# Sıfırdan Jev Masterclass

Channel: burhan kocabıyık
Video: https://www.youtube.com/watch?v=j7Fyi5gQ85k
Duration: 45 min
Language: Turkish
Words: 6473
Transcript page: https://viewrankai.com/tools/youtube-transcript/j7Fyi5gQ85k

---

[0:00] Nedir bu Jev konusu? Ben bunu bayağı bir araştırdım ve Jev'ile alakalı 100'den fazla use case'e baktım. Neler yapabildiğine baktım. Neden bu kadar hızlı olduğuna baktım. JEV dediğimiz şey aslında normal cloud'unuzun, ch GPT'nizin neredeyse 100 kat daha hızlı çalıştığını düşünün ama aynı sonucu aldığınızı düşünün. Jev demek bu ve çok daha hızlı çalıştığı için token kullanımı da çok daha az. Bu video içerisinde kağıdınızı, kaleminizi alabilirsiniz. Çünkü sıfırdan bu sistemin tamamını öğreneceğiz. Neler yapılabilir öğreneceğiz. ve kendiniz şu anda bir uygulama veya otomasyon geliştiriyorsanız bu sistemi içerisine entegre etmeniz oldukça değerli olur. O yüzden videoya hoş geldiniz. Cebin ne olduğunu, yapay zeka içerisinde nasıl kullanıldığını ve önümüzdeki aylarda bizi neyin beklediğini şimdi hemen

[0:44] gösteriyorum. Bu video içerisinde farklı konularımız var. Uzun bir video olacak ve aşama aşama ben size yapabileceğiniz her şeyi anlatacağım ve içerisinde bütün detaylarına bakacağız. Yani JEV'le alakalı hiçbir şey bilmeyin. Hiç önemli değil. Bu video içerisinde her şeyi öğreneceksiniz. Bu olayın çıkış yeri Diogo denen arkadaş ve chetçi pt'de çalışan bir kişi bu. Sonrasında diyor ki

[1:05] yapay zekalar çok çok yavaş çalışıyor. Biz AC'ye bu şekilde yaklaşamayız. Bizim daha ucuz daha hızlı çalışan bir modele ihtiyacımız var deyip JEV olayını başlatmaya başlıyor. JEV dediğimde iki farklı konu var. Bir hype olan kısım. İki gerçekten useful olan kısım. Şimdi bu video içerisinde bunu göreceksiniz. Çünkü internette şimdiden binlerce aslında gereksiz hype konu var ama ben bunu sizin için ayıracağım. Ve sonrası da diyor ki artık yapay zekalar aslında 20 kat, 200 kat daha hızlı olsun. 40 ile 400 kat daha ucuz çalışsın aynı çıktığı için ve kararlar için optimize edilmiş, çok daha güzel çalışan bir yapay zeka olsun diyor. Ve o yüzden jevin içerisinde aslında konuşma yok. Birazdan

[1:48] bunun anlamını göreceksiniz. Şimdi şöyle bir dönemdeyiz biz. Biliyorsunuz yapay zeka artık gelişiyor, gelişiyor, gelişiyor ve 2022'den 2023 döneminde Chechip PT'nin ilk ismini duymaya başladık biz. Burada artık email'imizi yazabilen ama onu yapıyorken de bir sürü hata alan bir yapay zeka modeliydi. Bakın 2022 4 yıl öncesi sadece. Sonrasında bu bir süre devam etti bu şekilde ve sonra geldiği kısımda artık

[2:12] kodlama kısmı çıktı. 2026'nın başıydı. 2025'in sonları 2026 başı kodlama ajanları çıktı. cloud code Codex gibi. Dediler ki yapay zeka artık yazılımcılar kadar güzel kodlama yapabiliyor ve gerçekten de böyle oldu ve sonrası bunun hızı çok arttı. Ama şimdi şöyle bir noktadayız. Şimdi artık yapay zeka modellerinin çoğu artık CHGPT, cloud, Çin modelleri bunların hepsi artık benim

[2:35] için birçok işi yapabilecek konumda. Yani hangi modeli kullandığım önemli değil. Örneğin email yazdıracağım diyelim. Eili'i birçok model güzel yazdığı için hangi maili kullandığım önemli değil. Doğru mu? Artık bizim daha hızlı ve daha ucuz çalışan bir şeye ihtiyacımız var. Çünkü zaten ben emailimi yazıyorum. Email'imi daha iyi yazdırabileceğim bir model yok. Zaten ben web sitemi yapıyorum. Web'i daha iyi yapabileceğim bir yapay zeka modelim yok. O yüzden daha ucuz, daha hızlı olması önemli olan konu tam olarak JEV'in geldiği kısım burası. O yüzden buraya Jev yazıyoruz. Şimdi Jev burada geldi ve bu şekilde artık süreç devam edecek. Yani bu aslında çok ciddi bir

[3:12] sistem değişikliğine bizi götürecek. Evet, hikaye buradan çıktı. Peki burada şöyle bir konu var. Şimdi chat GPT biliyorsunuz ve cloud Code da aynı şekilde konuşarak çalıştığınız bir model. Siz bir istek belirliyorsunuz. Model gidip kendisi o isteğe göre kullanabileceği uygulamaları kullanıyor. Düşünüyor üzerine ne yapsam, nasıl yapsam diye. Ve bir sürü token yakıyor. Öyle değil mi? O yüzden bir web sitesi yapıyorken 50 dakika 1 saat sürüyor. Bir bakıyorsunuz 20 dolarlık 100 dolarlık paketiniz dolmuş ve diyorsunuz ki nasıl böyle bir şey oluyor? Ben token limitim direkt doldu. İşte bu olay aslında bunu bizim için çözüyor. Buradaki uygulama katmanı cloud code ve chpt arasında bir model olarak ekstra geliyor ve bu model

[3:52] konuşma olmayan çok daha aksiyon odaklı bir model. Yani çok daha hızlı çalışabiliyor. Birazdan zaten göreceksiniz bunun ne olduğunu. Şimdi typesave dediğimiz şey yani jev başka bir platformda kullanmayın bu arada. Sadece TypeSesave'ten kullanmanız lazım. Web sitesi de bu zaten. Birazdan burayı yapacağız, bakacağız. Ben bunu kendim için şu anda nasıl kullanıyorum? Bunu size göstereceğim ve belki bununla alakalı birkaç seri yapacağız. Çünkü çok önemli bir konu. Typeesave diyor ki bu olaylar, bu model oluşturma kısmı aşırı pahalı. İşin otomasyonunu biz diyor ki biz yine cloud codex kullanacaksak kullanalım ama insan aradan çıksın. Yani biz modeli o kadar optimize edelim ki insan prompt olmasın. insan olmadan bir işi yapabilsin diyor ve bu olduğunda da

[4:33] tabii ki otomatik olarak bir şey çok daha hızlı oluyor. Chat based olmuyor. Sonuç odaklı oluyor ve aksiyon alma hızı çok yükseliyor. Bununla birlikte token kullanımı oldukça düşüyor ve aldığınız aslında sonuçlar yine benzer oluyor. Şimdi Java'i şöyle düşünmeniz lazım. CHG GPT, Cloud ve Jev. Yani bunlar ayrı modeller gibi düşünmeniz lazım. Chat pt yerine Java'i kullanıyorsunuz ve chpt bir işi bir hızında yapıyorken Jev çok daha hızlı yapıyor diyorsunuz. Mesela şöyle bir örneğimi burada var. Konunun

