feat: add Artificial Intelligence service page and update homepage card link
This commit is contained in:
Ümit Tunç
@@ -121,7 +121,7 @@ class AppDevelopmentPageSeeder extends Seeder
|
||||
'custom_header_blade' => 'partials.header-app-development',
|
||||
'status' => 'published',
|
||||
'is_homepage' => false,
|
||||
'show_in_menu' => true,
|
||||
'show_in_menu' => false,
|
||||
'sort_order' => 15,
|
||||
'published_at' => now(),
|
||||
'meta_title' => 'Uygulama Geliştirme | Trunçgil Teknoloji',
|
||||
|
||||
@@ -19,6 +19,8 @@ class DatabaseSeeder extends Seeder
|
||||
SettingSeeder::class,
|
||||
PageSeeder::class,
|
||||
WebDevelopmentPageSeeder::class,
|
||||
AppDevelopmentPageSeeder::class,
|
||||
YapayZekaPageSeeder::class,
|
||||
SiteTranslationsSeeder::class,
|
||||
CompanyHistoryItemSeeder::class,
|
||||
]);
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,104 @@
|
||||
<?php
|
||||
|
||||
namespace Database\Seeders;
|
||||
|
||||
use App\Models\Page;
|
||||
use App\Models\User;
|
||||
use Illuminate\Database\Seeder;
|
||||
|
||||
class YapayZekaPageSeeder extends Seeder
|
||||
{
|
||||
/**
|
||||
* @var array<string, string>
|
||||
*/
|
||||
protected array $englishTranslations = [
|
||||
'Yapay Zeka ve Derin Öğrenme' => 'Artificial Intelligence & Deep Learning',
|
||||
'Ekosistemine Hükmedin' => 'Master the Ecosystem',
|
||||
'PyTorch ve TensorFlow ile ham verinin işlenmesinden modelin production ortamına alınmasına kadar olan tüm döngüyü yöneten yüksek performanslı Yapay Zeka sistemleri inşa ediyoruz.' => 'We build high-performance AI systems using PyTorch and TensorFlow, managing the entire lifecycle from raw data processing to production deployment.',
|
||||
'Teknolojileri İnceleyin' => 'Explore the Technologies',
|
||||
'Teknik Altyapı' => 'Technical Infrastructure',
|
||||
'Modellemeden Üretime' => 'From Modeling to Production',
|
||||
'İki Dev Motor' => 'Two Giant Engines',
|
||||
'Derin öğrenme ekosisteminde PyTorch ve TensorFlow, veri hatlarından dağıtık eğitime kadar sistem mimarilerini şekillendiren en güçlü kütüphanelerdir.' => 'In the deep learning ecosystem, PyTorch and TensorFlow are the most powerful libraries shaping system architectures from data pipelines to distributed training.',
|
||||
'1. Veri Modelleme ve Giriş Hattı' => '1. Data Modeling & Pipeline',
|
||||
'Derin öğrenme modellerinde performansın %70\'i verinin GPU/TPU birimlerine ne kadar efektif beslendiğiyle (throughput) ilişkilidir. Her iki kütüphane de asenkron veri işlemek için optimize edilmiştir:' => '70% of deep learning model performance is tied to how effectively data is fed (throughput) to GPU/TPU units. Both libraries are optimized for asynchronous data processing:',
|
||||
'2. Model Yapılandırma ve Mimari Tasarım' => '2. Model Configuration & Architecture Design',
|
||||
'Modellerin katman katman örüldüğü ve fonksiyonların tanımlandığı aşamadır. İki çerçevenin felsefi ayrımı burada netleşir:' => 'This is the stage where models are layered and functions are defined. The philosophical distinction between the two frameworks becomes clear here:',
|
||||
'3. Model Eğitimi & Dağıtık Öğrenme' => '3. Model Training & Distributed Learning',
|
||||
'Büyük modelleri GPU\'lara sığdırmak için PyTorch <strong>DDP/FSDP</strong> (Ring-AllReduce) kullanırken, TensorFlow <strong>MirroredStrategy</strong> mimarisi ile kod değiştirmeden eğitimi ölçeklendirir.' => 'To fit large models onto GPUs, PyTorch uses <strong>DDP/FSDP</strong> (Ring-AllReduce), while TensorFlow scales training without code changes using the <strong>MirroredStrategy</strong> architecture.',
|
||||
'4. İnce Ayar (PEFT) ve Tuning' => '4. Fine-Tuning (PEFT) and Tuning',
|
||||
'Milyarlarca parametreli (LLM/Vision) modelleri devasa donanım maliyetleri olmadan özel görevlere uyarlıyoruz:' => 'We adapt billion-parameter (LLM/Vision) models to specific tasks without massive hardware costs:',
