Yapay Zeka yeni teknolojilerin doğuşunu nasıl teşvik ediyor | İş dünyasında yapay zeka #80

Yapay zeka dünyayı şaşırtıcı şekillerde değiştiriyor ve bu onun evriminin sadece başlangıcı. Yeni teknolojilerin, geniş dil modellerinin ve makine öğreniminin, programlama araçlarından teknik sorunların test edilmesi ve teşhis edilmesine yönelik gelişmiş sistemlere kadar yeniliklere nasıl yön verdiğini keşfedin. Daha fazlasını öğrenmek için okumaya devam edin.

Yapay zeka yeni teknolojilerin yaratılmasına nasıl katkıda bulunabilir?

Yapay zeka yalnızca büyüleyici yeni bir teknoloji değil, aynı zamanda yenilikçi teknolojik çözümler yaratmak için de güçlü bir araçtır. Yapay zeka buna nasıl katkıda bulunabilir?

1. Yeni fikir ve konseptler üretmek. Yapay zeka, tamamen yeni teknolojilerin ve cihaz prototiplerinin icat edilmesine yardımcı olur. Yapay zeka, gerçekleri ve kavramları alışılmadık bir şekilde birleştirerek insan aklının gözünden kaçabilecek çözümler bulabilir.
2. Prototiplerin test edilmesi ve iyileştirilmesi. Bilgisayar simülasyonları sayesinde, fiziksel modeller oluşturmaya zaman ve para harcamadan, bir prototipin işlevselliğini hızlı ve ucuz bir şekilde test etmek mümkündür. Yapay zeka ayrıca çeşitli kullanım senaryolarının modellenmesine ve projenin belirli hedefler için optimize edilmesine de olanak tanır.
3. Üretim sürecine destek olmak. Akıllı sistemler, üretim verilerini gerçek zamanlı olarak analiz edebilir, anormallikleri tespit edebilir ve süreçlerde değişiklikler önererek daha yüksek verimlilik, daha düşük arıza oranları ve daha iyi kalite kontrolü sağlayabilir.
4. Teknoloji yönetiminin iyileştirilmesi. Yapay zeka, teknolojik sistemlerin izlenmesini, sorunların insan müdahalesi olmadan teşhis edilmesini ve çözülmesini kolaylaştırır. Bu, zamandan ve kaynaklardan tasarruf sağlar ve yeni teknoloji daha verimli çalışır.

Kaynak: DALL·E 3, bilgi istemi: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Yapay zeka programlama: GitHub Copilot

Programcılara yardımcı olmak için yapay zekayı kullanmanın en ilginç örneklerinden biri GitHub Copilot'tur (https://github.com/features/copilot). İnsanlarla “işbirliğiyle kodlayan” gelişmiş dil modellerine dayalı bir araçtır.

Ancak GitHub Copilot nasıl çalışıyor? Copilot, programcının yazdığı kodu analiz eder ve onu referans olarak kullanır. Bu, programın sonraki satırlarında ne bulunması gerektiğini önermesine olanak tanır. Şunları yapabilir:

• ifadeler ve hatta tüm işlevler önermek,
• Yalnızca açıklamaya dayalı algoritmalar için kod üretmek,
• kodun kendisine dayalı dokümantasyon oluşturmak,
• kodu açıklama,
• düzeltmeler önermek,
• programcıyla karmaşık tartışmalara girmek,
• ve çok daha fazlası, hepsi düzinelerce popüler programlama dilinde.

Kaynak: Github (https://github.com/features/copilot)

Bir geliştiricinin tek yapması gereken bir kod pasajı yazmaya başlamaktır ve GitHub Copilot, milyonlarca halka açık havuzun analizine ve programlama dillerinin anlambiliminin derinlemesine anlaşılmasına dayanarak eksiksiz bir teklif önerecektir.

