Yapay Zekâ Destekli Kod Tamamlama Araçları: GitHub Copilot İncelemesi ve Kullanımı

Giriş: Yapay Zekâ ve Kod Yazımında Yeni Dönem

Son yıllarda yazılım geliştirme süreçlerinde yaşanan yeniliklerin başında yapay zekâ destekli kod tamamlama araçları geliyor. Özellikle GitHub Copilot, geliştiricilerin kod yazma biçimini kökten değiştirmeye aday bir teknoloji olarak öne çıkıyor. Bu yazıda, GitHub Copilot’un temel özelliklerini, avantajlarını ve nasıl kullanılacağını detaylı bir şekilde inceleyeceğiz.

GitHub Copilot Nedir?

GitHub Copilot, Microsoft ve OpenAI iş birliğiyle geliştirilmiş, Visual Studio Code gibi popüler editörlerle entegre çalışan bir yapay zekâ tabanlı kod tamamlama asistanıdır. Copilot, geliştiricinin yazdığı kodu ve verdiği açıklamaları analiz ederek anında kod önerilerinde bulunur. Python, JavaScript, TypeScript, Go, Ruby ve daha birçok popüler programlama dilini destekler. Yani, sadece tek satırdan oluşan basit öneriler değil; fonksiyonlar ve algoritmalar gibi daha büyük kod bloklarını bile otomatik olarak oluşturabilir.

Copilot Nasıl Kurulur ve Kullanılır?

GitHub Copilot’u kullanmaya başlamak oldukça kolaydır. Öncelikle bir GitHub hesabına ihtiyacınız olacak. Ardından aşağıdaki adımları izleyebilirsiniz:

• Visual Studio Code editörünü açın ve Extensions bölümüne gidin.

• Arama kutusuna "GitHub Copilot" yazın ve çıkan uzantıyı yükleyin.

• Kurulum tamamlandıktan sonra, GitHub hesabınızla giriş yaparak uzantıyı etkinleştirin.

Kurulumun ardından, kod yazmaya başladığınızda Copilot otomatik olarak öneriler sunmaya başlayacaktır. Önerileri kabul etmek için Tab tuşuna basmanız yeterlidir. Eğer öneriyi beğenmezseniz, Esc tuşuyla reddedebilirsiniz. Ayrıca, Copilot’un önerdiği kodları düzenleyebilir veya tamamen kendi kodunuzu yazmaya devam edebilirsiniz.

Copilot’un Avantajları ve Sunduğu Fırsatlar

GitHub Copilot’un sunduğu en büyük avantajlardan biri, yazılım geliştirme süreçlerini hızlandırmasıdır. Özellikle sık kullanılan fonksiyonlar ve tekrarlayan kod blokları için zaman kazandırır. Ayrıca, yeni bir programlama dili öğrenen geliştiriciler için rehberlik edici bir araç olarak çalışabilir.

Copilot, kod yazarken potansiyel hata ve eksiklikleri de azaltabilir. Yazılan açıklamalardan yola çıkarak doğru kod bloklarını önermeye çalışır. Bunun yanı sıra, geliştiricilere alternatif kod örnekleri sunarak farklı bakış açıları kazandırır. Bu sayede kodun kalitesi artarken, geliştirme süreci daha verimli hale gelir.

Dikkat Edilmesi Gerekenler ve Sınırlamalar

Her ne kadar Copilot oldukça güçlü bir araç olsa da, önerdiği kodların doğrudan kullanılması tavsiye edilmez. Özellikle güvenlik, performans ve özgünlük açısından geliştiricinin önerileri incelemesi ve gerekirse düzenlemesi gerekir. Ayrıca, Copilot zaman zaman yanlış veya hatalı kodlar önerebilir. Bu nedenle, profesyonel projelerde dikkatli olunmalıdır.

Copilot’un temel kullanımının ücretli olduğunu da belirtmek gerekir. Bireysel kullanıcılar ve öğrenciler için belirli avantajlar sunulsa da, uzun süreli profesyonel kullanımda ücretli abonelik gerekmektedir.