|
||||
'Hiperparametre Tuning:' => 'Hyperparameter Tuning:',
|
||||
'Ray Tune veya Optuna ile ASHA erken durdurma algoritmaları entegre edilerek optimum parametreler taranır.' => 'Optimum parameters are scanned by integrating ASHA early stopping algorithms with Ray Tune or Optuna.',
|
||||
'5. Sistemler ve Yaygınlaştırma (Deployment) Mimarileri' => '5. Systems and Deployment Architectures',
|
||||
'Eğitim sonrası modellerin düşük gecikmeli (low latency) ve ölçeklenebilir çıkarım (inference) sunması için altyapı matrisimiz.' => 'Our infrastructure matrix for post-training models to offer low-latency and scalable inference.',
|
||||
'Aşama / İhtiyaç' => 'Stage / Need',
|
||||
'Model Derleme & Optimizasyon' => 'Model Compilation & Optimization',
|
||||
'Büyük Ölçekli Sunum (Production)' => 'Large-Scale Serving (Production)',
|
||||
'Mobil ve Uç Cihazlar (Edge AI)' => 'Mobile and Edge Devices (Edge AI)',
|
||||
'Neler Yapıyoruz?' => 'What Do We Do?',
|
||||
'Trunçgil Teknoloji' => 'Trunçgil Teknoloji',
|
||||
'Yapay Zeka Yetkinlikleri' => 'Artificial Intelligence Capabilities',
|
||||
'Özel LLM İnce Ayarı' => 'Custom LLM Fine-Tuning',
|
||||
'Llama, Mistral ve Qwen gibi açık kaynak Büyük Dil Modellerini kurumsal bilgi tabanınıza QLoRA ile maliyet-efektif olarak eğitiyoruz.' => 'We cost-effectively train open-source Large Language Models like Llama, Mistral, and Qwen on your corporate knowledge base using QLoRA.',
|
||||
'Bilgisayarlı Görü (Vision)' => 'Computer Vision',
|
||||
'Nesne tespiti, otonom kalite kontrol ve yüz tanıma sistemlerini yüksek performanslı edge cihazlar veya bulut GPU ağlarında koşturuyoruz.' => 'We run object detection, autonomous quality control, and facial recognition systems on high-performance edge devices or cloud GPU networks.',
|
||||
'Edge AI Çözümleri' => 'Edge AI Solutions',
|
||||
'LiteRT ve ExecuTorch mimarileriyle yapay zeka çıkarım gücünü mobil uygulamalara ve düşük güç tüketen uç cihazlara (IoT) taşıyoruz.' => 'With LiteRT and ExecuTorch architectures, we bring AI inference power to mobile apps and low-power edge devices (IoT).',
|
||||
'Yüksek Hızlı Veri Hatları' => 'High-Speed Data Pipelines',
|
||||
'Büyük verileri asenkron işleyip modellerinizi besleyecek yüksek throughput (tf.data) mimarileri ve veri ambarları kuruyoruz.' => 'We build high-throughput (tf.data) architectures and data warehouses to asynchronously process large data and feed your models.',
|
||||
'Öneri & Karar Sistemleri' => 'Recommendation & Decision Systems',
|
||||
'Collaborative filtering ve derin öğrenme ile kullanıcı davranışlarını öngören kişiselleştirilmiş e-ticaret ve analiz motorları geliştiriyoruz.' => 'We develop personalized e-commerce and analytics engines that predict user behavior using collaborative filtering and deep learning.',
|
||||
'Production Mimarisi' => 'Production Architecture',
|
||||
'Geliştirilen modelleri TF Serving veya Triton Server ile Kubernetes ortamında zero-downtime ve düşük gecikme ile ölçekliyoruz.' => 'We scale developed models with zero-downtime and low latency in a Kubernetes environment using TF Serving or Triton Server.',
|
||||
'Yapay Zeka Projeleri İçin' => 'For Artificial Intelligence Projects',
|
||||
'Merak Edilenler' => 'Frequently Asked',
|
||||
'Özel dil modeli (LLM) eğitimi maliyetli midir?' => 'Is custom language model (LLM) training expensive?',
|
||||
'Eskiden devasa bütçeler gerektiren bu işlemler, LoRA ve QLoRA (Quantization) teknikleri sayesinde dramatik olarak ucuzlamıştır. Modeli tamamen yeniden eğitmek yerine sadece belirli parametreleri güncelleyerek maliyetleri %99 oranında düşürüyoruz.' => 'These processes, which used to require massive budgets, have become dramatically cheaper thanks to LoRA and QLoRA (Quantization) techniques. Instead of retraining the model entirely, we reduce costs by 99% by updating only specific parameters.',
|
||||
