları oluşturup arşivliyorum. İçine attığım dokümanlarla sohbet ediyorum. Özellikle seyahatlerde bolca vakit geçirdiğim bir uygulama.

6.Browse.ai

Fiyat: Ücretli

Özellikle satışçılar tavsiye ederim. Rakip fiyatlarını izleme, site takibi, sosyal medya yorum takibi ve web sitelerinden veri kazımak için ideal. PR ve İletişim alanında çalışanlar için de haber takibi, site takibi ve sosyal medya yorumlarını takip etmek için başarılı kullanım senaryoları var. Ben bu aracı zaman zaman internetten veri kazımak ve ucuz uçak bileti taramak için kullanıyorum.

Bu tür içeriklerden haberdar olmak için ücretsiz üye olun.

Subscribe now

7.Google AI Studio

Fiyatı: Ücretsiz

Google’ın AI araçlarını ücretsiz deneyimleyebileceğiniz harika bir platform. Google’ın hazır araçlarını kullanarak, iş akışlarımın dijital ikizlerini oluşturuyorum. Chatbot’lar, görsel oluşturan uygulamalar ve metin çevirisi yapan araçlar geliştirmek burada oldukça kolay. Ben bu aracı özellikle eğitimlerimde yeni google’ın yapay zeka modellerini göstermek ve uygulama yaptırmak için kullanıyorum.

Keyifle kullandığınız yapay zeka araçları varsa yorumlara yazın. Hepimiz faydalanalım. Listeyi birlikte geliştirelim.

Leave a comment

Yazıyı faydalı bulduysanız paylaşın.

Share Hakan Akben

Not: Bu yazıyı 2016’da neredeyse 10 sene önce yazmışım. Yeniden okudum ve hoşuma gitti. Batı yakasında değişen pek bir şey olmadığını görünce buradan da paylaşayım istedim. Keyifli okumalar.

Hiç unutmuyorum televizyonu düzenli izlediğim yıllardı; ya doksanların sonu ya da ikibinlerin başıydı. Ana haber bültenlerinin birinde sokaktan geçen vatandaşlara, yılbaşı ikramiyesini kazansalar ne gibi çılgınca şeyler yapacaklarını soruyordu muhabir. Cevaplar hayli ilginçti. Hemen herkes ev alırım, araba alırım, çocuklarımın eğitimine harcarım diyordu. En yaratıcısı dünyayı gezerim demişti. Sonraki yıllarda yine izlediğim başka bir sokak röportajında sınırsız paranız olsa hangi arabayı alırdınız diye soruyordu muhabir. Cevapların hemen hepsi Mercedes ve BMW idi. Birkaç vatandaş Porsche ve Ferrari kelimelerini güç bela söyleyerek diğerlerinden farklılaşabilmişti sadece… Toplumsal hayal gücümüzün çerçevesini belirleyen zavallı ezber alışkanlığının kafese kapatıp, acımasızca başını ezdiği zavallı hayal etme gücümüzün geldiği son durum, psikolog ve sosyologlar için iyi bir araştırma konusu olabilir.

Tanıdığım hemen herkes işinden memnuniyetsiz. Hemen herkes başka şeyler yapmak, iş kurmak, zengin olmak istiyor. Ancak ne gariptir ki, çoğu kimsenin ne yapacağı hakkında en ufak bir fikri bile yok! İşi gücü bırakan arkadaşların hemen hepsi, ne yapmak istediğini bilmediğinden ki bence bunu kendini tanımamaya bağlayabiliriz, ses hızında geri dönüyor alıştığı güvenli sulara.

Ne yapmak istediğini bilememe bir hastalık bence…

Bu hastalığın altında bir sürü şey olabilir, ama bunu tetikleyen iki önemli faktör olduğunu düşünüyorum. Bunlardan ilki; hayal etme gücündeki eksiklik. ‘Çılgınca hayaller bile kuramama’. Hayallerimizin bile ister istemez ayaklarını yere bastırmaya çalışmalar… Yahu bırakalım bu ağırbaşlı tavırları; iki tur da biz atsak Mars’ın yörüngesinde ölür müyüz! Ne yapmak istediğini bilmeme hastalığımızın bir diğer nedeni de aslında birincinin de sebebi! Kendimizi tanımamıza engel olan geberesice ‘yalnız kalamama’ durumumuz. Bunu da kendine tahammül edememe olarak düşünebiliriz.

Aklıma gelmişken: Ben bir kişisel gelişim uzmanı değilim. Özetle; ‘sevgi içimizde’ deyip gariban milletin parasını cebe indirmek ayıp geliyor bana. (Pragmatik bilgiler ve fayda sağlayan, motive eden kişisel gelişimcileri ayrı tutuyorum.) Bu konuda fikirlerimi değiştirmek isteyen arkadaşlarla seve seve bir çay, kahve içmek isterim. Bundan daha da fenası televizyona çıkıp din pazarlaması yapıp, haddinden fazla para cukkalamak da pek günah kanımca! Bu din pazarlaması yapan amcalara “Call of Duty’ de adam öldürmek günah mı?” diye sormak yerine; “Kutsal bir görev olan dini anlatmanın karşılığında güzel paralar cukkalamak günah değil mi, sayın hoca efendi,” diye sorulmasını çok isterdim! Belki bir gün kendimi tutamaz ben bağlanırım, adını vermek istemeyen seyirci kılığında, sorarım bu soruyu hepimiz adına.