[5:05] biraz daha iyi anlaşılmasını istiyorum. Çünkü JEAV'in ne olduğu aslında ve nasıl bir konumlandırma olması gerektiği önemli. Jeff yani Typeesave örneğin bir iş için 40 cent harcıyor. Aynı iş için Cloud Opus 5 176 dolar harcıyor ve hızıysa aslında baktığınızda neredeyse 100 kat aralarında bir hız farkı var. Aynı şekilde Haiku'yu görüyorsunuz. Hiku'un fiyatını görüyorsunuz. Chat PD 5.6'yı görüyorsunuz ki Opus'a göre biraz daha hızlı bir model ve biraz da aslında ucuz bir model. Ama buna rağmen bir işi yapıyorken aslında Jev'in ne kadar hızlı gidip geldiğini ve diğer modellerin hala döndüğünü görüyorsunuz. Yani çok daha güzel bir örnek. Bir kişide Windows 95

[5:47] olduğunu düşünün. Bilgisayar Windows 95. Bir kişide de Windows 11 olduğunu düşünün. Bir işlemi yapma hızı ne kadar değişecektir? Öyle değil mi? Ama aynı işi günün elinde sonunda yapacaktır. Aslında mantık birazcık buradan çıkıyor. Yani çok daha iyi çalışan bir modele ihtiyacımız yok. daha hızlı ve ucuz çalışan bir şeye ihtiyacımız var diyor. Jev aslında bizim için bu kodlama ajanlarından artık 2026 2027'ye giriyorken geldi. JEV'in asıl önemli olan konusuna odaklanacağım ben bu video içerisinde ve kendiniz bunu nasıl kurabilirsiniz bunu aslında göreceksiniz ama bu işin nereden çıktığını ve teorisini anlamak önemli. Sonuçta bu bir mastercas arkamıza yaslandığımız ve eee bu işi çok detaylı bir şekilde öğrendiğimiz bir yapı. Burada farklı

[6:30] farklı yöntemleri olduğunu düşünün. Şimdi normal modeller yani buradaki modellerin hepsi chat GPT, cloud, e, Grock, Deep vesaire. Şimdi bunlar yapay zeka modelleri. Öyle değil mi? Ve chat based yani chat'le çalışıyor. Ve ben bir chat oluşturuyorum. Bir diğer başka terim ki bunlar sadece terim olarak bilmeniz yeterli. O1 ve O3. Bilmiyorum bunları hiç daha öncesinde gördünüz mü? Ama O1 yanlış hatırlamıyorsam 6 ay öncesinde çıkan bir ajan modeliydi. Yani

[7:00] sizin için aslında çalışan bir ajan. Ajan ne demek? İnsan olmadan bir işi yapay zekanı yapabilmesi demek. AGI ne demek? İnsanın hiçbir şekilde olmadan ajanın kendisi birçok işi yapabilmesi demek. Ve burada da aslında bunun arasında kendisi hızlı öğrenen bir model olarak aramıza giriyor. Yani Ji aslında buraya konumlandırıyoruz. Ve bunu şimdi birkaç örnekle aslında biraz daha artıralım. Çünkü buradaki terimler çok

[7:24] daha netleşecek. İkinci bölüme geçtik. Artık nasıl çalıştığı çok hızlı bir şekilde bunu anlatacağım. Asıl çünkü göstermek istediğim kısım siz bunu nasıl kurabilirsiniz kısmı. Ama gerçekten buna ihtiyacım var mı sorusuyla başlamanız lazım. Şimdi normalde nasıl çalışır? Biraz daha kolaylaştırdım. Bu benim. Ben yazıyorum diyorum ki bana web site yap. Bu el eleme gidiyor. Cloud code veya chpt. Evet senin için uygulama yapıyorum şimdi diyor. Jev'le ben konuştuğumdaysa ben jev hiçbir şey söyleyemiyorum. benim

[7:50] için kendisi aksiyonlarını almış oluyor. Yani sürekli aslında arada bir talimat, chat based bir metin yok. Yani Jev'le konuşamıyorsunuz gibi düşünün. Cloud code'la konuşuyorum, J'ile konuşamıyorum gibi düşünün. Örneğin burada ben eee ki buradaki sunumu da bu arada yapay zekaya hazırlattırdım. Tabii ki eee verdiği örnekler de oldukça ilginç bazen. Mesela demiş ki chat GPT'ye özür dilerim cloud koda ben boğuluyorum demiş. O da burada bir cevap yazmış. Şimdi ben bunu CV'e söyleyemiyorum. Ben böyle bir şeyi c'e yazamıyorum. Bu JEV olsaydı burada hiçbir şey olmayacaktı. Yapay zeka modeliyle konuşabiliyorum ama JEV benimle konuşmak istemiyor. Yani merhaba desem metin üretmediği için benim ne dediğimi aslında anlamıyor. O yüzden JV'e soru sormuyorsun. Bir girdi

[8:32] veriyorsun ve çıktının şemasını sen tanımlıyorsun. Örnek vereceğim. Çok basit bir örnek. Excel'imi veriyorum diyorum ki bana bunu analiz et. Reklam datalarımı veriyorum. Diyorum ki benim için bunu analiz et gibi net bir tanım da olması yine lazım. O yüzden cevap metin değil. Yani geri dönen şey bir chat değil, bir seçim ve olasılık. Yani kendi başına aslında çalışması ve nasıl çalıştığı ile alakalı çok kısa bir örneğim var burada. Örneğin ben bir nesne veriyorum ona. Diyorum ki bir iPhone resmi sorusuna soruyorum rengi ne? Ve benim için aslında çıktı burada mesela turuncu %80, kırmızı %10, mavi %10 olarak çıkıyor. Yani aslında prediction yapıyor benim için olasılıkları belirliyor ve toplamı da

[9:15] her zaman %100 oluyor. Yani bu şekilde düşünebilirsiniz. Sonuçta bir matematik problemi çözmüyoruz. O yüzden bunun üzerinde çok fazla durmamıza gerek yok. Ama sizin API ile çalıştırabildiğiniz aslında şöyle görünen bir sistem ve çalışma biçimi yüzünden, düşünme biçimi yüzünden çok daha hızlı ve eee aynı zamanda çok daha doğru bazen karar da verebiliyor. Kontekst limitinde de çok daha iyi çalışıyor. Halüsülasyon görme olayında da çok daha iyi oluyor. O yüzden yani farklı bir aslında mantıkta

[9:44] kullanılacak bir model diyebilirim. Birkaç yapı taşına bakalım. Biraz da örneklendirelim bunu. Yine ben buradayım. Olabildiğince hızlı bir şekilde örneklere geçmek istiyorum. O yüzden birazcık hızlı gideceğiz. Ve burada da benim J modelim var. Ben Jev modeline diyorum ki benim için seçim yapman lazım. Puanlama yapman lazım. Olasılıkları belirlemen lazım. Yani şema eşittir istediğim çıktı gibi düşünün. Şimdi buradaki şemaları biraz daha inceleyelim. Az önce dedim ki seçim, skor ve bununla alakalı olabilecek olasılıklar dedim. Öyle değil mi? Üç farklı şey dedim. Ve kalıp olarak

