İnsanlar ve çalışmaları
Türkiye: bugün açık kaynakla katkı verenler
Modellerini, veri setlerini ve derslerini herkesin kullanabileceği biçimde paylaşanlar.
- 2025
Alican Kiraz
Siber güvenlik için açık dil modelleri ve veri setleri · Siber güvenlik ve yapay zekâ
Siber güvenlik araştırmaları için eğitilmiş açık dil modelleri (BaronLLM, Titus) ve bu modellerin eğitildiği veri setlerini Hugging Face’te herkese açtı. Trendyol Grubu güvenlik ekibinin, savunma odaklı Trendyol Cybersecurity LLM modelini geliştirenler arasında. Türkçe ince ayar ve ölçüm veri setleri de paylaşıyor; yazıları ve videolarıyla bu alanı Türkçe anlatan en üretken isimlerden.
- 2024
Merve Noyan
smol-vision ve Hugging Face eğitimleri · Görüntü ve dil modelleri, eğitim
Hugging Face’te çalışıyor; görüntü ve dil modellerini küçültmek, hızlandırmak ve kendi verine uyarlamak için hazırladığı açık tarifler binlerce geliştiricinin başvuru kaynağı.
- 2024
Furkan Gözükara
SECourses: üretken yapay zekâ dersleri ve araçları · Üretken yapay zekâ, eğitim
Mersin Üniversitesi’nde bilgisayar mühendisliği öğretim üyesi. Görüntü ve video üreten açık modelleri kendi bilgisayarında kurup kullanmayı adım adım anlatan dersler ve hazır araçlar yayımlıyor.
KaynakGitHub: FurkanGozukara ↗
- 2025
VNGRS
Kumru · Dil modelleri
Türkçe için sıfırdan eğitilmiş bir dil modeli. 500 GB temizlenmiş Türkçe metinle eğitildi ve Türkçeye göre tasarlanmış bir sözcük bölücüyle (tokenizer) geliyor. Küçük sürümü açık.
- 2025
Trendyol
Trendyol LLM-8B-T1 · Dil modelleri
Qwen3-8B üzerine Türkçe e-ticaret verileriyle eğitilmiş, Türkçe akıl yürütebilen açık bir sohbet modeli.
- 2024
Turkcell
Turkcell-LLM-7b · Dil modelleri
Mistral tabanlı bir modelin sözcük dağarcığını Türkçe için genişletip 5 milyar token Türkçe metinle eğitti; açık olarak paylaştı.
- 2024
Mohamed Alhajar
Açık Türkçe dil modeli sıralaması · Ölçme
Türkçe dil modellerini aynı testlerle ölçüp karşılaştıran herkese açık bir sıralama tablosu kurdu.
Türkiye: Türkçe ve yerli çalışmalar
Türkçeyi anlayan modeller, onları ölçen testler ve bu işi ayakta tutan açık kaynak araçlar.
- 2024
Boğaziçi Üniversitesi TABILab
TURNA · Dil modelleri
Türkçe için sıfırdan eğitilmiş, hem metni anlayan hem de üreten açık bir dil modeli. Yazarlar Gökçe Uludoğan, Zeynep Yirmibeşoğlu Balal, Furkan Akkurt, Melikşah Türker, Onur Güngör ve Susan Üsküdarlı.
- 2023
Yıldız Teknik Üniversitesi COSMOS ekibi
Cosmos Türkçe modelleri · Dil modelleri
Türkçe metinle eğitilmiş ya da Türkçeye uyarlanmış, herkesin indirip kullanabileceği bir dizi açık model.
- 2022
Deniz Yuret ve ekibi
Mukayese: Türkçe dil işleme için ortak bir ölçüt · Doğal dil işleme
Türkçe modelleri aynı görevlerde, aynı verilerle karşılaştırmayı sağlayan bir test seti. Bir modelin Türkçede “iyi” olup olmadığını ölçmenin yolunu açtı. Yuret ayrıca Julia dilinde Knet derin öğrenme kütüphanesini yazdı.