Programcılara sağladığı başlıca faydalar şunlardır:

• işi %55’e kadar hızlandırmak,
• Hızla ortaya çıkan, etkili çözümler sayesinde artan verimlilik ve memnuniyet,
• Tekrarlanan kod oluştururken daha az hayal kırıklığı,
• daha hızlı problem çözme.

Bulutta yeni teknolojiler: Microsoft'tan yenilikler

Microsoft, bulut kullanan birçok şirket için ortak bir sorunu (bu tür karmaşık altyapıyı yönetme ve hatalara hızlı bir şekilde yanıt vermeyle ilgili sorunlar) ele almak için yenilikçi doğal dil modelleri uygulamaları geliştirmiştir.

Bu nasıl başarıldı? Microsoft uzmanları olay açıklamalarını ve günlüklerini analiz etmek için dil modellerinin özelliklerinden yararlandı. Buna dayanarak modeller, sorunların en olası nedenlerini ve en uygun çözümleri önerebilir.

Daha da önemlisi, yapay zekaya ne kadar çok veri beslenirse, yeni hataların tespit edilmesi ve sınıflandırılması o kadar doğru olur, bu da daha hızlı tepki süreleri sağlar ve bulut kesintilerinden kaynaklanan kayıpları azaltır.

Yapay zekanın otomatik bulut olay yönetiminde kullanılması aşağıdakiler için bir fırsat sunar:

• Arızaların nedenlerinin daha hızlı teşhis edilmesi – Yapay zeka, verileri insandan daha hızlı analiz eder,
• otomatik onarımlar – yapay zeka tarafından oluşturulan çözümler, insan müdahalesi ihtiyacını ortadan kaldırır
• daha az kesinti ve daha iyi operasyonel süreklilik; daha hızlı yanıt, yeni bulut teknolojilerini kullanan şirketlerin kayıplarını azaltır.

Bu, yapay zekanın yeni bulut bilişim teknolojilerinde kullanılmasının yalnızca başlangıcıdır. Belki yakında idari süreçlerin ve teknik desteğin çoğu otomatik hale gelebilir.

Siemens: yazılımı yapay zekayla test etme

Siemens uzmanları, yazılım geliştirmenin çok zaman alan bir yönü olan test işlemini otomatikleştirmek için makine öğrenimi yeteneklerinden yararlandı.

Önceki testlerden ve kod versiyonlarından elde edilen verilere dayanarak yeni testlerin sonuçlarını %78 doğrulukla tahmin edebilen yeni teknolojilerden oluşan bir sistem geliştirdiler.

Bu pratikte ne sağlar? En önemli husus, geliştiriciler için daha hızlı geri bildirimdir. Geliştiriciler, büyük projelerde saatler veya günler sürebilen testlerin fiilen tamamlanmasını beklemeden, test sonuçlarına ilişkin ön önerileri neredeyse anında alırlar.

Bu, bağlam değiştirme ve önceden yazılmış kodun ayrıntılarını geri çağırma konusunda zaman kaybetmeden, hataların daha hızlı tanımlanmasına ve ortadan kaldırılmasına olanak tanır.

İkinci önemli husus ise test sırasının optimizasyonudur. Sonuçlarına ilişkin tahminler, potansiyel hatalarla mümkün olan en kısa sürede karşılaşmak amacıyla bireysel testlerin yürütülmesi için en uygun sıranın belirlenmesine olanak tanır.

Bu, tüm testleri gerçekleştirmek için gereken hesaplama kaynaklarından tasarruf sağlar. Yapılan çalışmalarda toplam test süresinde %10'luk bir azalma bile gözlemlendi.

Özet: yeni yapay zeka teknolojileri

Yapay zeka teknolojik ilerlemeyi birçok yönden yönlendiriyor. Öncelikle:

• Gerçekleri alışılmadık yollarla birleştirerek yeni fikirler ve cihaz konseptleri üretir,
• Hızlı ve uygun maliyetli prototip oluşturmayı kolaylaştırmanın yanı sıra çözüm test sürecini hızlandırır,
• tasarım ve üretim süreçlerini optimize eder,
• Sistemlerin izlenmesini ve bakımını otomatikleştirir,
• programcıların çalışmalarını hızlandırır,
• Teknik sorunların teşhis edilmesine yardımcı olur ve
• yazılım testini otomatikleştirir.