Ne diyordum! Efendim ben bir kişisel gelişim uzmanı değilim ama, şunu hepimiz gibi çok iyi görüyorum; hiçbirimizin (en azından çoğumuzun) kendine tahammülü yok. Bu yüzden hep beraber yalnız triplerinde sosyal medyaya sarılmışız. İşin garibi kendimize tahammülümüz yok, kendimizde de çok fazla eksik görüyoruz, bu eksikleri başkalarının özlü sözlerini paylaşıp beğeni kapmaya çalışarak kapatmaya çalışıyoruz. En azından ben böyle düşünüyorum, sevgili okur. Yoksa sosyal medyada ‘like canavarı’ olmak için binbir takla atıp, takipçiler satın alıp, bulduğumuz her renkli kapıda selfie’ler çekip Instagram’da neden paylaşalım! İnsan bu; hangi konuda eksikse o konuya çok kafayı takıyor işte… Kendini beğenmeyenler, sevmeyenler, değersiz hissedenler daha çok ilgi çekmek, sevildiğini görmek istiyor. Dikkatinizi çekerim, daha çok sevilmek demedim, ‘sevildiğini görmek’ dedim. Yoksa neden hastanelere gidip Facebook’tan check-in yapsın bu insancıklar. Aşağıda gelen o yorumlar, gerçek benliği ele geçirmeye çalışan kişisel reyting makinesinden bozma alter egomuzu besleyen aburcuburdan başka bir şey değil!

Bizi terkeden hayallerimiz değil

Eminim siz de çocukken çok fazla hayal kuruyordunuz. Hatta mesleğinizle ilgili, yaşamak istediğiniz hayatla ilgili inanılmaz hayalleriniz vardı. Bu hayalleri kolaylıkla gözlerinizin önünde canlandırabiliyorsunuz. Hemen şimdi en büyük ve çılgın hayalinizi düşünün. Sonra bu hayalinizi gerçekleştirdiğiniz anı gözünüzde canlandırın. Adım adım geriye doğru gidin; bu hayale giden o yolda başınızdan geçmiş maceralarınızı da gözünüzde canlandırın. Eğer bunu kolaylıkla yapabiliyorsanız, tebrikler. Kesinlike bu yazının muhattabı değilsiniz. Hemen bilgisayarınızı kapatıp kendinize benden güzel bir çay söyleyin.

Ya gerçekleştiremediyseniz!

O halde dünyamıza hoş geldiniz. Geçenlerde fikirlerine çok değer verdiğim arkadaşlarımdan biriyle bir kahve içtik. O’na sektörden ya da dışarıdan kimleri beğendiğini sorduğumda bana en çok Einstein’ı sevdiğini söyledi. Nedenini de hemen ekledi; “Einstein’ın çok ünlü bir lafı var, ama çoğu kişi tarafından yanlış anlaşılıyor,” dedi. Neymiş efendim o laf: “Imagination is more important than knowledge”. Bunu Türkçe’ye “Hayal gücü bilgiden daha önemlidir” diye çeviriyorlar, dedi. “Aslında burada imagination’dan kastedilenin hayal gücü değil, ‘muhayyel’dir,” dedi. ‘Muhayyel’ hayal gücüyle yaratılan demek. Yani bir nevi gözünde canlandırabilmek. Kaba tabirle görsel olarak düşünebilmek! Einstein, Newton fiziğini darmaduman eden Kuantum fiziğinin temellerini İsviçre’deki Patent enstitüsündeki minicik masasında pencereden gördüğü saat kulesine bakıp, muhayyele dalarken yapmamış mıydı!

Hayallerimizi küçülten şey de ne?

Çocukken ve ilk gençlik yıllarımda inanılmaz hayalciydim. Benim gibi birkaç hayalci arkadaşımla bir araya geldiğimde yapmaktan en keyif aldığımız şey, izlediğimiz bilim kurgu filmlerini birbirimize anlatmaktı. Bunu öyle oturarak falan değil, oyun oynarak, ayakta, yürüyerek falan yapıyorduk. Anlatılan filmleri dinlerken resmen içimizde yaşıyorduk. Biri izlediği şeyi abartarak bize anlatırken herkes kendi hayal gücüne göre zihninde filmi yeniden çeviriveriyordu. Filmin video kasetini filan bulursak izleyince çok garip hissediyordum. Çoğu sahne tıpkı benim hayal ettiğim gibi çekilmiş olmuyordu!

Hayal gücümü tetikleyen şeyler sadece filmler değildi. Bazen bir film afişi, gökyüzündeki garip şekilli bulutlar, okul kitaplığındaki masallar ve daha nice şeyler…

Yıllar geçtikçe hayatın gerçekliği palavraları, artık büyümek zorunda olduğumuz söylemlerinden beslenen sözde yükümlülükler ve mahalle baskısı, hayal kurmayı resmen kilit altına almak için elinden geleni ardına koymadı. O zamanlarda da walkman’imle yaptığım uzun yürüyüşler, hayallere dalma seanslarıma derman oluyordu. Sanki bir video klibin ya da filmin içindeymişçesine bangır bangır müzik dinleyerek yolda yürümeler, insanlara, etraftaki nesnelere ve olaylara farklı senaryolarla, bambaşka anlamlarla bakmak gibisi yoktu… Hala da yok!