[10:16] baktığınızda aslında şunu görüyorsunuz. Seçim mesela kullanıcıya bu destek talebinin geniş kategorisini belirle. Skor bildirilen sorun ne kadar ciddi? Buradaki olasılıklarsa ki bunların hepsini ayrı ayrı çıkartabilir. Kullanıcı sorunu tekrarlamak için adım adım anlatıyor. Kullanıcı açıkça iade veya kredi istiyor gibi bir sürü farklı olasılıkları belirliyor. Hızlı çalışan modellerin aslında neden birçok işi değiştireceğini örnekleriyle göstereceğim birazdan. Ama yapı

[10:45] taşlarını birazcık anlamanız lazım. Okey. Bunu da geçtik. Artık teoride bu olmayalım. Ve bir başka örneğe daha bakalım. Şimdi burada LLM dediğimiz yani cloud code, Codex, işte chat GPT, Grock bunların hepsi aslında bir model içerisinde yine olasılıklarla çalışıyor. JEV'deki fark ise ki bunu bu kadar hızlı yapan şey eee paralel örnekleme yapıyor. Olasılıklarda çok daha hızlı karar veriyor. Bu sayede de 400 ile 200 kat daha hızlı ilerliyor. Aynı işi de

[11:15] aslında çok daha hızlı yapabiliyor. Örneğin burada e-posta ayıklama, işte rock kısmını iyileştirme, model yönlendirme gibi bir sürü şeyi aslında yapabilirim. Şimdi yavaş yavaş pratiğe geliyoruz. Örneğin 50 tane bitki veriyorum. Diyorum ki bu 50 tane bitkinin bana hangisinin meyve olduğunu veya hangisinin sebze olduğunu çıkart. Cloud'da bu 8.7 saniye sürüyor. Jev'de 0.5 saniye sürüyor ve daha hızlı olduğu için daha ucuza geliyor. Verdim burada

[11:42] hepsini. Diyorum ki sorular bunlar. Bunlardan hangisi meyvedir diye soruyorum. 50 tane şey verdiğimi düşünün. Sonrasında buradan benim için hızlı bir skorlama yapıyor. Burada cloud 8.7 J 0.5 saniyede e bunları ayırıştırıyor ve buna göre bir çıkarım yapıyor ve cloud sana 50 kelime veriyor. JEV ise 50 tane ölçülmüş olasılık veriyor aslında. Yani çalışma biçimleri biraz daha farklı ve burada da yapılandırma oranı olarak aslında type safe ki düşük olan daha değerli bu arada

[12:14] oldukça iyi. En azından şu anda öyle. Doğruluk ve maliyet tarafında da eee oldukça iyi. Yani solda olması iyi. Çünkü doğruluk oranı %80, hız ise sola doğru gittikçe artıyor. Yani diğer modellerin hepsinin nasıl durduğunu görüyorsunuz. Ya bu olay aslında farklı bir düşünme biçimi. Modelin nasıl düşündüğünü değiştiriyorsunuz. O yüzden model daha hızlı, daha verimli ilerleyebiliyor ve bunu yapıyorken de çok ağır bir model olmadan hızlı

[12:41] aksiyonlar alabilecek şekilde oluyor. Bunun benzerlerini bu arada ben daha öncesinde bazı Çin modellerinde görmüştüm. Open source modellerdi bunlar ama kendi lokalinizde kurmanız gerekiyordu ve hiç fırsatım olmadı. Ve bence oradaki modellerden esinlenerek oluşturulmuş bir model diye yorumluyorum. Çünkü Çin'de olan çoğu şey bizim medyamıza yansımıyor. Yapay zekayla alakalı neredeyse her şey özellikle görsel ve video alanında Çin'den çıkıyor. O yüzden Jev'in daha öncesinde eee ki haberlerde bununla alakalı bir şey görmüştüm. Benzer modelleri belki Çin'de olmuş olabilir ama en azından bizim bildiğimiz şu anda

[13:14] çok konuşulan şey diyece öyle değil mi? Evet artık istediğiniz yere geldik. gerçek örnekler ve bu örnekleri ben aslında göstereceğim. Sonrasında e bazılarını birlikte kuracağız. Hatta mantık olarak olabildiğince neler yapılabileceğine odaklanmak lazım. Ve burada benim birkaç farklı fikrim var aslında. Kendiniz direkt kullanabileceğiniz ve bu işler aşırı aşırı önemli. Yani şu anda bu tarz sistemleri kuran kişiler, öğrenen kişiler şu anda yapay zekayı kullanan insanların belki binde biri. Yapay zeka kullanmayanları eklemiyorum bile. İlk örneğimiz 1701 tane e-posta var ve bu e-postalardan ben diyorum ki benim için işte cevap oranlarına bak, sürelerine bak, bu mailleri gönder benim için her

[14:00] birine özel bir mail olsun bu diyorum. ve 1701 e-posta için benim cloud kodum en az 30 dakika meşgul olurdu ve bir sürü de token harcardı. En azından 300.000 token harcardı diye düşünüyorum. Hepsine ayrı ayrı şeyler yaptığı için. Ve eee bunların hepsini online aldım. Yani internetteki gerçek bunlar kullanım alanları. Gerçek örneklerden bunları topladım ve burada da tahminin maliyeti görüyorsunuz. Sadece 10 cent yani hiçbir şey değil. Ve bir sürü token. 2.4 milyon

[14:29] token harcanmış. Tabii ki giren token o. eee, çıkan tarafı da önemli ama normalde cloud Cod'da bu çok ciddi bir masraf olurdu. Bir diğer örnek 700 tane müşteri adayını 40 saniyede çıkartmış ve buradaki bunların bu arada videolarını da aldım ben. Birazdan göreceğiz. satın almaya yakın olan 700 tane potansiyel müşteriyi kendi CRM'inden çıkartıyor ve sonrasında onlara kişiselleştirilmiş şekilde mail göndermesini istiyor ve 40 saniyede bu kadar işi yapmış ve sadece 10 cente yani neredeyse hiçbir şey değil. Bir diğer örnek, eee, bir sürü haberi aslında hızlı bir şekilde okuyup sonrasında marka ile alakalı çıktıları alıp ve e aynı akışta çalışan Cloud Opus 5 normalde 384 haberi 77 cent, JEV ise

[15:18] 19 cente yapmış ve başlık başında bu aslında 390 kat daha ücüse gelmiş. Şimdi bir başka örneğe bakalım. Tarayıcıda çalışan Zürrih'ten Londra'ya bir uçak almasını istemiş. 7.1 saniyede bunu yapmış. Bunun için de aynı zamanda browser use ile type save'i birleştirmiş ve browser use aslında sizin internette bilgi toplayabildiğiniz, internette araştırma yapabildiğiniz, sizin mouse'unuzu, klavyenizi kullanabilen bir sistem. Bununla birlikte çok hızlı bütün aşamaları almış. Normalde browser use dediğimiz sistem bir başka örneğini ben

[15:47] size hemen hızlıca göstermek istiyorum. Bu şekilde çok fazla ekranınız olduğunda ve bu ekranların hepsini yönetmeniz gerektiğinde browser tarzında sistemler kullanıyorsunuz ve bunlar bulutta makineler oluyor. Bu makinelerle siz istediğiniz her şeyi yaptırabilirsiniz. Jev modelini kullandığı için normalde saatler sürecek ve çok pahalı olacak işlemleri artık çok daha hızlı yapabiliyorlar bu modelle birlikte. Konumuza geri dönüyorum. Bu da bunun bir benzeri aslında. Çok hızlıca bir bilgisayarı kullanarak Londra'dan,