Belki yakında çığır açacak buluşların büyük çoğunluğu yapay zekanın desteğiyle ortaya çıkacak. Bu nedenle, bu büyüleyici değişimlere ayak uydurmak ve işinizde yeni teknolojilerden yararlanmayı sürekli olarak öğrenmek önemlidir.

İçeriğimizi beğendiyseniz Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok'taki meşgul arılar topluluğumuza katılın.

Yazarı: Robert Whitney

BT departmanlarına koçluk yapan JavaScript uzmanı ve eğitmeni. Ana hedefi, başkalarına kodlama sırasında etkili bir şekilde işbirliği yapmayı öğreterek ekip üretkenliğini üst düzeye çıkarmaktır.

Tüm gönderileri görüntüle

İş dünyasında yapay zeka:

1. İş dünyasında yapay zekanın tehditleri ve fırsatları (bölüm 1)
2. İş dünyasında yapay zekanın tehditleri ve fırsatları (bölüm 2)
3. İşletmelerdeki yapay zeka uygulamaları - genel bakış
4. Yapay zeka destekli metin sohbet robotları
5. İş NLP'sinin bugünü ve geleceği
6. Yapay zekanın iş karar vermedeki rolü
7. Sosyal medya paylaşımlarının planlanması. Yapay zeka nasıl yardımcı olabilir?
8. Otomatik sosyal medya gönderileri
9. Yapay zeka ile çalışan yeni hizmetler ve ürünler
10. İş fikrimin zayıf yönleri nelerdir? ChatGPT ile beyin fırtınası oturumu
11. ChatGPT'yi iş hayatında kullanma
12. Sentetik aktörler. En iyi 3 yapay zeka video oluşturucu
13. 3 kullanışlı AI grafik tasarım aracı. İş dünyasında üretken yapay zeka
14. Bugün denemeniz gereken 3 harika AI yazarı
15. Müzik yaratmada yapay zekanın gücünü keşfetmek
16. ChatGPT-4 ile yeni iş fırsatlarına yön vermek
17. Yönetici için yapay zeka araçları
18. Hayatınızı kolaylaştıracak 6 harika ChatGTP eklentisi
19. 3 grafik akışlı yapay zeka. Generatywna sztuczna akıllı telefon ve iş dünyası
20. McKinsey Global Institute'e göre yapay zekanın geleceği ne olacak?
21. İş dünyasında yapay zeka - Giriş
22. NLP nedir veya iş dünyasında doğal dil işleme
23. Otomatik belge işleme
24. Google Çeviri vs DeepL. İşletmeler için makine çevirisinin 5 uygulaması
25. Voicebot'ların işleyişi ve iş uygulamaları
26. Sanal asistan teknolojisi veya yapay zeka ile nasıl konuşulur?
27. İş Zekası Nedir?
28. Yapay zeka iş analistlerinin yerini alacak mı?
29. Yapay zeka BPM'ye nasıl yardımcı olabilir?
30. Yapay zeka ve sosyal medya – hakkımızda ne söylüyorlar?
31. İçerik yönetiminde yapay zeka
32. Bugünün ve yarının yaratıcı yapay zekası
33. Çok modlu yapay zeka ve iş dünyasındaki uygulamaları
34. Yeni etkileşimler. Yapay zeka, cihazları çalıştırma şeklimizi nasıl değiştiriyor?
35. Dijital bir şirkette RPA ve API'ler
36. Gelecekteki iş piyasası ve gelecek meslekler
37. Eğitim Teknolojisinde Yapay Zeka. Yapay zeka potansiyelini kullanan şirketlere 3 örnek