Sonuç: Geleceğin Yazılım Geliştirme Asistanı

Yapay zekâ destekli kod tamamlama araçları, yazılım dünyasında önemli bir dönüşüm başlatmış durumda. GitHub Copilot, hem yeni başlayanlar hem de deneyimli geliştiriciler için güçlü bir asistan olarak öne çıkıyor. Ancak, bu tür araçların sunduğu önerilerin bilinçli bir şekilde değerlendirilmesi, yazılım kalitesi açısından kritik öneme sahiptir. Doğru kullanıldığında, Copilot ile geliştirme süreçlerinizi hızlandırabilir ve daha kaliteli projelere imza atabilirsiniz.

Yapay Zeka Destekli Görüntü Tanıma Sistemlerinin Kurulumu ve Kullanımı

Yapay Zeka Destekli Görüntü Tanıma Sistemleri Nedir?

Günümüzde yapay zeka teknolojileri, hayatımızın birçok alanında etkili çözümler sunmaktadır. Özellikle görüntü tanıma sistemleri, güvenlikten sağlığa, otomotivden perakendeye kadar pek çok sektörde aktif olarak kullanılmaktadır. Yapay zeka destekli görüntü tanıma, bilgisayarların görsel verileri analiz ederek nesneleri, insanları veya belirli durumları otomatik olarak tespit etmesini sağlar. Bu makalede, kendi yapay zeka destekli görüntü tanıma sisteminizi nasıl kurabileceğinizi ve temel kullanım alanlarını adım adım ele alacağız.

Görüntü Tanıma Sistemlerinin Temelleri

Görüntü tanıma sistemleri, genellikle derin öğrenme tabanlı algoritmalar ile çalışır. Bu algoritmalar, büyük miktarda görsel veri ile eğitilir ve görsellerdeki nesneleri, yüzleri veya belirli desenleri tanımlayabilir. TensorFlow, Keras ve PyTorch gibi açık kaynak kütüphaneler, görüntü tanıma projeleri için sıklıkla tercih edilmektedir.

Bir görüntü tanıma sistemi kurmak için öncelikle uygun bir veri setine ihtiyaç duyarsınız. Bu veri seti, tanımlamak istediğiniz nesnelerin veya kategorilerin binlerce etiketli fotoğrafından oluşmalıdır. Daha sonra bu verileri kullanarak bir model eğitilir ve gerçek zamanlı olarak veya önceden kaydedilmiş görsellerde tahminler yapılabilir.

Adım Adım Görüntü Tanıma Sistemi Kurulumu

1. Gerekli Yazılımların Kurulumu: Öncelikle bilgisayarınızda Python yüklü olmalıdır. Ardından, görsel işleme ve derin öğrenme için gerekli paketleri yüklemelisiniz. Örneğin:

pip install tensorflow keras opencv-python

2. Veri Seti Hazırlama: Kendi veri setinizi oluşturabilir veya hazır popüler veri setlerinden (örneğin, CIFAR-10 veya ImageNet) faydalanabilirsiniz. Görselleri uygun klasörlere, kategorilere göre ayırmak önemlidir.

3. Model Eğitimi: Keras veya TensorFlow ile bir sinir ağı modeli oluşturup eğitebilirsiniz. Basit bir örnek olarak, birkaç katmanlı bir Convolutional Neural Network (CNN) kullanılabilir. Modeli eğitirken, doğruluk ve kayıp oranlarını izleyerek en iyi sonucu elde etmeye çalışmalısınız.

4. Modelin Test Edilmesi: Eğitilen modeli, daha önce görmediği test görselleri üzerinde deneyerek performansını ölçebilirsiniz. Başarı oranınız yüksekse, modelinizi gerçek dünyadaki uygulamalar için kullanmaya başlayabilirsiniz.

5. Gerçek Zamanlı Kullanım: OpenCV gibi kütüphaneler sayesinde, bilgisayarınızın kamerasından alınan görüntüler gerçek zamanlı olarak analiz edilebilir. Bu sayede güvenlik kameraları, otomatik etiketleme sistemleri veya yüz tanıma uygulamaları geliştirilebilir.