- 2021
Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi ve Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı
Ulusal Yapay Zekâ Stratejisi 2021–2025 · Politika
Türkiye’nin yapay zekâ alanındaki ilk ulusal strateji belgesi. Uzman yetiştirme, veri erişimi ve araştırma için hedefler koydu; 2021/18 sayılı Cumhurbaşkanlığı Genelgesi ile yürürlüğe girdi.
- 2020
Stefan Schweter ve Türkçe NLP topluluğu
BERTurk · Dil modelleri
BERT’in Türkçe metinle eğitilmiş açık bir sürümü. Türkçe metin sınıflandırma ve varlık tanıma çalışmalarının çoğu bu modelle başladı.
- 2019
Sinan Kalkan, Emre Akbaş ve ekibi
Nesne tespitinde dengesizlik sorunları · Bilgisayarlı görü
Bir görüntüde nesne bulan modellerin, bazı nesne türlerini ya da boyutlarını neden daha kötü bulduğunu sistemli biçimde toplayan kapsamlı bir derleme.
- 2018
Aykut Erdem, Erkut Erdem ve ekibi
RecipeQA · Bilgisayarlı görü ve dil
Yemek tariflerindeki fotoğraf ve metni birlikte anlamayı ölçen bir veri seti. Görüntü ile dili bir arada değerlendiren erken testlerden biri.
KaynakYağcıoğlu, Erdem, Erdem, İkizler-Cinbiş (2018), arXiv ↗
- 2007
Ahmet Afşin Akın
Zemberek · Açık kaynak Türkçe dil araçları
Türkçe yazım denetimi, kelime çözümleme ve metin işleme için açık kaynak bir araç takımı. Yıllarca Türkçe metinle çalışan birçok projenin altyapısı oldu.
Dünyada çalışan Türk araştırmacılar
Türkiye’de yetişip bugün kullandığımız yöntemlerin içinde imzası olanlar.
- 2022
Ekin Akyürek
Bağlam içi öğrenme hangi algoritmayı uygular? · Dil modelleri
Bir dil modelinin, isteme yazılan birkaç örnekten nasıl “öğrendiğini” inceledi ve bunun bilinen öğrenme algoritmalarına benzediğini gösterdi.
- 2019
Utku Evci
RigL: seyrek ağları baştan eğitmek · Verimli derin öğrenme
Bağlantılarının çoğu boş olan, yani daha az hesap gerektiren ağları, doğruluğunu kaybetmeden baştan eğitmenin bir yolu.
- 2018
Ekin Doğuş Çubuk
AutoAugment · Bilgisayarlı görü
Eğitim görüntülerini çoğaltmanın en iyi yolunu (döndürme, renk değiştirme…) makinenin kendisinin aramasını sağladı. Görüntü modellerinde yaygın bir yöntem oldu.
- 2018
Mert Sabuncu
VoxelMorph · Tıbbi görüntü
İki tıbbi taramayı (örneğin farklı zamanlarda çekilmiş iki beyin MR’ını) üst üste getirmeyi saatler yerine saniyeler içinde yapan bir öğrenme yöntemi.
- 2017
Aylin Çalışkan
Dilden öğrenilen anlamlar insan önyargılarını taşır · Adalet ve önyargı
Metinden öğrenen modellerin, insanlarda ölçülen örtük önyargıların aynısını taşıdığını Science dergisinde ölçerek gösterdi. Yapay zekâda önyargı tartışmasının temel kaynaklarından.
- 2017
Ozan Şener
Etkin öğrenme için çekirdek küme yaklaşımı · Makine öğrenmesi
Elindeki milyonlarca örnekten hangilerini etiketletmen gerektiğini seçen bir yöntem. Etiketleme pahalı olduğunda çok işe yarıyor.