38. Yapay zeka ve çevre. Sürdürülebilir bir iş kurmanıza yardımcı olacak 3 yapay zeka çözümü
39. Yapay zeka içerik dedektörleri. Buna değerler mi?
40. ChatGPT, Bard ve Bing'e karşı. Hangi yapay zeka sohbet robotu yarışa liderlik ediyor?
41. Chatbot AI, Google aramanın rakibi mi?
42. İK ve İşe Alım için Etkili ChatGPT İstemleri
43. Hızlı mühendislik. Hızlı bir mühendis ne yapar?
44. AI Mockup oluşturucu. En iyi 4 araç
45. AI ve başka ne var? 2024'te iş dünyası için en önemli teknoloji trendleri
46. Yapay zeka ve iş etiği. Neden etik çözümlere yatırım yapmalısınız?
47. Meta yapay zeka. Facebook ve Instagram'ın yapay zeka destekli özellikleri hakkında bilmeniz gerekenler nelerdir?
48. AI düzenlemesi. Bir girişimci olarak bilmeniz gerekenler nelerdir?
49. Yapay zekanın iş dünyasında 5 yeni kullanımı
50. Yapay zeka ürünleri ve projeleri – diğerlerinden nasıl farklılar?
51. Yapay zeka destekli süreç otomasyonu. Nereden başlamalı?
52. Bir yapay zeka çözümünü bir iş sorunuyla nasıl eşleştirirsiniz?
53. Ekibinizin uzmanı olarak yapay zeka
54. Yapay zeka ekibi ve rol paylaşımı
55. Yapay zekada kariyer alanı nasıl seçilir?
56. Ürün geliştirme sürecine yapay zekayı eklemek her zaman değer mi?
57. İK'da yapay zeka: İşe alım otomasyonu İK ve ekip gelişimini nasıl etkiler?
58. 2023'ün en ilginç 6 yapay zeka aracı
59. Yapay zekanın yol açtığı en büyük 6 iş kazası
60. Şirketin yapay zeka olgunluk analizi nedir?
61. B2B kişiselleştirme için yapay zeka
62. ChatGPT kullanım durumları. 2024'te ChatGPT ile işinizi nasıl geliştirebileceğinize dair 18 örnek
63. Mikro öğrenme. Yeni beceriler edinmenin hızlı bir yolu
64. 2024'te şirketlerdeki en ilginç yapay zeka uygulamaları
65. Yapay zeka uzmanları ne yapar?
66. Yapay zeka projesi ne gibi zorluklar getiriyor?
67. 2024'te işletmeler için en iyi 8 yapay zeka aracı
68. CRM'de yapay zeka. Yapay zeka CRM araçlarında neyi değiştiriyor?
69. UE AI Yasası. Avrupa yapay zeka kullanımını nasıl düzenliyor?
70. Sora. OpenAI'nin gerçekçi videoları işi nasıl değiştirecek?
71. En iyi 7 yapay zeka web sitesi oluşturucusu
72. Kodsuz araçlar ve yapay zeka yenilikleri
73. Yapay zekayı kullanmak ekibinizin üretkenliğini ne kadar artırır?
74. Pazar araştırması için ChatGTP nasıl kullanılır?
75. Yapay zeka pazarlama kampanyanızın kapsamını nasıl genişletebilirsiniz?
76. “Hepimiz geliştiriciyiz”. Vatandaş geliştiriciler şirketinize nasıl yardımcı olabilir?
77. Taşımacılık ve lojistikte yapay zeka
78. Yapay zeka hangi iş sıkıntılı noktalarını düzeltebilir?
79. Medyada yapay zeka
80. Bankacılık ve finansta yapay zeka. Stripe, Monzo ve Grab
81. Seyahat endüstrisinde yapay zeka
82. Yapay zeka yeni teknolojilerin doğuşunu nasıl destekliyor?