Üretken Yapay Zekanın büyüleyici dünyasına hoş geldiniz; makinelerin artık sadece pasif veri işlemcileri olmadığı, bunun yerine dinamik yaratıcılara dönüştüğü bir dünya. Özünde, Üretken Yapay Zeka sadece mevcut verileri anlamanın ötesine geçer; makineleri tamamen yeni veri kümelerini hayal etme ve hayata geçirme konusunda güçlendirir.
Bir bilgisayara yalnızca bir görüntüyü tanımlama talimatı vermekle kalmayıp, aynı zamanda ondan orijinal bir şaheser yaratma talimatı verdiğinizi düşünün. Ya da bir makinenin yalnızca metni anlamakla kalmayıp aynı zamanda kendi güzel nesrini de oluşturabileceğini hayal edin. Bu devrim niteliğindeki alan, her biri görüntü ve cümle üretmekten tüm videoları oluşturmaya kadar yeni veriler üretmeye yönelik benzersiz bir yaklaşım sunan çeşitli modellerden oluşmaktadır.
Sadece öğrenmekle kalmayıp aynı zamanda üreten makinelerin sırlarını ortaya çıkaracağımız ve teknolojinin sanatsal arayışlarımızda parlak bir müttefik haline geldiği devrim niteliğinde bir çağın önünü açacağımız Üretken Yapay Zekanın temellerini heyecan verici bir şekilde keşfetmeye başlayalım.
Popüler Gen AI Model Kategorileri
Üretken Çekişmeli Ağlar (GAN’lar) / Generative Adversarial Networks (GANs):
Generative Adversarial Networks (GAN’lar), ikili ağ yaklaşımı kullanarak yapay zekada devrim yaratmaktadır. Bir üretici ve bir ayırt ediciden oluşan GAN’lar, sürekli bir kedi-fare oyununa girerek üreticinin gerçekçi veri yaratma yeteneğini geliştirirken, ayırt edici de gerçeği üretilmiş olandan ayırt etme becerisini keskinleştirir. Bu çekişmeli eğitim, inanılmaz derecede gerçekçi çıktılar üretilmesini sağlayarak GAN’ları görüntü sentezi, stil aktarımı ve yaratıcı içerik oluşturmada ön plana çıkarmıştır. Bununla birlikte, derin sahtecilik yaratmada kötüye kullanım potansiyeli ile etik kaygılar ortaya çıkmıştır. Yine de GAN’lar, üretken yapay zeka alanında ilerlemenin önünü açmaya devam etmekte ve güçlü bir güç olarak kalmaktadır.
Ayrıca çeşitli GAN türleri de vardır. Daha fazlasını öğrenmek için buraya gidebilirsiniz. GAN’ların eğitim süreci hakkında daha fazla bilgi edinmek için buraya gidin.
Varyasyonel Otomatik Kodlayıcılar (VAE’ler) / Variational Autoencoders (VAEs):
Varyasyonel Otomatik Kodlayıcılar (VAE’ler) yapay zeka alanında devrim niteliğinde bir kavramdır. Bu modeller, girdi verilerinin olasılıksal temsillerini elde etmek için bir kodlayıcı-kod çözücü yapısı kullanır. VAE’lerin temel amacı, öğrenilen dağılımlardan yararlanarak yeni örnekler üreterek bilginin temel kalıplarını ve yapılarını çıkarmaktır. VAE’ler, verileri doğru bir şekilde yeniden yapılandırma ve gizli uzayları düzenli hale getirme arasındaki dengeyi hassas bir şekilde ayarlayarak, görüntü oluşturma, veri denoising ve anomali tespiti gibi çok çeşitli uygulamalarda başarılı olduklarını kanıtlamıştır. VAE’lerin olasılıksal çerçevesi, karmaşık veri uzaylarında gezinmelerini ve sürekli gelişen üretken yapay zeka dünyasına önemli katkılarda bulunmalarını sağlayarak onları diğerlerinden ayırır. Bir VAE modelinin nasıl eğitilebileceğine dair bir örnek için buraya gidebilirsiniz.