Muhayyel yeteneğini geliştirmek için mini öneriler

Düzenli işe gitmediğim şu günlerimden vakit bulup, derin ve keyifli düşünce seanslarına kendimi kaptırıp çocukluğuma ve iç dünyamın derinlerine yolculuklar düzenliyorum. Dışardan bakıldığında şizofrenik gibi görünse de zihnim hiç olmadığı kadar berrak şu günlerde… Bu aralar belkide hayatımda hiç olmadığım kadar yalnızım, ama bu yalnızlıktan hiç ama hiç şikayetçi değilim. Nereye gidersek gidelim, kendimizle olan sorunları çözemeden, kendimizle uzlaşmadan yapılan tüm yolculuklar huzursuz ve tatminsiz oluyor. İşte bu yalnızlık sürecinde zaten arada bir sığındığım adını yeni öğrendiğim eski dostum ‘muhayyel’ ile aramı düzeltmeye çalışıyorum. Sizlere ‘muhayyel’ ile uzlaşma yolunda uyguladığım birkaç mini taktiği de paylaşmak isterim.

Görsel düşünmeye çalışıyorum. Birilerini dinlerken, toplantıdayken ya da birşeyleri okurken bana doğru akan bilgileri zihnimde görselleştirmeye çalışıyorum. Normalde de görsel düşünen biriyim ama bu yeteneğimi daha da çok geliştirmeye çalışıyorum. Bunu bir çeşit oyun gibi düşününce çok daha keyifli oluyor. Kişileri, olayları, konuları zihnimde yarattığım senaryolarla, elle tutulur, gözle görülür olacak şekilde aklımla görselleştiriyorum.

Kitap okurken, ya da müzik dinlerken de bu görselleştirme çalışmalarını yapıyorum. Mesela diyelim Atatürk’ün Nutuk’unu yeniden okuyorum. Nutuk’ta geçen insanların, paşaların, karakterlerin internetten fotolarını bulup basıyorum. Karakterler zihnimde daha da kalıcı yer alıyor. Çünkü onlar artık yüzleri olmayan isimler değil. Zihnimde kanlı canlı tipler! Bu şekilde olayları anlaması da kolay oluyor.

Yıllar önce en yakın arkadaşım bana Iron Maiden’ın ‘Best of the Beast’ kasetini vermişti. Kulaklığı takıp, o müzikleri dinlerken, müziğin içinde özenle yerleştirilmiş gitar soloları ve melodileri hemen oluşan ve kaybolan renkli motifler olarak gödüğümü hatırlıyorum. Eğer gitar hero oynadıysanız ne demek istediğimi anlarsınız! Bu yazı böyle uzar gider. O yüzden müsadenizle ben güneşin doğuşunu izlemeye gidiyorum! Unutmayın sevgi içimizde!

Ne demiş Orhan Baba;”Paylaşmanın asaletini bencilliğin çirkinliğine tercih edebilir misin?” gerisi sana kalmış! ;)

Share

Bu arada Yapay Zekayı hakkıyla kullanmak isteyenler için canlı bir online eğitim hazırladım. Bilgi almak ve kaydolmak isterseniz ➡️ www.yapayzekaegitimleri.com

Yapay zekayı doğru kullanmak hepimiz için kaçınılmaz derecede önemli. 20 yıllık iş hayatım boyunca önemli teknolojik gelişmelerin kariyerimi yeniden şekillendirdiğine defalarca kere şahit oldum. Şimdi içinde bulunduğumuz devrim sanayi devriminden bile daha büyük ve hızlı bir değişimi temsil ediyor. Söz konusu yapay zeka olunca kafamız biraz karışık. Çünkü, çoğu insan bu konuda teknik donanımı olmadığı için endişe ediyor. Nereden başlayacağından, işine ve yaşamına nasıl katkı sağlayacığından emin değil.

Korkunun değil, fırsatların yanındayım

Etrafımda kafası çalışan herkes, yapay zekayı öğrenmek ve bir şekilde bu rüzgarı arkasına alarak işini büyütmenin derdine düşmüş durumda. Burada da fikirce ayrıştığım çok arkadaşım var. Mesela, herkes yapay zeka ile bir araç oluşturup bunu hızlıca satarak zengin olacağını düşünüyor. Oysa ben kendi işimizi çözecek kendimize özel araçlar yapmayı daha değerli buluyorum. Mevcutta bir kariyeri olan ve işinde uzman olan insanlar için yapay zekanın çok daha büyük fırsatları barındırdığını düşünüyorum. Bu konudaki düşüncelerimi bir ara mutlaka yazacağım. Şimdi konumuza geri dönelim.

Hedeflerinizin seviyesine yükselmezsiniz. Sistemlerinizin seviyesine düşersiniz.

— James Clear, Atomic Habits

Yapay zekayı öğrenmek isteyen herkesin ilk yaptığı şey genelde aynıdır

Bir YouTube videosu açılır, birkaç popüler araç denenir, sonra birkaç gün içinde motivasyon düşer.

Neden mi?

Çünkü “araçlarla başlamak”, sağlam bir sistem kurmadan yola çıkmak gibidir.

Oysa sürdürülebilir bir öğrenme yolculuğu ancak iyi bir sistem ile mümkün olur.

Bir sistem, üç temel bileşenle kurulur:

🧠 1. Zihniyet: Neyi, Neden Öğrenmek İstiyorum?

Yapay zeka bir moda değil, devrimsel bir dönüşüm.

Onu öğrenmek için önce doğru zihniyete sahip olmalısın:

Tüketen değil, üreten zihin: Sadece araçları kurcalamak değil, araçla ne üretebileceğini düşünmek.

Merak odaklı yaklaşım: "Bu bana ne sağlar?" yerine, "Bunun sınırı nerede?" diye sormak.

Kıyas değil kıymet odaklılık: Başkalarının seviyesine değil, kendi gelişimine odaklanmak.

İpuçları:

Ben genelde dertlerimi pusula yapar, hangi derdimi yapay zeka ile çözersem yaşam kalitem artar diye düşünürüm.

“Yapay zekayı neden öğrenmek istiyorum?” sorusuna dürüstçe cevap ver.