[16:14] Zürih'ten Londra'ya bir uçak ayarlamış. Diğer tarafta da yine telefon mesela Jev telefonu kullanıyor ve telefonla birlikte işlemler yapıyor ve çok hızlı bir şekilde testleri yapabilir bu sayede aynı zamanda sizin ekranınızı kullanabilir. İnanılmaz güzel örnekler geliyor birazdan bu arada. Yine oyun oynatıyor bir kişi. Direkt Doom oyununu Java'e oynatıyor. Çünkü çok hızlı olduğu için oyun oynayabilir aslında. Çok hızlı karar verebilir. Şimdi canlı örneklere biraz daha fazla bakalım. Az önce

[16:42] gösterdiğim reklam sistemi bu aslında. Çok fazla reklamı çok hızlı bir şekilde analiz ediyor. Reklamların içerisinden çıkartacağı şeylere bakıyor. Örneğin hook kullanabiliriz, viral ne oluyor? ne tarz kelimeleri kullanmamız lazım gibi bir sürü konuda aslında hızlı bir şekilde kendi uygulamasına jei ekleyerek yeni bir use case oluşturmuş ve bu bence birçok farklı yerde kullanılabilir. Bir örneği örneğin bir avukatlık bürosunda bir avukatın kendi müvekkili olduğu kişi ile telefonda konuşurken bir yandan jevei kullandığını düşünün ve kişi ona bir soru soruyor ve onunla alakalı belki normalde 10 dakika 15 dakika araştırma

[17:19] yapması gerekiyor mevzuat içerisinde. Bunu da cloud code'a sordu diyelim. Hadi çok yapay zekayı iyi kullandığını düşünelim bu avukatın. Bunun yerine aslında Jev'i kullanıyor olsa çok hızlı bir şekilde cevabını anında orada görecek. O bir yandan konuşuyorken ve daha telefondayken o soruyu cevaplandırıp daha hızlandırabilecek konuyu. Bu da böyle bir aslında özellikle hız gerektiren konularda çok değerli bir model. Bir başka örneği buradaki birçok farklı satın alıcıyı bulmak. Yani buradaki örneğin reklamları analiz edip bu reklamlara göre onların müşteri kitlesi kim olabilir diye bunu çıkartmak ve buna göre de sonrasında farklı reklamlar, farklı içerikler çıkartılabilir ve bu şekilde ben çok hızlı bir tarama yapıp bu taramanın içerisinden anlık olarak veri çıkartabiliyorum ve çok doğru bir

[18:09] şekilde. Evet, bir başka örneğimize bakıyoruz. Kod incelemesi yaptırabiliyorum. Kodun içerisinde herhangi bir patlayan yer var mı? problem olabilecek yer var mı gibi. Ki normalde bu tarz şeyler bazen çok uzun sürebiliyor. Cloud çalıştırdığınızda inanılmaz fazla da token harcıyor. Çünkü bütün koda bakması gerekiyor. Bir diğer örnek ki benim yine çok beğendiğim örneklerden biri kendi uygulamasını test ettiriyor ve bunu yapıyorken de farklı müşteri kitleleri olduğunu düşünün. Her bir müşteri kitlemi örneğin bir tanesi 18 yaşında olsun, bir tanesi 35 yaşında olsun, bir tanesi 65 yaşında olsun ve bu kitleyi farklı özelliklerle birlikte uygulamayı test ettiğini düşünün ve ona göre bütün hata aldığı yerleri iyileştirebilecek yerleri not olarak aldığını düşünün ve sonrasında siz bunu

[18:53] kodlayabilirsiniz ve bu şekilde çalışmayan sayfaları görebilirsiniz. Ve bunu yapıyorken de çok hızlı yaptığı için bu işi normalde saatler sürecek, çok yavaş olacak ve çok pahalı olacak bir işi çok daha ucuza siz yaptırabiliyorsunuz. Çok güzel bir kullanım alanı. Yine aynı şekilde çok önemli olmadığını düşündüğüm ama bir örnek olabilecek bir Excel verilmiş. Excel'in içerisinde bir sürü yazı var. Bu yazılardan bir çıkarım yapılmasını istiyor. Çok daha güzel örneklere geliyoruz. Bu arada bir kişi CV oluşturma yapmış. Bir diğeri ki güzel bir örnek. Az önce aslında verdiğim hukuk bürosuyla alakalı bir hukukçunun kullanabileceği şekilde bir uygulama ve işin güzel yanından bahsedeyim size. Bu model sizin için bir fırsat. Bu model sizin daha başarılı bir uygulama

[19:37] yapabilmeniz için harika bir fırsat. Bu model sizin daha güçlü bir otomasyon yapabilmeniz için harika bir fırsat. O yüzden bu iş modellerinde artık yapay zekanın hızlanması sizin daha fazla müşteri almanız anlamına geliyor. Ve bu 2030-2035 yılına kadar bu şekilde olacak. Böyle bir sistem bir arkadaşımız 50.000 dolara bir hukuk bürosuna satmış. İsim veremiyoruz bu videoda ama yaptığı

[20:02] uygulama buna çok benzer. Ne yapıyor? Çok büyük müfredatlar var. Öyle değil mi? Çok büyük araştırılması gereken mevzuatlar var. Ve bunun içerisinde bir soru sorduğunda o soruyla alakalı mevzuatı okuması gerekiyor. Kişinin. Yorum istemiyor. Diyor ki bana o konuyla alakalı mevzuatı bul. Ben kendim okuyacağım. Onunla alakalı bir uygulama yapmış ve Jaavi kullandığı için normalde belki 10 dakika sürecek bir arama bu sefer 20 saniye sürecek. Yani ve bunun aslında o kişiyi ne kadar hızlandırdığını, ne kadar verimli hale getirdiğini düşünün. Bu hem şirket için verimlilik hem de o kişinin daha başarılı bir sonuç çıkartması için bir verimlilik. Ve bunu yapıyorken de siz

[20:37] aslında müşteriniz Java kullanmadı. Müşteriniz sizin uygulamanızı kullandı. O yüzden Jev'i sizin kullanmanız lazım. Uygulamayı yapan kişi olarak, otomasyonu veren kişi olarak veya şirkete entegre edecek kişi olarak. Bu arada Jev'i kendiniz için veya şirketiniz için nasıl kurabilirsiniz? Bununla alakalı detaylı bir doküman hazırladım. Ve bu dokümana yine Doa Zero'nun içerisine ulaşabilirsiniz. Dozer'da birçok farklı yine konu var, kaynak var, video var ve bizim daha öncesinde sosyal medyada paylaştığımız kaynakların neredeyse hepsi burada var diyebilirim. Ve sonrasında yeni eklenenlere bastığınızda burada kendi jevinizi aslında görebiliyorsunuz. Ve burada bayağı detaylı bir şey açıkçası çıkarttım. ilk sıfırdan başlayan birisi için veya şirketini geliştirmek isteyen birisi için aslında burada bir doküman var. Ve JEV'le alakalı aslında bu dokümana

[21:28] bakabilirsiniz. Buradaki detaylara bakabilirsiniz. Aynı zamanda buradaki MD dosyasını yapay zekanıza verebilirsiniz ve çok daha verimli bir şekilde Jav'i hızlı sizin için kurmasını sağlayabilirsiniz. Yani aslında bu video içerisinde gösterdiğim şeyleri onun için özet dediğimi düşünün ve sizin için bir özet yapay zekanıza verebileceğiniz ve aynı zamanda kendiniz de kullanabileceğiniz bir bilgi olması açısından oldukça önemli. Zaten aşağıdan linki bakabilirsiniz. Girip bunu ücretsiz bir şekilde kullanıp indirebilirsiniz ve sonrasında kaynakları kullanıp kendiniz bir noktaya geldiğinizde aslında bunun çok daha

[22:04] büyük bir yol olduğunu göreceksiniz. daha da sizin için aslında potansiyeli açılacak ve tam da bu anda sonrasında doğaya gelmeyi düşünebilirsiniz. Burada 1600 kişiden fazla aktif kişi var ve birçok kişi kendi uygulamasını kuruyor, sistemini kuruyor, sorularını soruyor. Birebir destek veriyoruz. Her kişiyle görüşüyoruz ve aynı zamanda canlı kayıtlarımız var. Çok detaylı sınıflarımız var. Aylık planlarımız var.