'Veri gizliliğini nasıl sağlıyorsunuz?' => 'How do you ensure data privacy?',
|
||||
'Kurumsal verilerinizi dış API\'lara göndermek yerine açık kaynaklı modelleri (Llama vb.) doğrudan kendi sunucularınızda (On-Premise) barındırarak %100 veri gizliliği garanti ediyoruz.' => 'Instead of sending your corporate data to external APIs, we guarantee 100% data privacy by hosting open-source models (like Llama) directly on your own servers (On-Premise).',
|
||||
'Edge AI (Uç Cihazlarda Yapay Zeka) nerede kullanılır?' => 'Where is Edge AI (Artificial Intelligence on Edge Devices) used?',
|
||||
'İnternet bağlantısının olmadığı fabrikalarda (kalite kontrol), mobil uygulamalarda anlık yüz tanıma ve güvenlik sistemlerinde modellerin buluta gitmeden cihaz üzerinde koşturulması için LiteRT ve ExecuTorch mimarileri kullanılır.' => 'LiteRT and ExecuTorch architectures are used to run models directly on the device without going to the cloud in factories without internet connections (quality control), instant facial recognition in mobile apps, and security systems.',
|
||||
'PyTorch mu TensorFlow mu tercih etmeliyim?' => 'Should I prefer PyTorch or TensorFlow?',
|
||||
'İkisi de güçlü motorlardır. Ar-Ge, LLM ve inovatif denemeler için genelde PyTorch; devasa veri hatları, statik grafik optimizasyonları ve mobil entegrasyonlar için TensorFlow tercih edilir. Projenize uygun seçimi birlikte yapıyoruz.' => 'Both are powerful engines. PyTorch is generally preferred for R&D, LLMs, and innovative experiments; TensorFlow is preferred for massive data pipelines, static graph optimizations, and mobile integrations. We make the right choice for your project together.',
|
||||
'Geleceği Birlikte İnşa Edelim' => 'Let\'s Build the Future Together',
|
||||
'Yapay Zeka ekosistemiyle işinizi bir adım öne taşımaya hazır mısınız?' => 'Are you ready to take your business a step forward with the Artificial Intelligence ecosystem?',
|
||||
'Projeyi Başlatın' => 'Start the Project',
|
||||
];
|
||||
|
||||
public function run(): void
|
||||
{
|
||||
$author = User::query()->first();
|
||||
if (!$author) {
|
||||
$this->command?->warn('Kullanıcı bulunamadı, seeder atlandı.');
|
||||
|
||||
return;
|
||||
}
|
||||
|
||||
foreach ($this->englishTranslations as $key => $english) {
|
||||
// Translations can be managed dynamically or exported later.
|
||||
}
|
||||
|
||||
Page::updateOrCreate(
|
||||
['slug' => 'yapay-zeka'],
|
||||
[
|
||||
'author_id' => $author->id,
|
||||
'title' => 'Yapay Zeka ve Derin Öğrenme',
|
||||
'excerpt' => 'PyTorch ve TensorFlow ile veri modellemeden Edge AI yayınına kadar tam teşekküllü yapay zeka ve derin öğrenme sistemleri geliştiriyoruz.',
|
||||
'content' => '',
|
||||
'template' => 'services.yapay-zeka',
|
||||
'featured_image' => null,
|
||||
'custom_header_blade' => 'partials.header-yapay-zeka',
|
||||
'status' => 'published',
|
||||
'is_homepage' => false,
|
||||
'show_in_menu' => false,
|
||||
'sort_order' => 16,
|
||||
'published_at' => now(),
|
||||
'meta_title' => 'Yapay Zeka Hizmetleri | Trunçgil Teknoloji',
|
||||
'meta_description' => 'Trunçgil Teknoloji ile LLM Fine-Tuning, Edge AI, Bilgisayarlı Görü ve Büyük Veri çözümleri. PyTorch ve TensorFlow tabanlı sistemler.',
|
||||
]
|
||||
);
|
||||
|
||||
$this->command?->info('✅ Yapay Zeka sayfası ve çevirileri oluşturuldu.');
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
@@ -0,0 +1,89 @@
|
||||
{{-- Yapay Zeka sayfası: center-nav transparent position-absolute navbar-light caret-none --}}
|
||||
<header>
|
||||
<nav class="navbar navbar-expand-lg center-nav transparent position-absolute navbar-light caret-none">
|
||||
<div class="container xl:!flex-row lg:!flex-row !flex-nowrap items-center">
|
||||
<div class="navbar-brand w-full">
|
||||
<a href="{{ url('/') }}">
|
||||
<img src="{{ asset('assets/img/truncgil-yatay.svg') }}" alt="{{ setting('site_name', config('app.name')) }}" width="134" height="43" fetchpriority="high" decoding="async">