- 2017
Murat Kocaoğlu
CausalGAN · Nedensellik
Üretken modellere neden-sonuç ilişkilerini öğretmenin bir yolunu önerdi: örneğin “bıyık” özelliğini değiştirince modelin bunu nasıl yorumladığını kontrol etmek.
- 2016
Orhan Fırat
Çok dilli sinirsel makine çevirisi · Makine çevirisi
Tek bir modelin birçok dil arasında çeviri yapabileceğini gösteren erken çalışmalardan biri. Bugünkü çok dilli çeviri sistemlerinin habercisi.
- 2016
Tolga Bölükbaşı
“Erkek bilgisayar programcısıysa kadın ev hanımıdır” · Adalet ve önyargı
Kelime temsillerinin toplumdaki cinsiyet kalıplarını öğrendiğini ve yeniden ürettiğini gösterdi; bu önyargıyı azaltmak için bir yöntem önerdi.
- 2014
Çağlar Gülçehre
Kapılı yinelemeli ağların karşılaştırılması (GRU) · Derin öğrenme
LSTM ile daha basit GRU hücresini aynı işlerde karşılaştıran çalışma. GRU’nun yaygınlaşmasında önemli rol oynadı.
KaynakChung, Gülçehre, Cho, Bengio (2014), arXiv ↗
Sitede daha fazlası → - 2011
Sertaç Karaman
RRT* ve en iyi hareket planlama · Robotik
Bir robotun ya da otonom aracın engellerin arasından en kısa yolu bulmasını sağlayan algoritmalar. Robotik ders kitaplarına girdi.
Türkiye: öncüler
Türkiye’de yapay zekâ sorusunu ilk soranlar ve alanın temel kitaplarını, yöntemlerini yazanlar.
- 2009
Ali Taylan Cemgil
Negatif olmayan matris ayrışımı için Bayesçi çıkarım · Olasılıksal makine öğrenmesi
Bir ses kaydını ya da bir veri tablosunu anlamlı parçalarına ayırmanın yaygın bir yöntemine olasılık temeli kazandırdı. Ses ayrıştırmada sık kullanılan bir çalışma.
KaynakCemgil (2009), Computational Intelligence and Neuroscience ↗
- 2004
Ethem Alpaydın
Introduction to Machine Learning (kitap) · Makine öğrenmesi
Dünyada birçok üniversitede ders kitabı olarak okutulan bir makine öğrenmesi kitabı. İlk baskısından bu yana birkaç kez güncellendi.
- 1994
Kemal Oflazer
Türkçe biçimbiliminin iki düzeyli tanımı · Doğal dil işleme
Türkçe eklemeli bir dil: tek bir kelime “gelemeyeceklermiş” gibi bir cümle kadar bilgi taşıyabiliyor. Oflazer bu yapıyı bilgisayarın çözümleyebileceği kurallara döktü. Türkçe dil işlemenin temel taşlarından biri.
- 1989
Erol Gelenbe
Rastgele sinir ağı (random neural network) · Yapay sinir ağları, bilgisayar ağları
Nöronların birbirine artı ve eksi sinyaller gönderdiği, matematiksel olarak tam çözülebilen bir sinir ağı modeli önerdi. Model daha sonra görüntü işlemeden ağ yönetimine kadar birçok alanda kullanıldı.
- 1959
Cahit Arf
“Makine düşünebilir mi ve nasıl düşünebilir?” konferansı · Matematik
Erzurum’daki halk konferanslarında, Turing’den yalnızca dokuz yıl sonra, makinelerin düşünüp düşünemeyeceğini Türkçe ve herkesin anlayacağı örneklerle tartıştı. Türkiye’de bu sorunun bilinen ilk kamusal tartışması.
KaynakTRT Akademi (2021): Cahit Arf’ın konferans metni üzerine bir inceleme ↗
Dünya: büyük modeller
Transformer, ölçek ve bu modellerin topluma etkisi üzerine çalışmalar.