[22:28] Aynı zamanda canlı kayıtlarımız var. Bizim daha öncesinde yaptığımız bütün canlı kayıtlar burada. Yani 1,5 yıllık veri burada. aynı zamanda duruyor. Hepsine bakabilirsiniz. İçerik üretimi ve yapay zeka video oluşturulması ile alakalı bir sürü içeriğimiz var. Cloud kodu, Codex'i istiyorsan hala N8N'yi detaylı bir şekilde öğrenebilirsin. Ve dünyanın her bir yerinde üyemiz var. Sadece Türkiye içerisinde değil. O yüzden çok dolu dolu katılımların yüksek olduğu bir topluluk. Aynı zamanda başarıların da çok fazla geldiği bir topluluk katılmayı düşünebilirsiniz ve yine aynı zamanda sorularınızı yazabilirsiniz. Şimdi videoya devam ediyoruz. Bir diğer örnek. Bu örneğimde eee kişi bir uygulama yapmış ve bu uygulamada kendisi eee konuşurken bilgisayarında aksiyon alıyor. Benim için notları aç dedi

[23:20] ve yeni bir not aç dedi. Hello yazan bir not oluştur dedi. Ve bunu da sadece söylüyor. Bir yandan sadece konuşurken onun bilgisayarını takip ediyor. Diyor ki git Google'ı aç. Google'dan bana işte güzel bir YouTube videosu bul işte sonrasında şunu yap işte Mehmet Bey'e mail gönderilecekti yaptın mı gibi bu şekilde yönlendirebiliyor. Şimdi normalde bu mümkündü zaten. Bu yeni bir şey değil ama benim özellikle dikkat çekmek istediğim şey yapay zeka ne kadar gelişirse sizin için fırsat artıyor. Ben ARSPAR'ı geliştirdim. Örneğin biz RSper'ı geliştiriyorken teknoloji gerçekten çok kötüydü ve çıkan sonuçlara baksanız bugün dersiniz ki bunu kim kullanmış dersiniz. Yani şu şekilde sonuçlar çıkıyordu ve biz bunu eee o

[24:07] zamanlar şu an yapsaydık bu uygulamayı tabii ki rekabetimiz biraz daha fazla olabilirdi ama önemli değil. Şu an bugün bu iş çok daha güzel çalışıyor. Yapay zeka modeli ne kadar gelişirse o kadar güzel bir sonuç çıkartıyor çünkü. Ve benim burada dikkat çekmek istediğim şey de o yüzden o. Evet. Bir diğer örneğimize geçiyoruz. Yine çok güzel bir örnek. Bir e-şart mağazası. Kişi kendisi hangi kıyafet benim üzerimde güzel durur diye hızlı bir şekilde değiştiriyor ve söyleyerek değiştiriyor. Diyor ki ya bunu beğenmedim. E daha rahat bir şey olsun benim için. Bunu beğenmedim işte benim için bir tişört olsun. Ve bunu yapan bir uygulama sadece Java'i entegre ederek bunu kuruyor. Şimdi benim kendi

[24:45] uygulamalarım var. Öyle değil mi? Örneğin God bunlardan bir tanesi. God'la alakalı ne gösterebilirim size? Lansmanı cuma günü. Ben bu videoyu şu anda çarşamba günü çekiyorum. Ancak Gold kendi cihazı olan ve senin şirketine uygulama kurabilecek, reklam verebilecek, reklam içerikleri oluşturabilecek, blog oluşturabilecek bir uygulama. Her şey içerisinde ve hedefi de şu sen bir şey yapma, ben senin şirketini büyüteceğim. Bu konuda da iddialı. Şimdi bunun J modeliyle çalıştığını düşünün. Bizim God'daki en büyük problemimiz bu arada ki fiyatını da aslında aylık 100 dolardan çıkartalım diye düşünmemizin nedeni inanılmaz token yakıyor. Cloud kodu arka tarafta bazen kullanabiliyoruz. Bazen farklı modeller kullanıyoruz konudan konuya değişerek ama aşırı fazla token yakıyor. Ve şimdi

[25:29] ben bunu müşteriye sunduğumda, müşteri daha fazla kullanmak istediğimde daha fazla para verecek ve tabii ki müşteri daha ucuza daha iyi bir hizmet almak istiyor ve ben de bunu vermek istiyorum. O yüzden Java'i ben Gold'a entegre ettiğimde benim için 100 kat da azlı ve 40 kat daha verimli çalışıyor sistemim. Bu video birazcık aciliyet olduğu için o kısmını henüz şimdi gösteremiyorum çünkü development almam lazım. Zaten

[25:53] çıktığında ben yine açıklamaya koyarım. Açıklamadan kendiniz kullanabilirsiniz. Bu arada kullanım alanları o yüzden çok farklı yerlere doğru gitmeye başladı. Örneğin canlı bir Zoom'un içerisinde, bir eğitim videosu içerisinde o kişinin sorduğu sorunun anında cevabının görünmesi. Artık online bir iş başvurusunda kişi istediğini sorsun. O kadar hızlı ben cevabını alıp söyleyebileceğim ki artık o toplantıın bir anlamı kalmayacak. Aynı şekilde örneğin sesli bir ajanda. Ben sesli olarak konuştuğumda çok hızlı bir şekilde yapay zeka onu bilgi arayıp söyleyebilecek ve çok daha kaliteli bir konuşma ortaya çıkacak. Yani aslında yapay zeka artık bizim kadar hızlı düşünebilecek hale geliyor ve yapay zeka arkadaşlar bizden daha akıllı. Birçok konuda veri verildiğinde, yeterli veriye ulaşabildiğinde, aksiyon alabildiğinde

[26:45] oldukça güzel çalışıyor ve bundan sonra da daha da güzel çalışacak. daha kötü olmayacak bu iş. O yüzden bunun kullanım alanı şu anda çok daha arttı. Bu ne demek biliyor musunuz? Daha fazla şirketler uygulama satın alacak demek. Şirketler girip Typeesave AI'dan kendisi Javi NAS nasıl bağlayabiliriz diye düşünmeyecekler. Düşünmüyorlar. Şirketlerin zaten çok fazla problemleri var. Eee onların büyüme problemleri var. Typeesave AI şirketlerine entegre etmek değil. Aradaki fark o yüzden büyük. Ve bizim de hedefimiz yine yaptığımız şey de bu aslında. Bu tarz teknolojileri göstermek. Siz de kullanın demek. Bu işi birlikte büyütelim demek. Eee, birisi uygulama yaptığında çok güzel olmuş demek. Ben hayatımda aslında bundan zevk alıyorum. Okey. Biraz daha aslında şöyle

