<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom">
  <channel>
    <title>Inside AI Models</title>
    <link>https://insideaimodels.com/tr</link>
    <atom:link href="https://insideaimodels.com/tr/rss.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
    <description>Derin öğrenmeyi sade bir dille anlatıyorum. Eğitimler, deneyler ve makalelerin atladığı detaylar — AI öğrenen herkes için ücretsiz.</description>
    <language>tr</language>
    <lastBuildDate>Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 GMT</lastBuildDate>
    <item>
      <title>BPE(Byte Pair Encoding) nedir ve LLM'ler için neden önemli</title>
      <link>https://insideaimodels.com/tr/blog/how-tokenizers-work</link>
      <guid>https://insideaimodels.com/tr/blog/how-tokenizers-work</guid>
      <pubDate>Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>GPT gibi modeller, veri setinde hiç görmedikleri kelimeleri nasıl anlıyor? Word-level ile character-level tokenization arasındaki dengeyi ve BPE'yi (subword tokenization) sıfırdan, kodla kuruyoruz.</description>
      <category>Derin Öğrenme</category><category>NLP</category>
    </item>
    <item>
      <title>Claude Code ile Verimli Çalışmak — Bölüm 1: Bağlam (Context), Beceriler ve Prompt Yazımı</title>
      <link>https://insideaimodels.com/tr/blog/working-with-claude-code-part-1</link>
      <guid>https://insideaimodels.com/tr/blog/working-with-claude-code-part-1</guid>
      <pubDate>Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>Claude Code'dan gerçek verim almak için pratik bir rehber: projenizi nasıl gördüğü, Becerileri (Skills) kullanmak, doğru prompt yazmak ve uzun oturumları hafif tutan bağlam ipuçları.</description>
      <category>Claude Code</category><category>Yapay Zeka Araçları</category>
    </item>
    <item>
      <title>GPT'yi Sıfırdan Yazalım: nano-gpt</title>
      <link>https://insideaimodels.com/tr/blog/building-gpt-from-scratch</link>
      <guid>https://insideaimodels.com/tr/blog/building-gpt-from-scratch</guid>
      <pubDate>Sat, 27 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>Her gün konuştuğumuz GPT'nin altında aslında ne döndüğünü birlikte keşfediyoruz. Tokenizer'dan attention'a, eğitim döngüsünden metin üretimine kadar her parçayı tek tek kurduğum bir yazı olacak. Gelin birlikte bakalım.</description>
      <category>Transformer</category><category>Derin Öğrenme</category><category>LLM</category>
    </item>
    <item>
      <title>Bu Blog Ne Hakkında?</title>
      <link>https://insideaimodels.com/tr/blog/hello-world</link>
      <guid>https://insideaimodels.com/tr/blog/hello-world</guid>
      <pubDate>Fri, 26 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>Bu blogu neden açtığıma, burada ne tür yazılar bulacağınıza ve yazmanın öğrenmenin neden ayrılmaz bir parçası olduğuna dair kısa bir giriş.</description>
      <category>Meta</category>
    </item>
    <item>
      <title>Tensor Nedir? Derin Öğrenme için Lineer Cebir</title>
      <link>https://insideaimodels.com/tr/blog/what-is-a-tensor</link>
      <guid>https://insideaimodels.com/tr/blog/what-is-a-tensor</guid>
      <pubDate>Wed, 24 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>Skalerden tensöre uzanan yolculuğu, shape kavramını ve bir sinir ağının neden baştan sona lineer cebirden ibaret olduğunu sıfırdan, sezgiyle kuruyoruz.</description>
      <category>Lineer Cebir</category><category>Temeller</category>
    </item>
    <item>
      <title>Attention'ı Sıfırdan Anlamak</title>
      <link>https://insideaimodels.com/tr/blog/attention-explained</link>
      <guid>https://insideaimodels.com/tr/blog/attention-explained</guid>
      <pubDate>Tue, 23 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>Query, key ve value vektörlerinden softmax'a kadar, modern dil modellerinin kalbindeki attention mekanizmasını tek bir sezgisel soruyla sıfırdan kuruyoruz.</description>
      <category>Transformer</category><category>Derin Öğrenme</category>
    </item>
    <item>
      <title>Gradient Descent Gerçekte Nasıl Çalışır</title>
      <link>https://insideaimodels.com/tr/blog/how-gradient-descent-works</link>
      <guid>https://insideaimodels.com/tr/blog/how-gradient-descent-works</guid>
      <pubDate>Mon, 22 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>Eğitilmiş her modelin arkasındaki optimizasyon döngüsünü, engebeli bir arazi benzetmesinden türev, learning rate ve backpropagation'a kadar, kalkülüs bilmeden sıfırdan kuruyoruz.</description>
      <category>Temeller</category><category>Derin Öğrenme</category>
    </item>
    <item>
      <title>Kimlik-Farkında Negatif Örnekleme Neden Önemli</title>
      <link>https://insideaimodels.com/tr/blog/identity-aware-negatives</link>
      <guid>https://insideaimodels.com/tr/blog/identity-aware-negatives</guid>
      <pubDate>Sat, 20 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <description>Multimodal deepfake tespitinde bir contrastive loss'un başarısı, gördüğü negatif örneklerin niteliğine bağlıdır. Rastgele batch örneklemenin kritik negatifleri neden kaçırdığına ve identity-grouped sampling'in bunu nasıl düzelttiğine bakıyoruz.</description>
      <category>Derin Öğrenme</category><category>Araştırma</category>
    </item>
  </channel>
</rss>