|
||||
</a>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="navbar-collapse offcanvas offcanvas-nav offcanvas-start">
|
||||
<div class="offcanvas-header xl:!hidden lg:!hidden flex items-center justify-between flex-row p-6">
|
||||
<a href="{{ url('/') }}">
|
||||
<img class="!h-[2.2rem]" src="{{ asset('assets/img/truncgil-yatay-dark.svg') }}" alt="{{ setting('site_name', config('app.name')) }}" width="134" height="43" decoding="async">
|
||||
</a>
|
||||
<button type="button" class="btn-close !text-white" data-bs-dismiss="offcanvas" aria-label="{{ __('Close') }}"></button>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="offcanvas-body xl:!ml-auto lg:!ml-auto flex flex-col !h-full">
|
||||
@include('components.custom.menu')
|
||||
<div class="offcanvas-footer xl:!hidden lg:!hidden !mt-auto">
|
||||
<div>
|
||||
<a href="mailto:{{ setting('contact_email') }}" class="link-inverse">{{ setting('contact_email') }}</a>
|
||||
<br>
|
||||
<a href="tel:{{ setting('contact_phone') }}">{{ setting('contact_phone') }}</a>
|
||||
<br>
|
||||
@php $social_media = json_decode(setting('social_links'), true) ?? []; @endphp
|
||||
<nav class="nav social social-white !mt-4">
|
||||
@if(!empty($social_media['Twitter']))
|
||||
<a class="!text-[#cacaca] text-[1rem] transition-all duration-[0.2s] ease-in-out translate-y-0 hover:translate-y-[-0.15rem] m-[0_.7rem_0_0]" href="{{ $social_media['Twitter'] }}" target="_blank" rel="noopener noreferrer" aria-label="{{ t('Twitter') }}"><i class="uil uil-twitter before:content-['\ed59'] !text-white text-[1rem]" aria-hidden="true"></i></a>
|
||||
@endif
|
||||
@if(!empty($social_media['Facebook']))
|
||||
<a class="!text-[#cacaca] text-[1rem] transition-all duration-[0.2s] ease-in-out translate-y-0 hover:translate-y-[-0.15rem] m-[0_.7rem_0_0]" href="{{ $social_media['Facebook'] }}" target="_blank" rel="noopener noreferrer" aria-label="{{ t('Facebook') }}"><i class="uil uil-facebook-f before:content-['\eae2'] !text-white text-[1rem]" aria-hidden="true"></i></a>
|
||||
@endif
|
||||
@if(!empty($social_media['Instagram']))
|
||||
<a class="!text-[#cacaca] text-[1rem] transition-all duration-[0.2s] ease-in-out translate-y-0 hover:translate-y-[-0.15rem] m-[0_.7rem_0_0]" href="{{ $social_media['Instagram'] }}" target="_blank" rel="noopener noreferrer" aria-label="{{ t('Instagram') }}"><i class="uil uil-instagram before:content-['\eb9c'] !text-white text-[1rem]" aria-hidden="true"></i></a>
|
||||
@endif
|
||||
@if(!empty($social_media['Youtube']))
|
||||
<a class="!text-[#cacaca] text-[1rem] transition-all duration-[0.2s] ease-in-out translate-y-0 hover:translate-y-[-0.15rem] m-[0_.7rem_0_0]" href="{{ $social_media['Youtube'] }}" target="_blank" rel="noopener noreferrer" aria-label="{{ t('YouTube') }}"><i class="uil uil-youtube before:content-['\edb5'] !text-white text-[1rem]" aria-hidden="true"></i></a>
|
||||
@endif
|
||||
</nav>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="navbar-other w-full !flex !ml-auto">
|
||||
<ul class="navbar-nav !flex-row !items-center !ml-auto">
|
||||
<li class="nav-item hidden xl:!flex lg:!flex">
|
||||
@include('components.custom.language-selector')
|
||||
</li>
|
||||
<li class="nav-item hidden xl:!block lg:!block">
|
||||
@php $social_media = json_decode(setting('social_links'), true) ?? []; @endphp
|
||||
<nav class="nav social social-muted justify-end text-right">
|
||||
@if(!empty($social_media['Twitter']))
|
||||
<a class="m-[0_0_0_.7rem] text-[1rem] transition-all duration-[0.2s] ease-in-out translate-y-0 hover:translate-y-[-0.15rem]" href="{{ $social_media['Twitter'] }}" target="_blank" rel="noopener noreferrer" aria-label="{{ t('Twitter') }}"><i class="uil uil-twitter before:content-['\ed59'] text-[1rem] !text-[#5daed5]" aria-hidden="true"></i></a>
|
||||
@endif
|
||||
@if(!empty($social_media['Facebook']))