[27:29] düşünebiliriz. Güzel bir e-posta örneğimiz var burada bizim. Eğer direkt typesave tarafını görmek isteyen insanlar varsa bir 5-10 dakika ileriye sarabilirler. Gelen istek Java'e geldiğini düşünün. Burada hızlıca bir karar veriliyor. Sonrasında Jeff burada bir yönlendirme yapıyor, puanlama yapıyor. Pahalı olan cloud modeli ise onun için çok daha zor olan pahalı bir model çalıştırıyor. Chat olarak yazıyor ve benzeri. Yani sadece aslında arada bir çalışma mantık farkı var. Ve bu bize aslında şunu da gösteriyor aslında. Ben

[27:59] Java'i kullanıp aynı sonucu alıyorum. Jev 50 kat daha azdı, 50 kat daha ucuz. O zaman ben cloud kodu neden kullanayım? Daha doğrusu cloud modelini neden kullanayım? Şimdi Cloud Code ve Codex yine kullanılmalı. Bu arada bunlar arayüzler. Sadece arkada kullandığınız modeli her zaman değiştirebilirsiniz. O yüzden bu bizim için farklı bir bakış açısı katıyor aslında. Ve bilgiyi aslında gördükten sonra cevabı çok daha hızlı verebilmesi en değerli konulardan biri. Çünkü bir şeyi görebiliyor, bir şeyi analiz edebiliyor ve bunu çok hızlı yapıyor. O yüzden eee kod yazma ayıklama kısmında bence cloud kod çok daha iyiyken işte gömlek hangi renk, bu e-posta spam mi? Bu talep hangi ekibe

[28:37] gitmeli? Bu bilgiyi nerede bulabiliriz? gibi daha hızlı sorularda JEV çok daha öne çıkıyor. Aynı zamanda tabii ki bunu Finans'ta da kullanıyorlar. Çünkü çok hızlı karar verebildiği için. Ve Finans'ta şimdiden eee çok hızlı bu kullanılmaya başlandı. Als tarafında özellikle e hızlı high frequency trading'lerde kullanılıyor. Aynı zamanda hani hızın önemli olduğu mesela bir haber çıktıktan sonra anında işte bir satın alım veya satışın yapılması gibi farklı yerler oluyor. Çünkü biliyorsunuz haber çok hızlı dağılıyor ve bazen piyasada o kadar büyük haberler var ki şu an tabii ki bunlar anlattığım şeylerin hiçbirisi yatırım kararı değildir. altın ile alakalı örneğin çok hızlı düşüş veya çıkış olabiliyor. Şimdi model bunu daha haber kanalları tam

[29:26] olarak paylaşmadan hızlı bir şekilde server'dan çekip çok hızlı aksiyonlar alabiliyor ve doğru aksiyonlar alabiliyor. Ve bunu yapıyorken de belki 20 saniye 10 saniyelik bir durum bile ona %3 %5 kazandırıyor ve bu bile çok büyük bir miktar aslında. Evet, şimdi gelin Type Safe'i 0'dan birlikte kuralım. İlk olarak Typeesafef'e girdiniz. yeni bir hesap oluşturmanız gerekiyor. Ben de hesabım zaten var. Direkt giriş yapıyorum. Giriş yaptıktan

[29:54] sonra böyle bir sayfa sizi karşılıyor. Konsola giriş yap diyorsunuz. Ve bu arada ilk sorunuz sizinle geliyor. Jev konuşabilir mi? Jev aslında konuşamaz. Sadece ve sadece doğru formatları çıkartabilir. Dediğim gibi bu konunun hala biraz hype olduğunu unutmayın her şeyden önce. ve kullandığımız tooların, araçların sürekli değişebileceğini de unutmayın. Ancak değişmeyen şey problemler ve bazı istekler. Örneğin ben bir paket istediğimde o paketin hızlı, daha ucuz ve daha doğru gelmesini isterim. Öyle değil mi? 50 yıl sonrasında da bunu isteyeceğim. O yüzden doğru problemlere ulaşıldığında, odaklanıldığında bu araçların hepsi sizin için sadece bir fırsat. İsterseniz chçi pitik kullanın, isterseniz jev kullanın, isterseniz yarın bir gün farklı bir model çıksın onu kullanalım. Önemli değil. Asıl

[30:48] önemli olan şey ben o sonuca en doğru, en hızlı şekilde ve en kendimi geliştirebileceğim şekilde nasıl ulaşıyorum konusu önemli. Evet. Neler yapabiliyoruz? Birlikte bir bakalım. Şimdi AP anahtarınız var. AP anahtarınızı oluşturduğunuzda bunu kendi uygulamanıza veya cloud kodu içerisinde kullanabilirsiniz ve normal bir uygulamayı bağlıyor gibi düşünün. Open router'dan herhangi bir model seçiyorsunuz gibi düşünün. Ben burada bir anahtar oluşturabilirim. Örneğin ben buna cloud diyeceğim ve sonrasında burada bir AP anahtarım var benim. İlk girdiğinizde bu arada size ücretsiz belli bir miktar verecek ve ne kadar krediniz kaldığını ayarlardan görebiliyorsunuz. Örneğin şu anda bana 5 dolarlık bir kullanım verdi ve bunu tabii ki kullanana kadar ben testlerini yapabileceğim ve sonrasında her şeyimi

[31:33] göreceğim. Burada aynı zamanda kullanım tarafından da görebilirsiniz. ne kadar kullandığınızı, ne kadar harcadığınızı, bunların hepsini görebilirsiniz. Neyse, AP anahtarınızı bu şekilde oluşturuyorsunuz ve AP anahtarını oluşturduktan sonra buraya basıyorsunuz. Home tarafından copy agent prompt diyorsunuz. Bunu kopyalıyorsunuz. Kendi cloud'unuz içerisinde cloud'u en azından en azından diyorum uygulama içerisinde kullanın. Cloud uygulaması içerisinde ya da terminalde kullanabilirsiniz. Ve terminalde örneğin bu şekilde açtığınızda ki bunun nasıl yapılacağını

[32:05] biliyorsunuz. Eğer bu kanalı takip ediyorsanız zaten biliyorsunuz ama bilmiyorsanız da e ilk olarak Visual Studio indirmeniz gerekiyor. Bu eğer ilk videonuzsa Visual Studio indirdikten sonra bu şekilde Mac veya Windows indiriyorsunuz. Uygulamayı açtığınızda böyle bir boş ekran çıkıyor size. Sonrasında aç diyorsunuz klasöre. Yeni bir klasör oluşturuyorsunuz. Mesela business içerisinde yeni bir klasör diyorum. Ne diyorum ben buna? Jev diyorum. Oluştur dedim. Aç dedim. Şimdi böyle boş bir şey var karşımda. Hemen şu

[32:34] sağdaki şeyi sildim. kaldırdım. Sonrasında sol üstte terminal yazıyor. Terminale bastım. Yeni bir terminal dedim. Kapattım burayı. Sonrasında buraya siz önce cloud code, eğer cloud kode kullanmak istiyorsanız bu arada Codex de kullanabilirsiniz. O size kalmış. Cloud code terminal yazıyorum. Çıkan şuradaki web sitesine basıyorum. Sonrasında bunu kopyalıyorum ve buraya yapıştırıyorum. Enter'e basıyorum. Bunu siz yaptıktan sonra cloud yazacaksınız ve hata verecek. Hata verdikten sonra bu