Görüntü Tanıma Sistemlerinin Kullanım Alanları

Yapay zeka tabanlı görüntü tanıma sistemleri, günlük yaşamda birçok kolaylık sunar. Akıllı telefonlardaki yüz tanıma kilitleri, sosyal medya platformlarındaki otomatik fotoğraf etiketleme, e-ticaret sitelerindeki ürün arama sistemleri ve şehir güvenlik kameraları bu teknolojinin öne çıkan örneklerindendir. Ayrıca sağlık sektöründe, tıbbi görüntülerin analizinde de bu sistemler büyük rol oynamaktadır.

Avantajları ve Dikkat Edilmesi Gerekenler

Görüntü tanıma sistemleri; hız, doğruluk ve otomasyon açısından büyük avantajlar sunar. Ancak veri gizliliği, etik kullanım ve modelin eğitildiği veri setinin çeşitliliği gibi konulara dikkat edilmelidir. Yanlı veya eksik veriyle eğitilen sistemlerin hatalı kararlar alabileceği unutulmamalıdır.

Sonuç olarak, yapay zeka destekli görüntü tanıma sistemleri, hem bireysel hem de kurumsal düzeyde birçok fırsat sunar. Kendi sisteminizi kurmak için temel Python ve makine öğrenmesi bilgisi yeterli olacaktır. Sürekli gelişen bu alanda, güncel kütüphane ve teknikleri takip etmek büyük önem taşımaktadır.

Remote Host Identification Has Changed

 

    Bu sorun aynı IP adresine ait daha önce SSH bağlantısı yapıldığını ve o zamanki bağlantının SSH anahtarının farklı olmasından kaynaklı erişim kurulamıyor. Çözüm olarak mevcut knows_hosts dosyasındaki kayıt silinir ve yeni bir SSH bağlantısı kurulmasına izin verilir. Bu aslında man in the middle denilen bir saldırıya önlem olarak alınmıştır güvenlik tedbirinden kaynaklanıyor.

CDM ile bu komut çalıştırılır ve eski kayıt silinir:

ssh-keygen -R 10.20.10.10

Python ile Web Scraping: BeautifulSoup ve Requests Kullanımı

Giriş: Web Scraping Nedir?

Web scraping, internet üzerindeki web sitelerinden veri çekme işlemine verilen isimdir. Bu teknik ile bir web sitesinde yer alan haberler, fiyatlar, listeler veya diğer içerikler otomatik olarak yazılımlar aracılığıyla toplanabilir. Günümüzde veri analizinden fiyat karşılaştırma sitelerine kadar pek çok alanda web scraping yoğun olarak kullanılmaktadır. Python programlama dili, bu alanda sunduğu zengin kütüphaneler ve kolay kullanımı ile en çok tercih edilen diller arasında yer almaktadır. Özellikle BeautifulSoup ve Requests kütüphaneleri, Python ile web scraping yapmayı oldukça pratik hale getirir.

BeautifulSoup ve Requests Kurulumu

Python ile web scraping yapmak için öncelikle BeautifulSoup ve Requests kütüphanelerini kurmanız gerekir. Bu kütüphaneler, veri çekme ve çekilen veriyi işleme süreçlerinde kullanılır. Kurulum için terminal veya komut satırına şu komutları yazabilirsiniz:

pip install beautifulsoup4 requests

Kurulum tamamlandıktan sonra, istediğiniz internet sitesi üzerinden veri çekmeye başlayabilirsiniz. Ancak unutulmamalıdır ki; bazı siteler scraping işlemlerine karşı koruma önlemleri alabilir. Bu nedenle, scraping yapmadan önce sitenin kullanım koşullarını ve yasal durumunu kontrol etmek önemlidir.