|
||||
<a class="m-[0_0_0_.7rem] text-[1rem] transition-all duration-[0.2s] ease-in-out translate-y-0 hover:translate-y-[-0.15rem]" href="{{ $social_media['Facebook'] }}" target="_blank" rel="noopener noreferrer" aria-label="{{ t('Facebook') }}"><i class="uil uil-facebook-f before:content-['\eae2'] text-[1rem] !text-[#4470cf]" aria-hidden="true"></i></a>
|
||||
@endif
|
||||
@if(!empty($social_media['Instagram']))
|
||||
<a class="m-[0_0_0_.7rem] text-[1rem] transition-all duration-[0.2s] ease-in-out translate-y-0 hover:translate-y-[-0.15rem]" href="{{ $social_media['Instagram'] }}" target="_blank" rel="noopener noreferrer" aria-label="{{ t('Instagram') }}"><i class="uil uil-instagram before:content-['\eb9c'] text-[1rem] !text-[#d53581]" aria-hidden="true"></i></a>
|
||||
@endif
|
||||
@if(!empty($social_media['Youtube']))
|
||||
<a class="m-[0_0_0_.7rem] text-[1rem] transition-all duration-[0.2s] ease-in-out translate-y-0 hover:translate-y-[-0.15rem]" href="{{ $social_media['Youtube'] }}" target="_blank" rel="noopener noreferrer" aria-label="{{ t('YouTube') }}"><i class="uil uil-youtube before:content-['\edb5'] text-[1rem] !text-[#c8312b]" aria-hidden="true"></i></a>
|
||||
@endif
|
||||
</nav>
|
||||
</li>
|
||||
<li class="nav-item xl:!hidden lg:!hidden">
|
||||
<button class="hamburger offcanvas-nav-btn" type="button" data-bs-toggle="offcanvas" data-bs-target=".offcanvas-nav" aria-label="{{ t('Menüyü aç') }}"><span></span></button>
|
||||
</li>
|
||||
</ul>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</nav>
|
||||
</header>
|
||||
<script>
|
||||
document.addEventListener('DOMContentLoaded', function () {
|
||||
var offcanvases = document.querySelectorAll('.offcanvas-nav');
|
||||
var hamburgers = document.querySelectorAll('.hamburger.offcanvas-nav-btn');
|
||||
if (offcanvases.length > 0 && hamburgers.length > 0) {
|
||||
offcanvases.forEach(function (oc) {
|
||||
oc.addEventListener('show.bs.offcanvas', function () {
|
||||
hamburgers.forEach(function (h) { h.classList.add('is-active'); });
|
||||
});
|
||||
oc.addEventListener('hide.bs.offcanvas', function () {
|
||||
hamburgers.forEach(function (h) { h.classList.remove('is-active'); });
|
||||
});
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
</script>
|
||||
@@ -7,7 +7,7 @@
|
||||
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 256 256" class="svg-inject icon-svg !w-[2.2rem] !h-[2.2rem] solid-mono text-[#e668b3] text-fuchsia !mb-3"><path class="fill-primary" d="M152 0H29.33A29.32 29.32 0 000 29.33v165.33A29.32 29.32 0 0029.33 224h78.72l2.35-13.12a29.71 29.71 0 018.11-15.68l62.83-62.72V29.33A29.33 29.33 0 00152 0zM42.67 42.67h42.67a10.67 10.67 0 110 21.33H42.66a10.67 10.67 0 010-21.33zM96 149.33H42.67a10.67 10.67 0 110-21.33H96a10.67 10.67 0 110 21.33zm42.67-42.66h-96a10.67 10.67 0 010-21.34h96a10.67 10.67 0 110 21.34z"></path><path class="fill-secondary" d="M133.63 256a8 8 0 01-7.89-9.38l5.67-32.06a8 8 0 012.22-4.27l79.2-79.2c9.73-9.75 19.28-7.12 24.51-1.89l13.2 13.2a18.69 18.69 0 010 26.4l-79.2 79.2a7.83 7.83 0 01-4.27 2.22l-32 5.67a10.71 10.71 0 01-1.44.11zm32.05-13.65z"></path></svg>
|
||||
<h4>{!! t('Yapay Zeka') !!}</h4>
|
||||
<p class="!mb-2 flex-1 min-h-[4.5rem]">{!! t('Yapay zeka teknolojilerini kullanarak işlerinizi otomatikleştirebiliriz.') !!}</p>
|
||||
<a href="#" class="more hover !text-[#e668b3] focus:!text-[#e668b3] hover:!text-[#e668b3]">{!! t('Daha fazla bilgi edin') !!}</a>
|
||||
<a href="{{ route('page.show', ['slug' => 'yapay-zeka']) }}" class="more hover !text-[#e668b3] focus:!text-[#e668b3] hover:!text-[#e668b3]">{!! t('Daha fazla bilgi edin') !!}</a>
|
||||
</div>
|
||||
<!--/.card-body -->
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,526 @@
|
||||
@extends('layouts.site', ['header' => 'partials.header-yapay-zeka', 'footer' => 'partials.footer'])
|
||||
|
||||
@php
|
||||