Diziden Diziye Modeller / Sequence-to-Sequence Models:
Seq2Seq modelleri, girdi dizilerinin çıktı dizilerine dönüştürülmesini kolaylaştırarak doğal dil işlemede çok önemli bir rol oynar. Özünde bir kodlayıcı ve kod çözücü bulunan bu modeller, dil çevirisi, özetleme ve metin oluşturma gibi görevlerde mükemmeldir. Kodlayıcı, giriş verilerini sabit boyutlu bir bağlam vektörüne dönüştürürken, kod çözücü bu vektörü ilgili çıkış dizilerini üretmek için kullanır. Seq2Seq modelleri, tekrarlayan sinir ağları veya dikkat mekanizmalarını kullanarak sıralı bağımlılıkları etkili bir şekilde yakalayabilir ve bu da onları çeşitli girdi verilerine uyarlanabilir hale getirir. Dillerin çevrilmesi veya sohbet robotlarının geliştirilmesi, el yazısı tanıma, resim/video altyazısı ve hatta metin özetleme için kullanılabilir.
Transformatör Modelleri / Transformer Models:
Üretken Yapay Zeka alanında devrim yaratan dönüştürücü modelleri, girdi dizileri arasında verimli bilgi alışverişi için dikkat mekanizmalarına dayanan son teknoloji, paralelleştirilmiş bir mimari kullanır. Geleneksel sıralı işleme yöntemlerinin aksine, dönüştürücüler bağlam ve ilişkileri yakalama yetenekleri ve devasa veri kümeleri üzerinde ön eğitimleri sayesinde doğal dil işleme, metin oluşturma ve çeviride üstünlük sağlayabilir. GPT ve BERT gibi modellere güç veren dönüştürücüler, dil anlayışını yeniden şekillendirmede çığır açan ilerlemelerin önünü açıyor ve çeşitli sektörlerde farklı uygulamalara yön veriyor.
Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN’ler) / Recurrent Neural Networks (RNNs):
Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN’ler), zamansal ilişkileri yakalayan gizli durumların kullanımı yoluyla sıralı verileri işlemek için özel olarak tasarlanmış olup yapay zeka alanında önemli bir rol oynamaktadır. Dizideki her adım sonraki adımları etkilediğinden, RNN’ler dil işleme, konuşma tanıma ve zaman serisi analizi gibi görevlerde mükemmeldir. Bununla birlikte, kaybolan gradyan sorunu gibi zorluklar, uzun vadeli bağımlılıkları yakalama yeteneklerini engelleyebilir. Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ve Geçitli Tekrarlayan Birim (GRU) gibi alternatif versiyonlar bu sınırlamaları ele almak için geliştirilmiştir. Zorluklarına rağmen, RNN’ler büyük bir etkiye sahip olmaya devam etmekte ve sıralı bilgilerin anlaşılması ve işlenmesi için temel bir yapı olarak hizmet etmektedir.
Otomatik kodlayıcılar / Autoencoders:
Otomatik kodlayıcılar, veri sıkıştırma ve özellik öğrenme için özel olarak tasarlanmış güçlü ve çok yönlü denetimsiz sinir ağları modelleridir. Bir kodlayıcı ve kod çözücüden oluşan bu modeller, giriş verilerini daha düşük boyutlu bir gizli uzaya etkili bir şekilde sıkıştırarak temel özellikleri yakalar. Kod çözücü daha sonra sıkıştırılmış temsili yeniden yapılandırır. Otomatik kodlayıcılar veri denoising, boyut azaltma ve anomali tespitinin yanı sıra görüntü yeniden yapılandırma ve temsil öğrenme gibi görevlerde de kullanım alanı bulur. Varyasyonel Otomatik Kodlayıcılar (VAE’ler) gibi varyasyonlar, üretken yetenekler sağlayan olasılıksal bir yön bile sunar. Bununla birlikte, yaygın olarak popüler ve oldukça etkili olmasına rağmen, oto kodlayıcılar karmaşık verilerle mücadele edebilir ve aşırı uyuma duyarlı olabilir. Bununla birlikte, uyarlanabilirlikleri ve kullanışlılıkları onları çeşitli uygulamalarda önemli bir bileşen haline getirmektedir.
Uygulamalar
Eğlence ve Medya:
- Film Müziği Besteleme: Filmler, oyunlar ve animasyonlar için arka plan müziği ve film müzikleri oluşturmak için üretken modeller kullanma.
- Senaryo Üretimi: Metin oluşturma modelleri aracılığıyla diyalogların ve hikayelerin oluşturulmasına yardımcı olmak.