Requests ile Web Sitesinden Veri Çekmek

Scraping işleminin ilk adımı, hedef web sitesinin HTML içeriğini almak olacaktır. Bunu Requests kütüphanesi ile kolayca yapabilirsiniz. Örneğin, bir haber sitesinden ana sayfa verisini çekmek için aşağıdaki kodu kullanabilirsiniz:

import requests
url = 'https://www.ornekhaber.com'
response = requests.get(url)
print(response.text)

Yukarıdaki kodda requests.get() fonksiyonu ile belirttiğiniz URL'den tüm HTML içeriği çekilmiş olur. Sonraki adımda bu HTML verisi üzerinden istediğiniz alanları seçmek için BeautifulSoup devreye girer.

BeautifulSoup ile HTML İçerisinden Bilgi Çekmek

BeautifulSoup, HTML içeriğini parçalara ayırarak istediğiniz veri alanlarını kolayca seçmenizi sağlar. Örneğin, bir haber sitesindeki başlıkları çekmek için aşağıdaki kod örneği kullanılabilir:

from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
basliklar = soup.find_all('h2', class_='haber-baslik')
for baslik in basliklar:
    print(baslik.text)

Bu kodda, sayfa içindeki <h2 class="haber-baslik"> etiketiyle tanımlanmış tüm başlıklar çekilmekte ve ekrana yazdırılmaktadır. Farklı sitelerde farklı etiket ve sınıflar kullanılabileceğinden, her siteye özel olarak kodunuzu uyarlamanız gerekir.

Web Scraping İçin İpuçları ve Dikkat Edilmesi Gerekenler

Web scraping yaparken her zaman sitenin robots.txt dosyasını ve kullanım koşullarını kontrol edin. Ayrıca, çok sık ve hızlı istek göndermek, sitenin sizi engellemesine yol açabilir. Requests modülünde, istekler arasında zaman gecikmesi koymak için time.sleep() fonksiyonunu kullanabilirsiniz. Eğer çekmek istediğiniz veriler dinamik olarak yükleniyorsa (JavaScript ile), BeautifulSoup ve Requests yerine Selenium gibi daha gelişmiş araçlar kullanmanız gerekebilir.

Sonuç

Python ile web scraping yapmak, veri toplamak ve işlemek için oldukça güçlü bir yöntemdir. BeautifulSoup ve Requests kütüphaneleri ile temel düzeyde scraping işlemlerini hızlıca gerçekleştirebilirsiniz. Daha ileri seviye işlemler ve büyük projeler için ise proxy kullanımı, dinamik sayfa desteği ve veri temizleme gibi ek konuları öğrenmek yararlı olacaktır. Unutmayın, scraping işlemlerinde yasalara ve etik kurallara uymak her zaman önceliğiniz olmalıdır.

Yapay Zeka Destekli Fotoğraf Düzenleme Araçları: Geleceğin Fotoğrafçılığına Giriş

Yapay Zeka ile Fotoğraf Düzenleme Nedir?

Son yıllarda hızla gelişen yapay zeka teknolojileri, fotoğrafçılığın ve dijital görsel düzenlemenin doğasını tamamen değiştirdi. Fotoğraf düzenleme yazılımlarında artık manuel işlemlerin yerini, yapay zeka tabanlı otomatik filtreler ve düzenleme araçları aldı. Bu teknolojiler sayesinde hem amatör hem de profesyonel kullanıcılar, çok daha kısa sürede, etkileyici ve kaliteli sonuçlar elde edebiliyorlar. Peki yapay zeka ile fotoğraf düzenleme tam olarak nedir ve hangi avantajları sunar?

Yapay zeka destekli fotoğraf düzenleme araçları, görüntüdeki nesneleri, renkleri ve ışığı analiz ederek otomatik olarak iyileştirmeler yapar. Örneğin; bir fotoğraftaki gökyüzünü değiştirmek, portrelerdeki cilt kusurlarını gidermek veya düşük çözünürlüklü bir fotoğrafı yüksek çözünürlüğe dönüştürmek gibi işlemler artık birkaç tıklama ile mümkün. Adobe Photoshop, Luminar Neo, Canva gibi popüler uygulamalar, bu yenilikçi teknolojileri kullanıcılarına sunuyor.