[33:05] hata şunlardan biri olabilir. Genelde benim en çok karşılaştığım hata örneğin command not found. Sonrasında siz bunu kopyalıyorsunuz. Böyle bir hata verdiği için hata bu diyelim. Yapıştırıyorsunuz. Sonra tekrardan enter yapıp cloud yazıyorsunuz ve sonrasında sisteminiz çalışıyor. İstediğim kadar böyle açıp artık kullanabilirim. Önceki chat'lerime de bakabilirim aynı zamanda. Onu da resume dediğimde önceki chatlerimi görebilirim ama ben bu klasörün içerisinde başka chat'im henüz yok. O yüzden görmüyor. Yeni bir klasör açtığım için. Sonrasında buradan modelinize bakarsınız. Opus kullanıyoruz ama fark etmez. O yüzden ben ne yapıyorum? Ben sonrasında types'e geri döndüm. Typeesaf içerisinde agent promptunu kopyaladım ve bunu buraya yapıştırdım. Sonrasında bir de API anahtarım diyorum. API anahtarım içinse API keys'e basıyorum. Yeni bir

[33:58] anahtar diyorum. Cloud 2 diyorum. Kopyalıyorum. Bitti diyorum. Geri gidip AP anahtarımı yapıştırıyorum. Artık type safe'i kuracak. Neden terminalde çalışıyorum? Neden başka bir yerde çalışmıyorum? Terminalde arkadaşlar bu tarz paketleri çok daha kolay kurabiliyor ve daha da bence temiz çalışıyor, verimli çalışıyor. Bilgisayarınıza farklı paketleri kurabildiği için birçok işi yaptım deyip yapmama problemiyle karşılaşmıyorsunuz. Örneğin ben bunu bulutta yapsaydım problem olurdu. Şimdi type save'im kuruldu. AP anahtarınızı kaydettim. Anahtarı test et. Çalışıyor mu? Bak dedim ilk olarak. Şimdi

[34:39] çalıştığını zaten kendisi söyleyecek. Aynı zamanda ben ne inşa etmek istediğimi söyleyip onu analiz ettirebileceğim. Mesela bir veri verebiliriz. bu veriyle alakalı onu analiz etmesini söyleyebiliriz veya herhangi bir uygulama ile alakalı birçok sistemi oraya koyabiliriz. Şimdi düşünüyorum bir yandan nasıl bir use case yapalım diye ve ben bunu farklı uygulamalarla da bağlayabilirim bu arada. Şimdi mesela ben şöyle bir test yapayım. Doğa topluluğu içerisinde ki

[35:08] bizim biliyorsunuz bir topluğumuz var. Doğa topluğu nedir? Reklam olmadan kısa gösterelim. Burada direkt birçok kişinin e yapay zekayı çok verimli şekilde öğrendiği, pazarlama ve satış tarafında uzman olduğu ve birebir destek aldığı, aynı zamanda canlı yayınlarımızın olduğu bir platform. Bir sürü başarımız var bu platformun içerisinde bizim çoğu kişi de bunu aslında başarabiliyor ve bizim için önemli olan şey de bu aslında. Topluluk içerisindeki paylaşılan soruları ve postların hepsini çektiğimi düşünün ve sonrasında buna göre bir analiz yapmasını istiyorum. Ve bununla alakalı da bir dosya vereceğim. Bütün postları vereceğim ve o analizde neler çıktığını göreceğiz. Sadece sadece diyeceğim ki benim için analiz et. Başka bir şey söylemeyeceğim. Ve sonrasında çıktıya

[35:52] bakacağız. Ve buna bakıyorken de aynı zamanda kullanıma da bakacağız ve hıza da bakacağız. Asıl önemli olan konu bu. Çünkü bunu yapıyorken de Java'i kullanıyoruz tabii ki. Şimdi o yüzden ben buradaki postlarımı önce bu dosyanın içerisine bir koyayım. Bu şekilde yapıştırdım. Şimdi doğa postları diye buraya geldi ve 176 tane post buraya mesela koydum şimdi örnek olsun diye ve diyorum ki doğa postlarını JEV kullanarak

[36:23] analiz ettir. JEV'den gelen sonuçları göster. Normalde bunu bu arada kendi uygulamanıza eklemeniz yani API anahtarını direkt uygulamanıza eklemeniz daha iyi olur. Şimdiden yorumlara gelecek sorular için söylüyorum. Normal yapay zeka uygulamanızın içerisinde chat GPT cloud code kullanıyorsanız onun yerine bir de Java eklediğinizi düşünün ve orada model olarak seçilebildiğini düşünün. Eee sonrasında asıl kullanım alanı odur. Ama ben burada özellikle bunun sizin bilgisayarınızda nasıl kullanabilirsiniz bunu göstermek istiyorum. use case olsun diye. Bunun

[36:59] bir sürü farklı çoğaltılabilir tabii ki. Bunların hepsi için Java göndersin ve ne kadar sürdüğünü de soralım. Şu an hala cloud kodu kullanıyor bu arada ama tamamen iş için cloud kodu kullanmıyor. Oradaki postları derleyip göndermek için cloud kodu kullanıyor. Tamamı için değil. Evet. Şimdi Jeev 176 tane doğa postunun hepsini analiz etti demiş ve sonuçları bir panelde topladım. Sonrasında panele bakarız. Her post bir istekle gönderildi ve JEV 9 soruyu

[37:29] birlikte cevapladı. Hiç hata olmadı. Tamamı 7.6 saniye sürdü. 292.000 token harcandı. Maliyeti de 10 cent demiş. Yani aslında oldukça hızlı. Aynısını cloud code'la yapsam en az 3 4 5 dakika sürerdi analiz etmesi. Ve Jev'in bulgularından bahsetmiş. Burada görünüyor mu? Bakalım bir. Jev'in kendi panelinde buraya geç gelebilir bu arada. Burada aynı yazdığı gibi buradaki sonuçlar geç gelebilir. Buraya birazdan

[37:55] videomuzu belki kapatmadan önce bakarız. Çıktıları da buraya koymuş. Mesela JEV'den gelen 176 tane doğa postunu okumuş. Burada neler yapılabileceğini çıkartmış örneğin mesela Vcot ile 35.000 değerinde ilk satışımı gerçekleştirdim ile alakalı bir sürü farklı şeyi çıkartmış. Buna göre bir skorlama yapmış. Örneğin eee tüm postlar ve Jeb'in cevapları demiş. Eee ve yaklaşık 5 aydır buradayım. artık tam zamanlı işimdeyim dediği yerde örneğin ruh halinden bahsettiğini söylemiş. Somit bir sonuç demiş. Topluluğa teşekkür etmiş gibi bir süre aslında burada analizini görüyorsunuz. Ve ben sadece analiz et dedim. Başka bir şey demedim ona. Farklı bir use case de verebilirdim. Örneğin bu postlara bak ve insanların ihtiyaçlarını anla. Sınıflara ne koyabiliriz? Bunu çıkart. İnsanlar en

[38:41] çok nerede takılıyor bunu çıkart gibi farklı sorular sorabilirdim ama sadece analiz etmesini istedim. ve bu şekilde bir çıktı verdi ve bunu da 7 saniye içerisinde yaptı. Ve o yüzden hız olarak bence inanılmaz hızlı bir sistem diyebilirim. Hala daha sonuçlarımız gelmemiş buradaki panelimize. Yani aslında özetleyecek olursak her iş için kullanılmak zorunda değil. Bence her iş