- 2022
Long Ouyang ve OpenAI ekibi
InstructGPT: insan geri bildirimiyle talimat izleme · Hizalama
Bir dil modelini insanların tercih ettiği cevaplara göre ödüllendirerek talimatlara uyan bir asistana dönüştürdü. ChatGPT’nin tarifi.
KaynakOuyang ve diğerleri (2022), arXiv ↗
Sitede daha fazlası → - 2021
Emily Bender, Timnit Gebru ve diğerleri
“Stokastik papağanların tehlikeleri üzerine” · Etik
Büyük dil modellerinin çevre maliyetini, veri önyargılarını ve “anlıyormuş gibi görünme” riskini tartışmaya açtı. En çok konuşulan eleştirel makalelerden biri.
- 2021
John Jumper, Demis Hassabis ve DeepMind ekibi
AlphaFold · Bilim için yapay zekâ
Bir proteinin üç boyutlu şeklini amino asit dizisinden yüksek doğrulukla tahmin etti. Jumper ve Hassabis 2024 Nobel Kimya Ödülü’nü bu çalışmayla aldı.
- 2021
Alec Radford ve OpenAI ekibi
CLIP · Görüntü ve dil
Görüntüleri ve onları anlatan metinleri aynı uzayda eşleştirmeyi öğrendi. Yazıdan resim üreten modellerin “ne istendiğini anlayan” parçası oldu.
- 2020
Jared Kaplan ve OpenAI ekibi
Dil modelleri için ölçeklenme yasaları · Ölçeklenme
Model, veri ve hesap büyüdükçe hatanın öngörülebilir biçimde düştüğünü gösterdi. Şirketlerin dev modellere yatırım yapmasının gerekçelerinden biri oldu.
- 2020
Tom Brown ve OpenAI ekibi
GPT-3: az örnekle öğrenen dil modelleri · Dil modelleri
Yeterince büyük bir dil modelinin, yeniden eğitilmeden, istemdeki birkaç örnekten yeni bir işi yapabildiğini gösterdi.
- 2020
Jonathan Ho, Ajay Jain, Pieter Abbeel
Gürültü giderici difüzyon modelleri · Üretken modeller
Gürültüden adım adım görüntü çıkaran yöntemi pratik ve kaliteli hâle getirdi. Bugünkü resim üreten modellerin çoğunun temeli.
KaynakHo, Jain, Abbeel (2020), arXiv ↗
Sitede daha fazlası → - 2018
Joy Buolamwini ve Timnit Gebru
Gender Shades · Adalet ve önyargı
Ticari yüz tanıma sistemlerinin koyu tenli kadınlarda açık tenli erkeklere göre çok daha fazla hata yaptığını ölçtü. Şirketler sistemlerini bu çalışmadan sonra değiştirdi.
- 2018
Jacob Devlin ve Google ekibi
BERT · Dil modelleri
Önce çok büyük metinle genel olarak eğit, sonra küçük bir veriyle işe uyarla: bu iki adımlı tarifi yaygınlaştırdı.
- 2017
Ashish Vaswani, Noam Shazeer ve Google ekibi
Transformer: “Attention Is All You Need” · Dil modelleri
Her kelimenin bütün kelimelere aynı anda baktığı dikkat mekanizmasını merkeze aldı. Bugünkü bütün büyük dil modelleri bu mimariye dayanıyor.
KaynakVaswani ve diğerleri (2017), arXiv ↗
Sitede daha fazlası →
Dünya: derin öğrenme çağı
Veri ve hesap gücü büyüdükçe, eski fikirler birden çalışmaya başladı.
- 2016
David Silver, Demis Hassabis ve DeepMind ekibi
AlphaGo · Pekiştirmeli öğrenme
Go’da dünya şampiyonu düzeyindeki bir oyuncuyu yenen ilk program. Sinir ağlarını ağaç aramasıyla birleştirdi.