- Otomatik Altyazı ve Dublaj: Birden fazla dilde içerik için otomatik olarak altyazı veya dublaj oluşturmak için Üretken Yapay Zekayı uygulamak ve küresel erişilebilirliği genişletmek.
- Dinamik Reklam İçeriği Oluşturma: Kullanıcı profillerine ve gerçek zamanlı verilere göre uyarlanan, alaka düzeyini en üst düzeye çıkaran dinamik ve kişiselleştirilmiş reklam içeriği oluşturma.
Sağlık Hizmetleri
- Tıbbi Görüntü İyileştirme: Tıbbi görüntülerin çözünürlüğünü ve kalitesini artırmak, daha doğru teşhis ve tedavi planlamasına yardımcı olmak için Üretken Yapay Zekadan yararlanma.
- Yardımcı Teknolojiler için Konuşma Sentezi: Konuşma bozukluğu olan bireylere yönelik yardımcı teknolojiler ve uygulamalar için gerçekçi sentetik sesler oluşturma.
- Tıbbi Rapor Üretimi: Hasta verilerinden tıbbi raporların oluşturulmasını otomatikleştirme.
- Sağlık Hizmetleri Chatbotları: Hastalara ve bakıcılara bilgi sağlamak, soruları yanıtlamak ve destek sunmak için sağlık hizmeti sohbet robotlarında diyaloğa dayalı yapay zekanın uygulanması.
Moda
- Moda Trend Analizi: Doğal dil işleme (NLP) modellerini kullanarak ortaya çıkan moda trendlerini analiz etme ve raporlar oluşturma.
- Moda Perakende Envanter Planlaması: Talep eğilimlerini tahmin ederek ve yapay zeka tarafından üretilen içgörüler aracılığıyla stok seviyeleri önererek perakendecilere envanter yönetimini optimize etmede yardımcı olmak.
Perakende
- Müşteri Hizmetleri için Chatbotlar: Müşteri sorularını anlayan ve yanıtlayan, müşteri hizmetlerini iyileştiren yapay zeka odaklı sohbet robotlarının uygulanması.
- Kişiselleştirilmiş Sanal Alışveriş Asistanları: Bireysel müşteri tercihlerini, tarzını ve satın alma geçmişini anlamak için Üretken Yapay Zeka kullanan yapay zeka odaklı sanal alışveriş asistanlarının uygulanması. Bu asistanlar kişiselleştirilmiş ürün seçimleri önerebilir, tamamlayıcı ürünler önerebilir ve hem çevrimiçi hem de fiziksel mağazalarda kişiye özel bir alışveriş deneyimi sağlayabilir.
Otomotiv
- Sesle Etkinleştirilen Kontroller: Sesle etkinleştirilen kontroller ve araç içi sanal asistanlar için doğal dil anlayışının uygulanması.
- Otonom Araç Simülasyonu: Otonom araçların eğitimi için gerçekçi senaryoları simüle etmek ve oluşturmak için Üretken Yapay Zekayı kullanma. Bu uygulama, çeşitli ve karmaşık sürüş koşullarında kendi kendine sürüş algoritmalarının sağlamlığını test etmeye yardımcı olur.
Mimarlık ve Gayrimenkul
- Mülkler için Doğal Dil Açıklamaları: Mimari tasarımların veya emlak listelerinin metinsel açıklamalarını oluşturma.
Oyun
- Diyalog Üretimi: Metin oluşturma modellerini kullanarak video oyunlarındaki karakterler için dinamik ve bağlama duyarlı diyaloglar oluşturma.
- Yapay Zeka Güdümlü Oyun Testi: Yapay zeka ajanlarının çeşitli senaryolar üzerinden oynayarak hataları, aksaklıkları veya potansiyel sorunları belirlediği otomatik oyun testi için Üretken Yapay Zeka kullanımı. Bu, test sürecini hızlandırarak daha sorunsuz ve daha gösterişli oyun sürümleri sağlar.
- NPC (Oynanamayan Karakter) Davranış Üretimi: Oyunlardaki NPC’ler için daha gerçekçi ve dinamik davranışlar oluşturmak için Üretken Yapay Zekayı kullanma. Bu, oynanamayan karakterler için çeşitli kişilikler, diyaloglar ve karar verme süreçleri oluşturmayı içerir ve daha sürükleyici ve zorlu bir oynanışa katkıda bulunur.