Yapay Zeka Destekli Düzenleme Araçlarının Öne Çıkan Özellikleri

Yapay zeka destekli araçlar, klasik düzenleme yazılımlarına göre çok daha hızlı ve kullanıcı dostudur. Otomatik iyileştirme modları sayesinde, renk dengesi, kontrast, parlaklık ve ton gibi ayarlar anında optimize edilebilir. Birçok araç, fotoğraftaki istenmeyen nesneleri analiz edip arka planla uyumlu şekilde silebilir. Ayrıca portre fotoğraflarında cilt pürüzsüzleştirme, gözleri belirginleştirme gibi işlemler, artık tek bir tıklama ile gerçekleştirilebilmektedir.

Bir başka dikkat çeken özellik ise "stil transferi" teknolojisidir. Bu teknoloji ile bir fotoğrafı, başka bir görselin renk ve kompozisyon stiline dönüştürmek mümkün oluyor. Örneğin; bir doğa fotoğrafını, ünlü bir ressamın tablosu gibi gösterebilirsiniz. Ayrıca gelişmiş yapay zeka algoritmaları, fotoğraflardaki gürültüyü azaltma ve çözünürlüğü artırma işlevlerinde de oldukça başarılıdır.

Yapay Zeka Fotoğraf Düzenleme Araçları ile Nasıl Çalışılır?

Yapay zeka destekli düzenleme araçlarını kullanmak oldukça basittir. Öncelikle, seçeceğiniz uygulamayı bilgisayarınıza indirmeniz ya da web üzerinden kullanmanız gerekir. Fotoğrafınızı yükledikten sonra, uygulamanın sunduğu otomatik düzenleme seçeneklerini görebilirsiniz. Çoğu uygulama, “Otomatik Geliştir”, “Arka Plan Kaldır” veya “Gelişmiş Portre” gibi seçeneklerle kullanıcıya rehberlik eder.

İlk olarak, otomatik iyileştirme özelliğini kullanarak fotoğrafın genel renk ve ışık ayarlarını düzeltebilirsiniz. Daha sonra, istenmeyen nesneleri kaldırmak veya arka planı değiştirmek için ilgili araçları kullanın. Portre fotoğraflarında ise cilt tonu düzenleme, göz ve diş beyazlatma gibi kişiselleştirilmiş düzenlemeler yapabilirsiniz. Gelişmiş kullanıcılar için ise manuel ayarlar da mevcuttur; ancak çoğu işlemi yapay zeka otomatik olarak gerçekleştirebilir.

Avantajları ve Gelecek Vaatleri

Yapay zeka destekli fotoğraf düzenleme araçlarının en büyük avantajı, kullanıcıya zaman kazandırması ve teknik bilgi gereksinimini azaltmasıdır. Yaratıcı fikirlerinizi hızlıca hayata geçirebilir, sosyal medya için profesyonel görseller oluşturabilirsiniz. Ayrıca bu araçlar, fotoğrafçılıkta erişilebilirliği artırarak, herkesin kaliteli görseller üretebilmesini sağlıyor.

Gelecekte yapay zeka teknolojilerinin daha da gelişmesiyle, fotoğraf düzenleme işlemleri çok daha kişiselleştirilebilir ve gerçekçi hale gelecek. Akıllı algoritmalar sayesinde, sadece bir komutla hayalinizdeki fotoğrafı oluşturmak mümkün olacak. Bu nedenle, fotoğrafçılıkla ilgilenen herkesin bu yeni nesil araçları denemesi ve yeniliklere ayak uydurması büyük önem taşıyor.

HyperV Start PXE over IPv4 Hatası Çözümü

 

    Ben bu sorunu çözmek için biraz uğraştım ancak birden fazla nedeni var, bazen gözden kaçabiliyor VM settings ekranından SCSI kısmına gelerek Controller kısmından ISO dosyasını bağladığımız DVD sürücüsünü en üstte taşımak (move) sorunu çözebilir. Bu hatanın nedenlerinden biri. ISO birinci sıraya taşınmasına rağmen sorun devam ederse farklı çözüm yollarını aramak, secure boot'u kapatmak vs. gibi adımlara bakılabilir.