Amacını netleştir: Eğitimini mi kolaylaştırmak? İş verimliliğini mi artırmak? Yeni bir meslek edinmek mi?

🎓 2. Ehliyet: Bu Bilgiyi Kullanabilecek Yetkinliğe Sahip miyim?

Zihniyetin tamam ama direksiyon başına geçmeye hazır mısın?

Ehliyet demek, bilgi değil, uygulama becerisi demek.

söz konusu Yapay Zeka olunca bu şu anlama gelir:

Yakışıklı Prompt yazabilmek (Öğrencilerim ne olduğunu çok iyi bilir. 🙂)

Örneklerle çalışabilmek

Sonuçları analiz edebilmek

Sürekli denemeye açık olmak

İyi yöntemler şunlardır:

✅ ChatGPT’yi sadece “sohbet” için değil, görev çözmek için kullan.

✅ Her hafta kendine bir proje belirle: “Bu hafta ChatGPT ile CV hazırlayacağım.”

✅ Bol bol kopyala-yapıştır değil, deneyerek öğren. Sağlıklı öğrenmenin sırrı bol bol uygulamakta gizlidir.

🛠️ 3. Araç: Elindeki Teknolojik Güçleri Doğru Kullanıyor musun?

ChatGPT, Google AI Studio, Claude, Gemini, Midjourney, Runway, AutoGPT…

Araç çok. Ama amaçsız araç, oyuncaktan farksızdır.

Doğru araçları kullanmak için:

Kıyasla: “Bu araç, benim hedefim için en uygunu mu?”

Basitleştir: 2–3 araca odaklan, hepsini öğrenmeye çalışma.

Otomatize et: Tek tıkla çözebileceğin işleri sürekli elle yapma.

İyi bir başlangıç seti:

⚙️ Sonuç: Sistemin Olmazsa, Bilgin Sürmez

Bu üçlü aslında çok net bir formül:

Zihniyet + Ehliyet + Araç = Öğrenme Sistemi

Sistemi kuran, öğrenmeyi sürdürebilir.

Yapay zekada başarılı olanlar “en çok bilenler” değil, en iyi sistemi olanlardır.

Bugün yapabileceğin küçük bir adım:

Önce yapay zeka ile çözmek isteyebileceğin dertlerinin bir listesini oluştur. (Örn. Rapor oluşturmak, e-posta şablonları oluşturmak, sosyal medya içerik sistemi oluşturmak v.b…)

Zihniyetini netleştir: “Ben yapay zekayı neden öğrenmek istiyorum?”

Ehliyetini geliştirecek bir mini görev belirle: “Bu hafta bir e-posta otomasyonu yazacağım.”

Araçlarını seç ve sadeleştir.

Yapay zeka ustalığı, geçici araçlara değil; zihniyet, ehliyet ve araçların birleştiği sürekli, bütünsel bir sisteme dayanır.

Share Hakan Akben

Share

Bu sistemle gerçek ustalığa ulaşmak istiyorsan şimdi harekete geç

Online yapay zeka 2. dönem eğitim kayıtlarım hızla doluyor. İndirimli yerinizi almak için acele edin. Ön kayıt ve detaylı bilgi için www.yapayzekaegitimleri.com adresini ziyaret edin. Aklınıza takılan sorular varsa, bana yazın.

Bilgi güçtür, ancak çerçevelenmiş bilgi kutsaldır. Cep telefonunuzu pasif bir içerik tüketim cihazından aktif bir üretim motoruna dönüştürmek, disiplinli bir zihniyet ve doğru araçların entegrasyonuyla mümkündür. Bu dönüşümü sağlamak için size "Mobil Yaratım Komuta Merkezi Modeli"ni sunuyorum. Bu model, akıllı telefonunuzu içerik üretiminizin kalbi haline getirmenizi sağlayacak dört temel fazdan oluşur:

1. Faz 1: Fikir Yakalama Motoru (The Capture Engine)

   • Amaç: Anlık düşünceleri, gözlemleri ve ilhamları kaçırmadan dijital forma dönüştürmek. Telefonunuzu sürekli açık bir "fikir kepçesi" olarak kullanmak.

   • Uygulama: Hızlı not alma uygulamaları (örn. Apple Notes, Google Keep, Obsidian), sesli not uygulamaları (sesli dikte ile fikirleri kaydetme), fotoğraf ve video galerisi (görsel ilhamları ve anları yakalamak için).

   • Bilgelik Nüansı: "Tıpkı su gibi, iyi fikirler de engellenirse durgunlaşır. Onları yakalamak için sürekli bir akış kanalı yaratın."

2. Faz 2: Taslak ve Geliştirme Merkezi (The Drafting & Refining Hub)

   • Amaç: Yakalanan ham fikirleri anlamlı taslaklara dönüştürmek ve ilk seviye geliştirmeleri yapmak.

   • Uygulama: Yapay zeka destekli metin araçları (örn. ChatGPT, Bard) hızlı taslak oluşturma, beyin fırtınası veya metin genişletme için; gelişmiş dikte uygulamaları (örn. Wispr Flow AI, Gboard sesli yazma) sesli notları hızlıca yazıya çevirmek için; mobil kelime işlemciler (örn. Google Docs, Word) taslakları düzenlemek ve yapılandırmak için.

   • Bilgelik Nüansı: "Araçlar sadece bir uzantıdır. Asıl güç, onlarla ne inşa etmeyi seçtiğinizdir. En iyi araçlar, düşüncelerinizle aranızdaki sürtünmeyi azaltanlardır."