Pazarlama ve Reklamcılık
- Dinamik Reklam İçerikleri: Kullanıcı davranışına, tercihlerine ve gerçek zamanlı verilere göre uyarlanan dinamik ve kişiselleştirilmiş reklam öğeleri oluşturmak için Üretken Yapay Zekadan yararlanma. Bu uygulama, pazarlama kampanyalarının genel etkinliğini artırarak daha alakalı ve ilgi çekici reklamlar sağlar.
- Otomatik Sosyal Medya İçeriği Üretimi: Sosyal medya platformları için otomatik olarak çeşitli ve ilgi çekici içerikler oluşturmak için Üretken Yapay Zeka modellerinin uygulanması. Buna metin, resim ve hatta video altyazıları da dahil olup içerik oluşturma sürecini kolaylaştırır ve tutarlı bir çevrimiçi varlık sağlar.
E-ticaret
- Ürün Açıklamaları: NLP kullanarak çevrimiçi kataloglar için otomatik olarak ilgi çekici ürün açıklamaları oluşturma.
- Kişiselleştirilmiş Ürün Önerileri: Kişiselleştirilmiş ürün önerileri oluşturmak üzere müşteri davranışını, satın alma geçmişini ve tercihlerini analiz etmek için Üretken Yapay Zeka algoritmalarının uygulanması. Bu uygulama, e-ticaret platformlarının hedefli öneriler sunmasına, kullanıcı etkileşimini artırmasına ve daha özel bir alışveriş deneyimi yoluyla satışları artırmasına yardımcı olur.
Eğitim
- Otomatik Not Verme Sistemleri: Öğrenci ödevlerini ve testlerini değerlendirmek ve geri bildirim sağlamak için NLP kullanımı.
- Etkileşimli Eğitim İçeriği: Simülasyonlar, sanal laboratuvarlar ve ilgi çekici alıştırmalar oluşturmak için Generative AI kullanarak etkileşimli eğitim içeriği geliştirmek. Bu, öğrenci katılımını artırır ve dijital bir ortamda uygulamalı öğrenme deneyimleri sağlar.
- Uyarlanabilir Öğrenme Platformları: Üretken Yapay Zeka algoritmalarının, eğitim içeriğini bireysel öğrenci ilerlemesine, öğrenme stillerine ve yeterlilik seviyelerine göre kişiselleştiren uyarlanabilir öğrenme platformlarına entegre edilmesi. Bu, her öğrenci için özel bir öğrenme deneyimi sağlar.
Üretim
- Ses Kontrollü Makineler: Üretim süreçlerinde makine ve ekipmanlar için sesle etkinleştirilen kontrollerin entegre edilmesi.
Turizm
- Sesli Rehberler: Turistik yerler için çeşitli dillerde bilgi sağlayan sesli rehberler oluşturma.
- Sanal Seyahat Deneyimleri: Destinasyonların sürükleyici sanal turlarını oluşturmak için Üretken Yapay Zekadan yararlanma. Bu uygulama, potansiyel gezginlerin destinasyonları sanal olarak keşfetmelerine ve deneyimlemelerine olanak tanıyarak seyahat kararlarını etkiler ve seyahat deneyimlerinin bir önizlemesini sunar.
- Kişiselleştirilmiş Seyahat Güzergahları: Kişiselleştirilmiş seyahat güzergahları oluşturmak üzere müşteri tercihlerini, seyahat geçmişini ve demografik verileri analiz etmek için Üretken Yapay Zeka algoritmalarının uygulanması. Bu, seyahat önerilerinin bireysel ilgi alanlarıyla uyumlu olmasını sağlayarak benzersiz ve kişiye özel deneyimler yaratır.
- Dil Çevirisi ve Yerelleştirme: Üretken Yapay Zeka destekli dil çeviri araçlarının turizm uygulamalarına entegre edilmesi. Bu, gezginlerin dil engellerini aşmasına, iletişimi geliştirmesine ve uluslararası turistler için daha kapsayıcı bir deneyim sağlamasına yardımcı olur.