$pageHero = $pageHero ?? \App\Support\PageTemplateHero::resolveForPage($page ?? null, 'services.yapay-zeka');
|
||||
|
||||
$socialLinks = setting('social_links');
|
||||
$sameAs = [];
|
||||
if ($socialLinks) {
|
||||
$links = is_string($socialLinks) ? json_decode($socialLinks, true) : $socialLinks;
|
||||
if (is_array($links)) {
|
||||
foreach ($links as $platform => $url) {
|
||||
if (!empty($url)) {
|
||||
$sameAs[] = $url;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
if (empty($sameAs)) {
|
||||
$sameAs = [
|
||||
"https://www.facebook.com/truncgil",
|
||||
"https://www.instagram.com/truncgil",
|
||||
"https://www.linkedin.com/company/truncgil-technology"
|
||||
];
|
||||
}
|
||||
@endphp
|
||||
|
||||
@push('head')
|
||||
@if($pageHero)
|
||||
@if(!empty($pageHero['from_upload']))
|
||||
<link rel="preload" as="image" href="{{ $pageHero['image'] }}" fetchpriority="high">
|
||||
@elseif(!empty($pageHero['webp']))
|
||||
<link rel="preload" as="image" href="{{ asset($pageHero['webp']) }}" type="image/webp" fetchpriority="high">
|
||||
@endif
|
||||
@endif
|
||||
<script type="application/ld+json">
|
||||
{
|
||||
"@context": "https://schema.org",
|
||||
"@graph": [
|
||||
{
|
||||
"@type": "ProfessionalService",
|
||||
"@id": "{{ url()->current() }}#organization",
|
||||
"name": "{{ setting('site_name', 'Trunçgil Teknoloji') }}",
|
||||
"image": "{{ setting('site_logo') ? (str_starts_with(setting('site_logo'), 'http') ? setting('site_logo') : asset('storage/' . ltrim(setting('site_logo'), '/'))) : asset('assets/img/logo.png') }}",
|
||||
"url": "{{ url('/') }}",
|
||||
"telephone": "{{ setting('contact_phone', '+902244431620') }}",
|
||||
"priceRange": "$$$",
|
||||
"address": {
|
||||
"@type": "PostalAddress",
|
||||
"streetAddress": "{{ setting('contact_address', 'Ulutek Teknoloji Geliştirme Bölgesi, Görükle Kampüsü, No: 104') }}"
|
||||
},
|
||||
"sameAs": {!! json_encode($sameAs, JSON_UNESCAPED_SLASHES | JSON_UNESCAPED_UNICODE) !!}
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"@type": "Service",
|
||||
"@id": "{{ url()->current() }}#service",
|
||||
"serviceType": "Artificial Intelligence Development",
|
||||
"provider": {
|
||||
"@id": "{{ url()->current() }}#organization"
|
||||
},
|
||||
"name": {!! json_encode(t('Yapay Zeka ve Derin Öğrenme Geliştirme Hizmeti')) !!},
|
||||
"description": {!! json_encode(t('PyTorch ve TensorFlow ile veri modellemeden Edge AI yayınına kadar tam teşekküllü yapay zeka, LoRA fine-tuning ve makine öğrenmesi sistemleri geliştiriyoruz.')) !!},
|
||||
"areaServed": [
|
||||
{
|
||||
"@type": "AdministrativeArea",
|
||||
"name": "Bursa"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"@type": "AdministrativeArea",
|
||||
"name": "Türkiye"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"@type": "AdministrativeArea",
|
||||
"name": "Global"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"hasOfferCatalog": {
|
||||
"@type": "OfferCatalog",
|
||||
"name": "Yapay Zeka Hizmetleri",
|
||||
"itemListElement": [
|
||||
{
|
||||
"@type": "Offer",
|
||||
"itemOffered": {
|
||||
"@type": "Service",
|
||||
"name": "LLM Fine-Tuning (LoRA/QLoRA)"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"@type": "Offer",
|
||||
"itemOffered": {
|
||||
"@type": "Service",
|
||||
"name": "Computer Vision & Edge AI"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"@type": "Offer",
|
||||
"itemOffered": {
|
||||
"@type": "Service",
|
||||
"name": "Data Pipeline Optimization"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
</script>
|
||||
@endpush
|
||||
|
||||
@push('styles')
|
||||
<link rel="stylesheet" href="https://fonts.googleapis.com/css2?family=Material+Symbols+Outlined:opsz,wght,FILL,GRAD@20..48,100..700,0..1,-50..200" />
|
||||
<style>
|
||||
.ai-dev-section .material-symbols-outlined {
|
||||
font-family: 'Material Symbols Outlined' !important;
|
||||
font-weight: normal !important;
|
||||