3. Faz 3: Organizasyon ve Yönetim Çekirdeği (The Content Management Core)

   • Amaç: Üretilen içeriği düzenli, erişilebilir ve yönetilebilir bir yapıda tutmak. Telefonunuzu bir "dijital kütüphane" gibi kullanmak.

   • Uygulama: Bulut depolama servisleri (örn. iCloud Drive, Google Drive, Dropbox) içeriği senkronize etmek ve tüm cihazlardan erişilebilir kılmak için; proje yönetim/not alma uygulamaları (örn. Notion, Evernote) içerikleri etiketlemek, kategorize etmek ve yayınlama süreçlerini takip etmek için; mobil dosya yöneticileri.

   • Bilgelik Nüansı: "Bir sistem olmadan, en parlak fikirler bile kaosta kaybolur. Yapınız, yaratıcılığınızın omurgasıdır." Naval Ravikant'ın 'kaldıraç' kavramı, araçların ve sistemlerin bireysel verimliliği nasıl katlayabildiğini mükemmel şekilde açıklar.

4. Faz 4: Dağıtım ve Yayınlama Geçidi (The Publishing Gateway)

   • Amaç: Son haline getirilmiş içeriği ilgili platformlarda yayınlamak veya yayınlamaya hazır hale getirmek.

   • Uygulama: Mobil fotoğraf/video düzenleme uygulamaları (örn. CapCut, Snapseed) görselleri ve videoları optimize etmek için; sosyal medya platformlarının ve blog sitelerinin mobil arayüzleri (doğrudan yayınlama veya taslak yükleme için).

   • Bilgelik Nüansı: "Üretilen değer, paylaşıldığında gerçek potansiyeline ulaşır. Mobil cihazınız, sadece bir üretim atölyesi değil, aynı zamanda küresel bir dağıtım kanalıdır."

Bu modeli uygulayarak, cep telefonunuzun pasif bir bildirim kölesi olmaktan çıkıp, içerik imparatorluğunuzun taşınabilir tahtı haline geldiğini deneyimleyeceksiniz. Cep telefonunuzu pasif bir araçtan güçlü bir içerik komuta merkezine dönüştürmek, düşündüğünüzden daha kolay.

Yapay zekanın gücünü içerik üretiminize entegre etmeye hazırsanız, şimdi harekete geçin. Aylık olarak yapmaya başladığımız canlı online eğitimler hakkında bilgi alın. Daha fazlasını keşfetmek için www.yapayzekaegitimleri.com adresini ziyaret edin.

Subscribe now

Share

Benim takıntım saniyelerle ilgili değil. Daha çok dakikalarla alakalı. Gün içinde keyif alarak ya da almadan yaptığım bir sürü şey var. Bu takıntım özellikle yapmaktan keyif almadığım eylemlerimin süresini ölçmekle başladı.

Mesela bulaşık makinesini boşaltmak. Çamaşırları kurutmadan alıp katlamak. Arabayı yıkamak. Yalnız yapılan market alışverişleri. Evden havalimanına geçiş. Uçağın taksi yapma süresi. Sıkıcı toplantılar vb…

Bu ölçümler, keyif almadan yaptığım işlerin zihnimde o kadar da büyütecek zaman tutmadığını ispat etti her seferinde (Toplantılar hariç). Mesela bulaşık makinesini boşaltmak çoğu zaman 5 dakikanın altında sürüyor. Kıyafetleri kurutmadan alıp katlayıp dolaba koymak, çoraplar çok sayıda olsa bile, en fazla 7 dakika sürüyor. Sürekli ötelediğim bu tür operasyonel gündelik işler zihnimin arkasında çok yer tutuyor, Ram’den yiyor adeta…

Sonra, keyif aldığım eylemlerin süresini de ölçmeye başladım.

Gitar çalmak. Yazı yazmak. Arkadaş buluşmaları. Kahve sohbetleri. Gitarlarımın bakımlarını yapmak. Sevgilimle tartıştığımda onun konuşma süresini sinsice ölçmek. Denizde geçirdiğim zamanı anlamak. (Bunu çoğu zaman güneşten yanmamak için ya da denize gitmeye üşenmeye değecek kadar vakit geçirmediğimi kendime ispat itmek için yapıyorum.)

Aslında zamanı ölçmüyorum, zamanı dilimliyorum

Bir konuyu öğrenmek ya da üzerinde hakimiyet kurmak istediğimde onu anlamlı parçalara böler, sık tekrar ederim. Zaman üstünde hakimiyet kurmak imkansız. Çünkü onu durduramıyoruz. İleri ya da geri saramıyoruz. Ancak, eylemlerimize ayırdığımız vakitleri dilimleyerek akıp giden zaman içinde yaptıklarımız üstünde biraz daha bilinçli ve kontrollü olabileceğimizi düşünüyorum.

Zaman dilimleyicilerim

Çocukluğumdan beri saatlere hep ilgim vardı.

Bu ilgi kuzenimin yarış arabası oyunlu Casio saatiyle başladı. (Bir tek bu saate sahip olamadım.) Sonra Databank’lar ve Apollo 13 filmiyle sevdalandığım Omega Speedmaster.

Uzun mesafe ve yüzücü yıllarımın hatırası Garmin Fenix 5x ve tabii ki çoğumuzun kolundaki Apple Watch. Zaman dilimleyicilerimin kronometre özelliği olmasına çok dikkat ederim. Bu kronometre, her zaman tek tuşla ulaşarak sinsice zamanı dilimleyebileceğim nitelikte olmalı.