[39:06] için kullanmak, Hype'ı takip etmek olur. Ancak özellikle hızlı karar vermesi gereken işlerde ve bu tarz uygulamaların içerisinde kesinlikle kullanılacak ve bu uygulamaların kalitesini inanılmaz artıracak. Ve birçok şirket, birçok kişi siz bu tarz bir uygulama yaptığınızda ve otomasyon yaptığınızda sonuçlara inanamayacak. Çünkü diyecek böyle bir şey nasıl olabilir? Biz yıllardır bunun üzerine çalışıyoruz. Böyle bir şey yok diyecekler ve haklılar. Çünkü artık yapay zekayla ki bu bir özet olsun artık outroya geçelim. Artık mertlik bozuldu arkadaşlar. Ben biliyorum. Ben zaten

[39:41] okumuştum. Ben bu işi zaten yapıyordum. Devri artık bitti. Artık hepimiz sıfırdayız. Bunu artık kabul edelim. Ve ben yapay zekayı biliyorum da diyemiyorum. Çünkü yapay zeka okumuş birisi bile şu anda yeni çıkan bir teknolojiyi takip etmiyorsa yine geride kalıyor. Ve ben hiçbir şey bilmediğimi fark ediyorum. olabildiğince her gün takip etmeye çalışıyorum ve aradaki bilen ve bilmeyen arasındaki farkın da açıldığını görüyorum ve bu ilerleyen zamanlarda daha büyük bir FOMO oluşturur. O yüzden yapay zekayı bu teknoloji atı alıp Üsküdar'a geçmeden önce öğrenmeye başlamalısınız. Neden? O sizin işinizi elinizden alacak gibi bir

[40:19] mantığım yok. Öyle bir düşüncem yok. Mantık aslında şu olmalı. Bu bir fırsat. Kendi içinizde iyi olmak istiyorsanız bu bir fırsat. uygulama yapıp buradan kendi işinizi büyütmek veya bir gelir elde etmek istiyorsanız fırsat kendi sektörünüz içerisinde bir tecrübeniz var, networkünüz var, çözüm satmak istiyorsunuz. Bir fırsat, kendi şirketiniz var. Aylık çok güzel cirolar yapıyorsunuz. Reklam veriyorsunuz. Bu bir fırsat. O yüzden herkesin ihtiyacı olan bir şeyden bahsediyoruz artık. Ve bu bizim problemlerimizi günlük olarak çözebilecek konumda çok da hızlı bir

[40:51] şekilde ilerleyen bir teknoloji. Teknoloji ne kadar hızlı ilerlerse sizin aslında verimliliğiniz o kadar artar. O yüzden uygulama, otomasyon, yapay zeka, bu konular her zaman şirket içinde öğrenilmesi gereken, takip edilmesi gereken işler. Bu bizim için o yüzden büyük bir değişimin ilk aşamaları gibi görünüyor ve ilerleyen dönemlerde daha ucuz, daha hızlı, daha iyi modeller bizi bekleyecek. Her zaman bir rekabet işin içerisinde olduğu için de daha iyiye

[41:21] gidecek bütün modeller ve sistemler. Şimdi sizi o yüzden videonun başına geri götürüyorum ve az önce yaklaşık izlediğiniz videonun içerisinde böyle bir görüntü gördünüz. 2022'den 2027'ye kadar olan bir 5 yılı gördünüz. 2022-2023'te CHPT'yi yeni duyduğumuz 2026'nın başında, 2025'in sonunda yapay zekanın kodlama tarafında çok iyi olduğu ve kodlama araçlarının ortaya çıktığı ama çok güzel çalışan kodlama araçlarından bahsediyorum ve herkesin aslında yazılımcı olduğu bir dönem ortaya çıktı. Şimdi ise bütün modeller aynı sonucu vermeye başladı ve asıl önemli olan konu daha iyi modeli geliştirmek değil. daha hızlı ve daha ucuz modeli geliştirmek oldu ve JEV bunun için aslında çok güzel bir örnek ve viralite oluşturdu bizim için. Yavaş yavaş gittiğimiz noktayı birazcık

[42:12] hatırlayın. Open Cloud çok popülerdi. Yeni çıkmıştı. Yaklaşık Mart veya Nisan ayında çıkmıştı. Yani 4 ay öncesinde ve şimdi de JEV çıktı. GPT Astra çıktı. Nereye doğru gidiyoruz? Grockbot'un da çıkmasıyla birlikte ajanların olduğu bir dünyaya gidiyoruz. Ajan aslında otomasyonu yerine alan bir terim. Otomasyonun akıllı versiyonu gibi düşünün. Otomasyon içerisinde yapılan bir iş net. Hiçbir şekilde belki e dinamik bir yapısı yok. Ajanlardaysa kendisi o işi yapmak için birçok farklı aşamayı yapabilecek konumda. Yani biraz daha aslında kuralsız diyebiliriz. Biraz daha açık otomasyon. O yüzden birçok

[42:53] sektörde ve şirkette hala daha değerli. Ajanlar çok daha yeni bir terim olduğu için. Çünkü çok kaliteli otomasyonları kurabilirsiniz. Saat gibi çalışır. Ajanlarda ise hata yapma payı vardır. Yapay zeka hata yapabilir. Çünkü ajan sistemlerini daha fazla göreceğiz ve daha ucuz daha fazla modeli birlikte kullanacağız. Benim bu kanalda özellikle buraya kadar izlediyseniz videoyu bir ricam var. Aklınıza takılan soruları yorumlara yazın. Yorumlardaki yine konuşulan konulara bakın. Bir sonraki videoları izlemeyi unutmayın. Eğer bu sizin için ilgi çekiciyse ve bu işe sıfırdan başlıyorsanız öğrenmeniz gereken şey JEV değil. Öğrenmeniz gereken şey doğru bir şekilde yapay zeka kurulumu. Cloud code veya Codex de demiyorum. Doğru bir şekilde yapay zekayı bilgisayarınıza kurun. Yani bu

[43:42] şekilde bir terminal olarak kurun ve sonrasında bunu farklı sistemlerle nasıl entegre edeceğinizi öğrenin. Yeterli. Sadece bunu yapmanız ve terminal içerisinde kullanmanız bile sizi şu anda yapay zeka kullanan insanların %1'i haline getiriyor ve o yüzden Java ihtiyacınız yok aslında. Ama Java kimin ihtiyacı var? Uygulama geliştirenlerin, otomasyon kuranların, şirketini geliştirmek isteyenlerin ve bu teknolojinin nereye gideceğini merak eden insanların ihtiyacı var. Umarım videoyu beğenmişsinizdir. Benim için çok keyifli oldu. Ben de bu videoyu yapmak için Jav'i baştan sona öğrendim. Kendi uygulamamı ekledim. Bu da benim için güzel bir vesile oldu. Bir sonraki videolarda görüşmek üzere. Abone olmayı

[44:25] unutmayın. Bu tarz içerikleri yapıyoruz. 100.000'e neredeyse vardık. Çokça selamlar. Kendinize iyi bakın. Yeah.

---

About this transcript
Read from YouTube's own caption track and laid out by ViewRank AI (https://viewrankai.com).
ViewRank AI finds the videos already beating a creator's own average on Instagram, TikTok and YouTube Shorts, transcribes them from the audio itself in more than 60 languages, and turns what worked into new ideas and scripts.
Free transcript tools, no account needed: https://viewrankai.com/tools
How to read any video this way: https://viewrankai.com/llms.txt