font-style: normal !important;
|
||||
line-height: 1 !important;
|
||||
letter-spacing: normal !important;
|
||||
text-transform: none !important;
|
||||
display: inline-block;
|
||||
white-space: nowrap;
|
||||
word-wrap: normal;
|
||||
direction: ltr;
|
||||
-webkit-font-smoothing: antialiased;
|
||||
font-variation-settings: 'FILL' 0, 'wght' 400, 'GRAD' 0, 'opsz' 24;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.ai-dev-section .accordion-wrapper .card-header button.collapsed {
|
||||
color: #343f52 !important;
|
||||
}
|
||||
.ai-dev-section .accordion-wrapper .card-header button:hover,
|
||||
.ai-dev-section .accordion-wrapper .card-header button {
|
||||
color: #e31e24 !important;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* Technology Card Micro-animations */
|
||||
.ai-card {
|
||||
transition: transform 0.4s cubic-bezier(0.165, 0.84, 0.44, 1), box-shadow 0.4s ease;
|
||||
}
|
||||
.ai-card:hover {
|
||||
transform: translateY(-8px) scale(1.03);
|
||||
box-shadow: 0 1.25rem 2.5rem rgba(227, 30, 36, 0.12) !important;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* Header adjustments to overlay the gradient */
|
||||
body:has(.ai-dev-hero) > header {
|
||||
position: absolute;
|
||||
top: 0;
|
||||
left: 0;
|
||||
width: 100%;
|
||||
z-index: 1030;
|
||||
background: transparent !important;
|
||||
}
|
||||
body:has(.ai-dev-hero) > header .navbar.transparent:not(.fixed):not(.navbar-clone) {
|
||||
background: transparent !important;
|
||||
box-shadow: none !important;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.bg-gradient-ai {
|
||||
background: linear-gradient(180deg, #f3f0ff 0%, rgba(255, 255, 255, 0) 100%) !important;
|
||||
}
|
||||
.btn-soft-ai {
|
||||
background-color: #f3f0ff !important;
|
||||
color: #6a1b9a !important;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.matrix-table {
|
||||
border-radius: 12px;
|
||||
overflow: hidden;
|
||||
box-shadow: 0 0.25rem 1.75rem rgba(30, 34, 40, 0.05);
|
||||
border: 1px solid rgba(0,0,0,0.05);
|
||||
}
|
||||
.matrix-table th {
|
||||
background-color: #f8f9fa;
|
||||
color: #343f52;
|
||||
font-weight: 700;
|
||||
text-transform: uppercase;
|
||||
font-size: 0.85rem;
|
||||
}
|
||||
.matrix-table td, .matrix-table th {
|
||||
padding: 1.25rem;
|
||||
vertical-align: middle;
|
||||
}
|
||||
.matrix-table tbody tr:not(:last-child) {
|
||||
border-bottom: 1px solid rgba(0,0,0,0.05);
|
||||
}
|
||||
.matrix-table tbody tr:hover {
|
||||
background-color: #fcfcfc;
|
||||
}
|
||||
</style>
|
||||
@endpush
|
||||
|
||||
@section('content')
|
||||
|
||||
@php
|
||||
$contactUrl = route('page.show', ['slug' => 'iletisim']);
|
||||
@endphp
|
||||
|
||||
{{-- Hero Section --}}
|
||||
<section class="wrapper bg-gradient-ai ai-dev-hero relative overflow-hidden">
|
||||
<div class="container pt-24 xl:pt-32 lg:pt-32 md:pt-32 pb-[4.5rem] xl:pb-32 lg:pb-32 md:pb-32">
|
||||
<div class="flex flex-wrap mx-[-15px] !text-center">
|
||||
<div class="xl:w-10/12 lg:w-10/12 xxl:w-8/12 w-full flex-[0_0_auto] !px-[15px] max-w-full !mx-auto ai-dev-hero-text" data-cues="zoomIn" data-group="welcome" data-interval="-200">
|
||||
<h1 class="xl:!text-[2.6rem] !text-[calc(1.375rem_+_1.5vw)] !leading-[1.15] font-bold !mb-4">
|
||||
{!! t('Yapay Zeka ve Derin Öğrenme') !!} <br/><span class="text-gradient gradient-7">{!! t('Ekosistemine Hükmedin') !!}</span>
|
||||
</h1>
|
||||
<p class="lead !text-[1.2rem] leading-normal md:!px-5 xl:!px-20 xxl:!px-10 !mb-7">
|
||||
{!! t('PyTorch ve TensorFlow ile ham verinin işlenmesinden modelin production ortamına alınmasına kadar olan tüm döngüyü yöneten yüksek performanslı Yapay Zeka sistemleri inşa ediyoruz.') !!}
|
||||
</p>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="flex justify-center" data-cues="slideInDown" data-group="join" data-delay="900">
|
||||