Zaman dilimleyiciler (saatler) konusunda sabah kadar konuşabilirim. Satın aldığım her saat fiyatından bağımsız olarak benim için önemli bir dönemi ya da günü işaret eder. Hayatı boyunca tek bir saati olup onu kullanan insanlara hayran kalmışımdır hep. Ben o insanlardan değilim. Çok şükür! 🙂

Analog zaman dilimleyiciler

İstanbul’dan Antalya’ya taşındığımda hayatımda yeni bir dönemin başladığını hissetmiştim. (Neden taşındım. Bu hikayeyi de bir ara kesin yazmalıyım.) Bu olayı bir saat alarak taçlandırmam gerekiyordu. Eğer pahalı bir saat alırsam bunu hakkıyla takamayacağımı biliyordum. Sağa sola çarpıp çizdiğimde içim yanmayacak türden bir şey olmalıydı. Bu saat Antalya sıcağında takmaktan usanmayacağım, her türlü aktivitemde yanımda olmasını isteyeceğim deniz temalı bir saat olmalıydı ve tabii ki zamanı dilimleme özelliği olan kronometreli bir saat olmalıydı. YouTube ve saat forumlarımda yaptığım uzun ve keyifli araştırmalarım sonunda hikayesi de olan tam bir fiyat performans ürünü olduğunu düşündüğüm güzel bir saat aldım.

Dikkat! Bu bir reklam değildir. Saat markası da sponsorum değildir. Belki saat tutkunları da okuyordur diye biraz detaya giriyorum sadece…

Citizen NB6021-68L

• Tam otomatik Japon Miyota makina (Otomatik saatler vücudunuzun hareketiyle çalışıyor, siz yaşadığınız sürece o da sizinle yaşıyor.)

• Ayarlanabilir Titanyum bilezik (Çok hafif ve sıcakta bollaştırıp sıkılaştırabildiğim bir mekanizması var)

• Tarih penceresi (Günler önemli)

• Gece boyunca aydınlatan lum

• 70’ler tasarımı

• Hacking mekanizmalı topuz

• 200 metre su geçirmezlik (Ben en fazla 25 metre daldım ama olsun…)

Pekiyi, bunun kronometresi nerede?

Bu sefer dijital ya da analog bir kronometre yerine saatin bezeliyle zamanı dilimliyorum. Söylemiştim benim işim saniyelerle değil, dakikalarla…

Share

Subscribe now

Yapay zeka çağında "öğrenmeyi öğrenmek"

Bu kavram, bizi geleceğin adaptif öğrenicisi yapacak temel bir paradigmayı işaret ediyor. Buna Meta-Öğrenme Paradigması diyorum. Bu paradigma, bilginin kendisinden ziyade, bilgiye erişim ve bilgiyi işleme biçimlerimizi dönüştürme üzerine kurulmuş bir yapı olarak karşımıza çıkıyor.

Meta-Öğrenme Paradigması'nın Temel Bileşenleri:

• 1. Geçmişi Bilinçli Olarak "Unutma" (De-Konstrüksiyon): Zihninizdeki eski, doğrusal ve kalıplaşmış öğrenme modellerini aktif olarak sorgulayın ve yıkın. Geçmiş başarılarınızı geleceğin rehberi olarak değil, sadece geçmişin bir kaydı olarak görün. Bu, yeni bilgiye ve düşünce biçimlerine yer açmanın ön koşuludur.

• 2. Kişisel Öğrenme Algoritmanızı Keşfetme (Öz-Modelleme): Kendi bilişsel eğilimlerinizi, öğrenme tarzınızı ve en verimli olduğunuz öğrenme ortamlarını tanımlayın. Görsel, işitsel, kinestetik veya deneyimsel; sizin için en uygun olan yöntemi bulun ve onu bir kısıtlama değil, bir güç olarak benimseyin. Yapay zeka, bu öz-keşif sürecinde size veri odaklı içgörüler sunabilir.

• 3. Yapay Zekayı Öğrenme Sürecinize Entegre Etme (Bilişsel Büyütme): Yapay zekayı sadece bir bilgi kaynağı olarak değil, kişisel öğrenme asistanınız olarak kullanın. Özelleştirilmiş içerik kürasyonu, anlık geri bildirim mekanizmaları, adaptif testler ve kişiselleştirilmiş öğrenme yolları oluşturma gibi konularda yapay zekanın gücünden faydalanın. Bu, öğrenmeyi pasif bir eylemden aktif, dinamik ve kişiye özel bir deneyime dönüştürür.

• 4. Sürekli Adaptasyon ve Yeniden Yapılanma (Evrimsel Döngü): Öğrenmeyi bitmeyen, döngüsel bir süreç olarak benimseyin. Yeni bilgiyi öğrendikçe, eski anlayışlarınızı sürekli olarak güncelleyin ve gerekirse tamamen değiştirin. Bu, bir "öğrenme-unutma-yeniden öğrenme" döngüsüdür ve yapay zeka çağı için hayati bir beceridir.

"21. yüzyılın okuryazarı, okuma yazma bilenler değil, öğrenmeyi, unutmayı ve yeniden öğrenmeyi becerebilenler olacaktır." Bu söz, fütürist Alvin Toffler'a aittir ve Meta-Öğrenme Paradigması'nın özünü mükemmel bir şekilde özetler. Gelecek, öğrenmeye nasıl yaklaştığınızla şekillenecek.