Telekomünikasyon
- Ağ Anomali Tespiti: Ağ trafiği modellerini analiz etmek ve güvenlik tehditlerini veya ağ sorunlarını gösterebilecek anormallikleri tespit etmek için Üretken Yapay Zeka modellerinden yararlanma. Bu proaktif yaklaşım, telekomünikasyon ağlarının bütünlüğünü ve güvenilirliğini sağlamaya yardımcı olur.
- Altyapı için Öngörücü Bakım: Baz istasyonları ve ağ ekipmanları gibi telekom altyapısındaki bakım ihtiyaçlarını tahmin etmek için Üretken Yapay Zekanın uygulanması. Bu uygulama, arıza süresini en aza indirmeye ve bakım programlarını optimize etmeye yardımcı olur.
- Sanal Ağ Planlaması: Sanal ağ senaryolarını simüle etmek ve planlamak için Üretken Yapay Zekadan yararlanarak telekomünikasyon ağlarının tasarımına ve optimizasyonuna yardımcı olur. Bu, verimli kaynak tahsisine ve daha iyi ağ performansına katkıda bulunur.
- Otomatik Müşteri Hizmetleri için Ses Sentezi: Ses sentezi için Üretken Yapay Zeka modellerinin uygulanması yoluyla müşteri hizmetlerinin iyileştirilmesi. Bu, müşteri destek sistemlerinde kulağa doğal gelen otomatik yanıtların oluşturulmasına olanak tanır.
Finans
- Finansal Rapor Üretimi: Metin oluşturma modellerini kullanarak finansal raporların ve özetlerin oluşturulmasını otomatikleştirme.
Tarım
- Hassas Tarım Raporları: Veri analizine dayalı raporlar oluşturarak hassas tarım uygulamaları için içgörüler sağlar.
Güvenlik ve Gözetim
- Video Gözetiminde Davranış Analizi: Video görüntülerinde insan davranışını analiz etmek için Üretken Yapay Zeka modellerinin uygulanması. Bu, anormalliklerin tespit edilmesini, şüpheli faaliyetlerin belirlenmesini ve güvenlik personelinin potansiyel tehditlere karşı uyarılmasını içerir.
- Erişim Kontrolü için Yüz Tanıma: Generative AI destekli yüz tanıma teknolojisini entegre ederek erişim kontrol sistemlerini geliştirmek. Bu uygulama, kısıtlı alanlara güvenli erişim sağlar ve güvenlik amacıyla bireylerin izlenmesine yardımcı olur.
- Tahmine Dayalı Polislik Modelleri: Potansiyel suç noktalarını tahmin etmek için geçmiş suç verilerini analiz eden tahmine dayalı polislik için Üretken Yapay Zeka modellerinin geliştirilmesi. Bu, kaynak tahsisini optimize etmede ve güvenlik endişelerini proaktif olarak ele almada kolluk kuvvetlerine yardımcı olur.
- Güvenlik Kamerası Ağı Optimizasyonu: Bir ağ içindeki güvenlik kameralarının yerleşimini ve kapsamını optimize etmek için Üretken Yapay Zekayı kullanma. Bu, kritik alanların verimli bir şekilde izlenmesini sağlar, kör noktaları azaltır ve genel güvenlik altyapısını geliştirir.
- Güvenlik Tehdidi İstihbarat Analizi: Büyük miktarda güvenlik tehdidi istihbarat verilerini analiz etmek için Üretken Yapay Zekadan yararlanma. Bu uygulama, kalıpların belirlenmesine, bilgilerin ilişkilendirilmesine ve önleyici güvenlik önlemlerini güçlendirmek için içgörüler oluşturulmasına yardımcı olur.
Yani, temel olarak, uygulamalar çok fazla…
Riskler
- Deepfake’ler ve Manipülasyon: Üretken YZ, sahte videolar ve ses kayıtları da dahil olmak üzere ikna edici deepfake içerikler oluşturmak için kullanılabilir ve yanlış bilgilendirme, kimlik hırsızlığı ve itibar kaybına yol açabilir.
- Sahte Eserler: Üretken YZ, sahte belgeler, görüntüler veya diğer eserler üretmek için kullanılabilir, bu da dijital içeriğin gerçekliğini zayıflatır ve potansiyel olarak dolandırıcılığı kolaylaştırır.