- 2015
Volodymyr Mnih ve DeepMind ekibi
DQN: Atari oyunlarını ekrandan öğrenmek · Pekiştirmeli öğrenme
Tek bir ağ, yalnızca ekran görüntüsüne ve skora bakarak onlarca Atari oyununu insan düzeyinde oynamayı öğrendi.
KaynakMnih ve diğerleri (2015), Nature ↗
Sitede daha fazlası → - 2015
Kaiming He
ResNet · Bilgisayarlı görü
Katmanlar arasına kısa yollar ekleyerek yüzlerce katmanlı ağları eğitilebilir hâle getirdi. Bu fikir Transformer’ın içinde de var.
- 2014
Ian Goodfellow
Üretken çekişmeli ağlar (GAN) · Üretken modeller
Biri sahte üreten, diğeri sahteyi yakalamaya çalışan iki ağı birbirine karşı eğitti. Gerçekçi görüntü üretiminin ilk büyük adımı.
KaynakGoodfellow ve diğerleri (2014), arXiv ↗
Sitede daha fazlası → - 2013
Tomas Mikolov
word2vec · Dil işleme
Kelimelerin anlamını, yanlarında hangi kelimelerin geçtiğinden öğrenen hızlı bir yöntem. “Kral − erkek + kadın ≈ kraliçe” örneği bu çalışmadan.
- 2012
Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey Hinton
AlexNet · Bilgisayarlı görü
Ekran kartlarında eğitilen derin bir evrişimli ağla ImageNet yarışmasını açık farkla kazandılar. Derin öğrenmenin dönüm noktası.
KaynakKrizhevsky, Sutskever, Hinton, Communications of the ACM ↗
- 2009
Fei-Fei Li
ImageNet · Bilgisayarlı görü
Milyonlarca etiketli fotoğraftan oluşan bir veri seti kurdu. Üzerindeki yarışma, 2012’de derin öğrenme devrimini başlattı.
KaynakDeng ve diğerleri (2009), CVPR ↗
Sitede daha fazlası → - 2003
Yoshua Bengio
Sinirsel olasılıksal dil modeli · Dil modelleri
Kelimeleri sayı vektörleriyle temsil edip bir sonraki kelimeyi sinir ağıyla tahmin etti. Bugünkü dil modellerinin doğrudan atası.
KaynakBengio ve diğerleri (2003), JMLR ↗
Sitede daha fazlası → - 1997
Sepp Hochreiter ve Jürgen Schmidhuber
LSTM · Sinir ağları
Uzun dizilerde neyi hatırlayıp neyi unutacağını öğrenen bir hafıza hücresi. Yıllarca konuşma tanıma ve çevirinin temeliydi.
KaynakHochreiter ve Schmidhuber (1997), Neural Computation ↗
Sitede daha fazlası →
Dünya: temeller
Makinenin düşünebileceği fikrinden ilk öğrenen ağlara.
- 1989
Yann LeCun
Evrişimli ağla el yazısı posta kodu okuma · Bilgisayarlı görü
Görüntüye küçük pencerelerle bakan evrişimli ağı geri yayılımla eğitti. ABD’de çeklerin okunmasında kullanıldı. Bengio ve Hinton ile 2018 Turing Ödülü’nü paylaştı.
KaynakLeCun ve diğerleri (1989), Neural Computation ↗
Sitede daha fazlası → - 1988
Richard Sutton ve Andrew Barto
Zamansal fark öğrenmesi · Pekiştirmeli öğrenme
Bir ajanın sonucu beklemeden, kendi tahminlerini birbiriyle karşılaştırarak öğrenmesini sağlayan yöntem. İkili, pekiştirmeli öğrenmenin temellerini attıkları için 2024 Turing Ödülü’nü aldı.