Yapay zeka çağının tek anahtarı, bilginin ötesine geçip Meta-Öğrenme Paradigması'nı benimseyerek "öğrenmeyi öğrenmektir." Eğer bu yeni paradigma ışığında, yapay zekanın gücünü işinize ve yaşamınıza entegre etmeye hazırsanız, tam da size göre bir adım var. Klasik iş süreçlerinizi yapay zeka ile geliştirmek, kendi kişisel örneklerimle engelleri aşmak ve bu alanda güncel kalmak için canlı online eğitim serilerime şimdi katılın. Daha fazla bilgi için: www.yapayzekaegitimleri.com

Share

Geçen hafta okuduğum bir rapor beni oldukça heyecanlandırdı. Google, İngiltere’de AI Works pilot adlı bir pilot çalışma yürütmüş. Program kapsamında sadece birkaç saatlik basit yapay zeka eğitimi alan katılımcılar üç ay gibi kısa bir sürede yapay zekayı her gün kullanmaya başlamış.

Kadınlar, 55 yaş üstü çalışanlar, daha önce yapay zekadan korkan ya da “Benlik bir şey değil” diyenler, bu eğitimden sonra yapay zekayı iş ve gündelik yaşamında benimsemeye başlamış.

Google’ın AI Works 2025 araştırma raporuna göre bu eğitimden sonra:

• Kadınlarda yapay zekanın günlük kullanım oranı %18’den %45’e çıkmış.

• 55 yaş üstünde %13’ten %35’e.

• Yapay zeka kullanan herkes, yılda ortalama 122 saat kazanmış. (Bu, her yıl fazladan 3 hafta demek.)

Eğitime şöyle bir baktım da o kadar da zor değil. İlköğretim diploması olan hemen herkese bunu başarabilir. Eğitimde kimseye kod yazdırmamışlar. Prompt yazma (Yapay zekanın dilinden konuşma), uygulama keşfetme, günlük işlerinde nasıl kullanacağına dair örnekler ve uygulamalardan bahsetmişler.

Subscribe now

Herkes yapay zekanın potansiyelinden bahsediyor.

“Yapay zekayı nasıl günlük bir alışkanlığa dönüştürürüz?” sorusunu sormuyor.

Rapor diyor ki:

Çoğu insan yapay zekayı bir şekilde kullanıyor ama, işe yarar şekilde nasıl kullanacağını bilmiyor.

Kendi eğitimlerimde de görüyorum. İnsanlar yapay zekayı kullanmaya başladıklarında, işlerine ne kadar hız kattığını gördüklerinde duramıyorlar. Yeni uygulamalar keşfetmek, prompt geliştirmek, derinleşmek istiyorlar.

Bir okul öğretmeni şöyle demiş:

“Yapay zeka beni korkutuyordu. Şimdi kişisel asistanım gibi… Açık konuşayım, neredeyse her şey için kullanıyorum.”

Bir sendika üyesi ise:

“Yapay zeka bana umut verdi. İşimi daha kolay ve keyifli hale getirdi. Artık yenik hissetmiyorum.”

Benim çıkarımım ne oldu?

Bence yapay zeka artık sadece elitist teknolojistlerin ya da yazılımcıların kullandığı bir teknolojik konsept değil. Çok kısa bir süre içinde sosyal medya kullanan herkes yapay zekayı rahatlıkla kullanabilecek. Buna Facebook kullanan dedelerimiz de dahil. 🙂

Yapay zeka konusunda fikir önderi olmak için köşe kapmaya çalışan influencer’ların çoğu sürekli oyuncaklı araçlar göstererek kafa karıştırıyor. Bence çok önemli bir konuyu da gözardı ediyorlar:

Araçlar geçicidir ve öğrenme hiyearşisinde en alt basamaktadır. Önemli olan mindset (zihniyet), skillset (beceri seti) ve toolset (araç seti)’ini bir arada sunarak neyi neden yaptığımızı idrak edebilmektir.

Benim için yapay zeka, klasik iş süreçlerimi kolaylaştırmak için kullandığım bir partner teknoloji. Onunla yeni fikirler üzerine çalışırken, bana angarya gelen iş süreçlerimi otomatize etmemi sağlıyor. Bu yüzden yapay zekayı öğrenmek isteyen dostlarıma kendimce verebileceğim en önemli tavsiyem angarya gelen klasik iş süreçlerini listeleyerek işe başlamaları olacaktır. İkinci adım ise bu iş listesinde çözüldüğünde en çok etkiyi yaratacak olan maddeye odaklanarak bunu yapay zeka ile nasıl halledebileceklerini öğrenmeye çalışmak olacak. Bu konuda Github’da, X’de, Youtube’a hiç çözüm var mı diye araştırmak önemli. Sonra bulunan çözümleri izleyerek adım adım uygulamaya çalışınca kendinizi bir anda işin içinde buluyorsunuz. Bence en iyi öğrenme yaparak öğrenmektir.

Bilgi bilgelik değildir, bilgelik yapmaktır. - Socrates - Dingin Savaşçı filminden

Yapay zekayı yaparak öğrenmek en iyisi.

Sürekli vakit geçirdikçe yapay zeka kullanımı bir alışkanlık haline de dönüşür.

Kendi hayatımda şöyle test ettim:

✅ Günde bir saat “AI Deneme Zamanı” koydum.
✅ O saatte iş akışımda hızlanabileceğim 1 görevi seçtim (mail taslağı, outline, sosyal medya caption).
✅ ChatGPT, Claude veya Gemini kullanıp ilk denemeyi o görev için yaptım.
✅ Ertesi gün, AI çıktısını daha iyi kullanacak bir prompt denedim.

Bu şekilde sürekli iyileştirerek iş süreçlerimi daha da geliştirdim. Süreç devam ediyor…

Haydi işe koyulun bence.

Bu hafta AI Deneme Zamanı’nını takvimine koyun.

Yukarıda bahsettiğim adımları uygulayarak işe koyulun.

Çünkü yapay zeka kullandıkça öğreniliyor.