- Gizlilik Endişeleri: Üretken YZ tarafından kullanılan kapsamlı eğitim veri kümeleri hassas bilgiler içerebilir ve bu da içerik üretirken gizlilik ihlalleri konusunda endişelere yol açabilir. Modeller yanlışlıkla özel veya hassas ayrıntılar üretebilir.
- Önyargı ve Adalet: Üretken YZ modelleri, eğitim verilerinde mevcut olan önyargıları yanlışlıkla devam ettirebilir, önyargılı içerik üretimine yol açabilir ve etik ve toplumsal etkileri olabilecek stereotipleri güçlendirebilir.
- Fikri Mülkiyet İhlalleri: Üretken YZ araçları, telif hakları ve ticari markalar da dahil olmak üzere fikri mülkiyet haklarını ihlal eden içerikler üretebilir, bu da yasal zorluklara ve potansiyel davalara yol açabilir.
- Güvenlik Zafiyetleri: Üretken YZ modelleri, giriş verilerine yapılan ince manipülasyonların beklenmedik ve potansiyel olarak zararlı çıktılara yol açarak güvenliği tehlikeye atabileceği düşmanca saldırılara karşı savunmasız olabilir.
- Düzenleyici Uyumluluk: GDPR gibi veri koruma yasalarına uyum, çeşitli veri kümeleri üzerinde eğitilen Üretken YZ modelleri için zorlayıcı olabilir, çünkü yanlışlıkla gizlilik düzenlemelerini ihlal eden içerikler üretebilirler.
- Siber Güvenlik Saldırılarında Kötüye Kullanım: Üretken YZ, gerçekçi kimlik avı e-postaları oluşturmak veya tespit edilmesi daha zor olan kötü amaçlı yazılım varyantları üretmek gibi siber saldırılarda kullanılabilir ve siber güvenlik için artan tehditler oluşturur.
- Açıklanabilirlik Eksikliği: Üretken YZ modellerinin karmaşık yapısı, belirli çıktıları nasıl ürettiklerini açıklamayı zorlaştırarak, özellikle kritik uygulamalarda hesap verebilirlik ve şeffaflık sorunlarına yol açmaktadır.
- Sosyal Manipülasyon: Üretken YZ, kamuoyunu manipüle eden, dezenformasyon yayan veya siyasi söylemleri etkileyen içerikler oluşturarak sosyal mühendislik için kötüye kullanılabilir.
- YZ Kararlarına Aşırı Güven: Uygun insan doğrulaması olmadan Üretken YZ çıktılarına aşırı güvenmek, özellikle sağlık, finans veya otonom sistemler gibi kritik alanlarda hatalara yol açabilir.
- Çevresel Etkiler: Üretken YZ operasyonları genellikle önemli miktarda elektrik tüketimi gerektirir ve çevresel sürdürülebilirliği etkiler. Sürdürülebilirlik hedeflerine uyum sağlamak için kuruluşlar, enerji verimliliğine öncelik veren ve bu gelişmiş teknolojilerle ilişkili ekolojik ayak izini en aza indirmek için yüksek kaliteli yenilenebilir enerji kaynaklarını kullanmaya kararlı satıcıları bilinçli bir şekilde seçmelidir.
Üretken yapay zeka modellerinin kullanımı, ölçeklendirme kabiliyetleri ve erişilebilirlikleri nedeniyle hızla popülerlik kazanmakta ve operasyonlarını geliştirmek isteyen işletmeler için oldukça rağbet görmektedir. Bununla birlikte, şeffaflık ve güvenlik önlemlerinin eksikliği ve kullanımlarını çevreleyen etik sonuçlar konusunda endişeler ortaya çıkmaktadır. Kuruluşunuz ister aktif olarak üretken bir yapay zeka modeli geliştiriyor, ister mevcut bir çerçeveyi kullanıyor ya da ChatGPT gibi araçları günlük görevlere dahil ediyor olsun, çalışanlar ve müşteriler için kapsamlı eğitime öncelik vermek çok önemlidir. Ayrıca, üretken YZ’nin sorumlu ve etik bir şekilde uygulanmasını sağlamak için açık etik yönergeler oluşturmak zorunludur.
Kaynak: Santa Goutami / Medium
Yapayzeka.news’in hiçbir güncellemesini kaçırmamak için bizi Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram‘ ve Whatsapp Kanalımız‘dan takip edin.