KaynakSutton (1988), Machine Learning ↗
Sitede daha fazlası → - 1986
David Rumelhart, Geoffrey Hinton, Ronald Williams
Geri yayılım · Sinir ağları
Çok katmanlı bir ağın hatasını katman katman geriye dağıtarak eğitmenin yolunu gösterdiler. Bugünkü bütün derin öğrenme bu yöntemle eğitiliyor.
KaynakRumelhart, Hinton, Williams (1986), Nature ↗
Sitede daha fazlası → - 1982
John Hopfield
Hopfield ağı · Fizik
Eksik bir örüntüden bütünü hatırlayan bir ağ tarif etti. 2024 Nobel Fizik Ödülü’nü Geoffrey Hinton ile paylaştı.
KaynakHopfield (1982), PNAS ↗
- 1966
Joseph Weizenbaum
ELIZA · Bilgisayar bilimi
Basit kalıplarla konuşan ilk sohbet programı. İnsanların ona duygusal bağ kurması Weizenbaum’u bu teknolojinin eleştirmenine dönüştürdü.
- 1965
Lotfi Zadeh
Bulanık kümeler · Mühendislik, mantık
Bir şeyin “biraz sıcak” ya da “oldukça uzun” olabileceği, yani doğru ile yanlış arasında dereceler olan bir mantık kurdu. Çamaşır makinelerinden metro frenlerine kadar kontrol sistemlerinde kullanıldı.
- 1958
Frank Rosenblatt
Algılayıcı (perceptron) · Psikoloji, sinir ağları
Örneklerden öğrenebilen ilk makine. Ağırlıklarını hatalarına göre kendisi düzeltiyordu.
KaynakRosenblatt (1958), Psychological Review ↗
Sitede daha fazlası → - 1955
John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester, Claude Shannon
Dartmouth yaz araştırma projesi önerisi · Yapay zekâ
“Yapay zekâ” adının ilk kez kullanıldığı belge. 1956 yazındaki toplantı alanın doğumu sayılır.
- 1950
Alan Turing
Hesaplayan Makineler ve Zekâ · Matematik, bilgisayar bilimi
“Makineler düşünebilir mi?” sorusunu ölçülebilir bir oyuna, bugün Turing testi denen şeye çevirdi.
KaynakTuring (1950), Mind ↗
Sitede daha fazlası → - 1950
Claude Shannon
Satranç oynayan bir bilgisayarı programlamak · Bilgi kuramı
Bir bilgisayarın hamleleri ileriye doğru arayıp değerlendirerek satranç oynayabileceğini gösterdi. Oyun oynayan bütün programların fikir babası.
- 1943
Warren McCulloch ve Walter Pitts
Yapay nöron · Nörobilim, mantık
Bir nöronu açık ya da kapalı olan basit bir mantık birimi olarak tarif ettiler. Bütün yapay sinir ağlarının başlangıç noktası.
KaynakMcCulloch ve Pitts (1943), Bulletin of Mathematical Biophysics ↗
Sitede daha fazlası → - 1843
Ada Lovelace
Analitik Makine üzerine notlar · Matematik
Babbage’ın hiç tamamlanmamış makinesi için yazdığı notlarda, bir makinenin sayıların ötesinde, müzik gibi sembollerle de işlem yapabileceğini öngördü.
Öğretenler
Alanı herkes için öğrenilebilir kılan, ücretsiz ders yayımlayan insanlar.
- 2022
Andrej Karpathy
Neural Networks: Zero to Hero · Eğitim
Bir sinir ağını, sonra küçük bir GPT’yi sıfırdan, satır satır yazdığı ücretsiz video dizisi. Kod yazabilen biri için en iyi başlangıçlardan.
Kaynakkarpathy.ai: Zero to Hero ↗
Sitede daha fazlası → - 2012
Andrew Ng
Machine Learning dersi · Eğitim
Çevrimiçi makine öğrenmesi dersi milyonlarca kişiye bu alanın ilk kapısını açtı. Coursera’nın kurucularından.