Kişisel yapay zeka devrimini başlatmak için daha fazlasına ihtiyacın yok.

Share

Bu arada yapay zekayı giriş seviyesinde kullanan ancak öğrenmeye açık kişiler için canlı bir eğitim oluşturdum. Klasik iş süreçlerini yapay zeka ile yeniden oluşturmayı anlattığım bu eğitim hakkında detaylı bilgi almak için www.yapayzekaegitimleri.com’a bir göz atabilirsiniz.

Aslında web development işinden pek anlamam. Azıcık Wordpress, html, css bilirim. AI’cılık yaparak uygulama geliştirmek fikri beni de çok heyecanlandırıyor. Bir sonraki milyonluk App benimki olabilir miydi!

Dedim olabilir. Cehaletle ChatGPT ve Claude ile konuya girdim. Bir baktım mevzu derin. Yazılım mimarisi bilmek, projeci olmak lazım. İnternete daldıkça işi bilenlerden Node.js, Next.js, React, VsCode, Terminal, Firebase, Netlify, Github filan gibi tamamen yabancı terimler çıktı karşıma. Temel seviyede de olsa mevzuyu anlamak için haftasonu helalinden 2 günümü ayırıp AI ile web dev işine daldım. İzlediğim videolar, yararlandığım kaynaklardan derlediğim notlardan bir çalışma dokümanı çıktı. AI ile Web Dev işine benim gibi sıfırdan başlamak isteyenlerin işine yarayacağını düşündüğüm temel teknolojileri, terimleri ve platformları derledim.

Hem kendime not, hem de sizin için bir rehber.

🤖 Temel Teknolojiler

1. Google Firebase

Google’ın mobil ve web uygulama geliştiricileri için sunduğu platform. Kullanıcı doğrulama, veritabanı yönetimi, depolama ve makine öğrenimi gibi özellikleri barındırır.

2. Git ve GitHub

• Git: Kodların farklı versiyonlarını kaydetmeye yarayan sürüm kontrol sistemi.

• GitHub: Git projelerinin barındığı online platform. İş birliği ve proje yönetimi için kullanılır.

3. Cursor AI ve Replit AI

AI destekli kod yazma ve hata ayıklama ortamları. Özellikle yeni öğrenenler için verimli.

4. V0.dev

Kodsuz (no-code) prototipleme ve uygulama geliştirme platformu.

5. Next.js ve React

• React: Bileşen tabanlı arayüz oluşturma kütüphanesi.

• Next.js: React'in üzerine kurulu, tam kapsamlı bir framework. Sunucu tarafı işlemleri ve routing gibi yetenekler sağlar.

6. Node.js ve TypeScript

• Node.js: JavaScript'i sunucu tarafında çalıştırmak için kullanılan çalışma ortamı.

• TypeScript: JavaScript'e tip desteği ekleyen, hata tespitini kolaylaştıran sürüm.

7. Tailwind CSS

Hızlı ve şık arayüzler oluşturmak için kullanılan, utility-first yaklaşımlı CSS framework'ü.

8. Netlify

Statik siteler ve sunucusuz uygulamalar için barındırma hizmeti. Next.js ve benzeri yapılarla uyumlu.

9. Flutter

Google'ın mobil uygulama geliştirme framework'ü. Tek kod tabanı ile hem Android hem iOS uygulaması çıkarabilirsin.

10. Growkit ve Bolt AI

AI destekli geliştirme platformları. Hızlı prototipleme ve entegrasyon için kullanılır.

11. npm

Node.js projelerinde kütüphane ve paket yönetimi için kullanılan paket yöneticisi.

🔢 Temel Terminal Komutları

• pwd : Bulunduğun klasörü gösterir.

• ls : Dosyaları listeler.

• cd : Klasör değiştirir.

• touch : Yeni dosya oluşturur.

• open : Dosya açar.

• rm : Dosya siler.

• clear : Terminali temizler.

• mkdir -p ana/alt1/alt2 : Çok katmanlı klasörler oluşturur.

• rm -r : Klasörü içeriğiyle siler.

• man : Komutun detaylı açıklamasını verir.

📚 Teknoloji Karşılaştırması (React vs Next.js)

• React: UI oluşturmak için hafif ve esnek bir kütüphane. Routing, SSR gibi özellikleri doğrudan sunmaz.

• Next.js: React tabanlı, ama sunucu taraflı çalışma, routing ve veri yönetimi gibi özelliklerle zenginleştirilmiş bir framework.

🎓 Google Firebase Derinlemesine

• Firebase: Kullanıcı doğrulama, veritabanı (Firestore & Realtime DB), depolama ve cloud fonksiyonlar sunar.

• Firestore: Karmaşık yapılar için idealdir.

• Realtime Database: Gerçek zamanlı senkronizasyon gerektiren yapılar için kullanılır.

🔄 GitHub ve Versiyon Kontrol

• Git: Kodun sürümlerini yönetmek için kullanılan sistem.

• GitHub: Projelerin depolandığı ve takım çalışmasını kolaylaştıran platform.

📱 Mobil Yayıncılık & ASO

En önemli mobil pazarlama KPI’ları:

• Retention & Churn Rates: Kullanıcının kalma ve terk etme oranları.

• Pricing ve Paywall: Ücretlendirme yapısı ve uygulama içi erişim kısıtları.

• Escrow: Yazılımcı ve işveren arasındaki ödeme ilişkisini güvenli yönetme yapısı.

Bu liste zamanla güncellenecek. Kaydet, dön ve kullan.
Sizin de eklemek istedikleriniz varsa, notlara yazabilirsiniz 🙏