Yapay Zeka Destekli Chatbot Nasıl Oluşturulur? (Python ve GPT-3 ile Adım Adım Rehber)

Giriş

Son yıllarda yapay zeka teknolojilerindeki hızlı gelişmeler, kullanıcılarla etkileşim kurmak isteyen işletmeler ve bireyler için akıllı sohbet botlarını (chatbot) daha ulaşılabilir hale getirmiştir. Özellikle OpenAI tarafından geliştirilen GPT-3 gibi ileri seviye dil modelleri, sohbet botlarının insan benzeri yanıtlar verebilmesini sağlamaktadır. Bu yazıda, Python programlama dili ve OpenAI GPT-3 API’si kullanarak adım adım bir chatbot nasıl oluşturulacağını öğreneceksiniz.

1. OpenAI GPT-3 API Anahtarı Nasıl Alınır?

Bir chatbot geliştirmek için öncelikle GPT-3 API erişimine ihtiyacınız olacak. OpenAI’nin resmi web sitesine giderek hesap oluşturduktan sonra API anahtarınızı alabilirsiniz. Bu anahtar, Python uygulamanızın GPT-3 ile iletişim kurmasını sağlar. Not: API anahtarınızı kimseyle paylaşmamalısınız.

2. Gerekli Python Kütüphanelerinin Kurulumu

Chatbot projesi için temel olarak openai ve dotenv kütüphanelerine ihtiyacınız olacak. openai kütüphanesi, GPT-3’e istek göndermek için kullanılırken, dotenv ise API anahtarınızı güvenli şekilde saklamanızı sağlar. Terminalde şu komutu kullanarak kütüphaneleri kurabilirsiniz:

pip install openai python-dotenv

3. Python ile Basit Bir Chatbot Yazma

Şimdi temel bir Python kodu ile GPT-3 tabanlı bir chatbot yazalım. Öncelikle aynı dizinde bir .env dosyası oluşturarak API anahtarınızı şu şekilde ekleyin:

OPENAI_API_KEY="api-anahtarınız-buraya"

Daha sonra aşağıdaki Python kodunu kullanarak chatbot’unuzu başlatabilirsiniz:

import openai
from dotenv import load_dotenv
import os

load_dotenv()
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

def sohbet_bot(mesaj):
  yanit = openai.Completion.create(
    engine="text-davinci-003",
    prompt=mesaj,
    max_tokens=150
  )
  return yanit.choices[0].text.strip()

while True:
  kullanici = input("Siz: ")
  if kullanici.lower() == "çıkış":
    break
  print("Bot:", sohbet_bot(kullanici))


4. Güvenlik ve Kullanım Sınırları

GPT-3 API’si ücretli bir servistir ve belirli bir kullanım kotası bulunur. API anahtarınızı kimseyle paylaşmamalı, mümkünse kodunuzu sunucu ortamında çalıştırmalısınız. Ayrıca, kullanıcı mesajlarını doğrudan GPT-3’e iletirken gizlilik ve güvenlik önlemlerini göz önünde bulundurmanız gerekmektedir.

5. Chatbot'u Özelleştirmek

Oluşturduğunuz chatbotun yeteneklerini artırmak için çeşitli ayarları değiştirebilirsiniz. Örneğin, max_tokens parametresi ile yanıtların uzunluğunu ayarlayabilir, temperature ile yanıtların çeşitliliğini ve yaratıcılığını kontrol edebilirsiniz. Ayrıca, daha doğal ve bağlama uygun yanıtlar almak için prompt kısmını zenginleştirebilirsiniz.

Sonuç

Bu rehberde, Python ve OpenAI GPT-3 API’sini kullanarak adım adım bir sohbet botu oluşturmayı öğrendiniz. Bu temel bilgilerle, müşteri hizmetleri, bilgi asistanı veya eğlenceli bir sohbet aracı gibi farklı alanlarda özelleştirilmiş chatbotlar geliştirebilirsiniz. Teknolojinin güncel imkanlarını takip ederek projelerinizi ileriye taşıyabilirsiniz.