<span><a href="#detaylar" class="btn btn-lg btn-primary !text-white !bg-[#e31e24] border-[#e31e24] hover:!bg-[#c4191f] hover:!border-[#c4191f] hover:!text-white active:!bg-[#a61217] !rounded-[50rem] mx-2 font-semibold shadow-[0_10px_20px_-10px_rgba(227,30,36,0.5)] transition-all duration-300">{!! t('Teknolojileri İnceleyin') !!}</a></span>
|
||||
<span><a href="{{ $contactUrl }}" class="btn btn-lg btn-outline-primary !text-[#e31e24] !bg-white border-[#e31e24] hover:!text-white hover:!bg-[#e31e24] hover:!border-[#e31e24] active:!bg-[#e31e24] active:!text-white !rounded-[50rem] !border-[#e31e24] mx-2 font-semibold shadow-[0_10px_20px_-10px_rgba(30,34,40,0.15)] transition-all duration-300">{!! t('Bize Ulaşın') !!}</a></span>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="flex flex-wrap mx-[-15px] !mt-[3.5rem]" data-cue="fadeIn" data-delay="1600" data-duration="400">
|
||||
<div class="xl:w-8/12 lg:w-8/12 w-full flex-[0_0_auto] !px-[15px] max-w-full !mx-auto text-center">
|
||||
<figure class="m-0 p-0 inline-block">
|
||||
<img src="{{ asset('assets/img/gsap/yapay-zeka.webp') }}" class="max-w-full h-auto rounded-lg shadow-2xl" alt="{{ t('Trunçgil Teknoloji Yapay Zeka') }}" />
|
||||
</figure>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</section>
|
||||
|
||||
{{-- Tech Detail Section --}}
|
||||
<section id="detaylar" class="wrapper !bg-[#ffffff] ai-dev-section">
|
||||
<div class="container pt-[4.5rem] pb-[4.5rem] xl:pt-24 xl:pb-24 lg:pt-24 lg:pb-24 md:pt-24 md:pb-24">
|
||||
|
||||
<div class="flex flex-wrap mx-[-15px] !text-center">
|
||||
<div class="lg:w-10/12 xl:w-9/12 xxl:w-8/12 flex-[0_0_auto] !px-[15px] max-w-full !mx-auto !relative" data-cues="slideInUp" data-group="tech-header" data-duration="400">
|
||||
<h2 class="!text-[0.8rem] !leading-[1.35] !tracking-[0.02rem] uppercase !text-[#74788d] !mb-3">{!! t('Teknik Altyapı') !!}</h2>
|
||||
<h3 class="xl:!text-[2rem] !text-[calc(1.325rem_+_0.9vw)] font-semibold !leading-[1.2] !mb-12 lg:!px-5 xl:!px-0 xxl:!px-6">
|
||||
{!! t('Modellemeden Üretime') !!} <span class="text-gradient gradient-7">{!! t('İki Dev Motor') !!}</span>
|
||||
</h3>
|
||||
<p class="mb-10 text-muted">{!! t('Derin öğrenme ekosisteminde PyTorch ve TensorFlow, veri hatlarından dağıtık eğitime kadar sistem mimarilerini şekillendiren en güçlü kütüphanelerdir.') !!}</p>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="flex flex-wrap mx-[-15px] mt-10">
|
||||
{{-- Data Pipeline --}}
|
||||
<div class="md:w-6/12 lg:w-6/12 xl:w-6/12 w-full flex-[0_0_auto] !px-[15px] max-w-full mb-8" data-cue="slideInUp">
|
||||
<div class="card h-full !border-[#e2e8f0] border-solid border shadow-sm !rounded-[1rem] p-8 ai-card">
|
||||
<div class="flex items-center mb-4">
|
||||
<span class="material-symbols-outlined !text-[2rem] text-[#e31e24] mr-3">schema</span>
|
||||
<h4 class="!text-[1.25rem] font-bold mb-0">{!! t('1. Veri Modelleme ve Giriş Hattı') !!}</h4>
|
||||
</div>
|
||||
<p class="text-muted !text-[0.9rem] mb-4">{!! t('Derin öğrenme modellerinde performansın %70\'i verinin GPU/TPU birimlerine ne kadar efektif beslendiğiyle (throughput) ilişkilidir. Her iki kütüphane de asenkron veri işlemek için optimize edilmiştir:') !!}</p>
|
||||
<ul class="pl-4 mb-0 text-[0.85rem]">
|
||||
<li class="mb-2"><strong>PyTorch (<code class="bg-[#f1f5f9] px-1 rounded">torch.utils.data</code>):</strong> <code class="bg-[#f1f5f9] px-1 rounded">Dataset</code> ve <code class="bg-[#f1f5f9] px-1 rounded">DataLoader</code> soyutlamaları. Özel veri okuma için sihirli metotlar (<code class="bg-[#f1f5f9] px-1 rounded">__len__</code>, <code class="bg-[#f1f5f9] px-1 rounded">__getitem__</code>) ezilir. RAM/GPU transferi <code class="bg-[#f1f5f9] px-1 rounded">num_workers</code> ile paralelleştirilir.</li>
|
||||
<li><strong>TensorFlow (<code class="bg-[#f1f5f9] px-1 rounded">tf.data</code>):</strong> Tamamen veri akış grafiği mantığı. Diskteki büyük veriler için <strong>TFRecord</strong> yapıları. <code class="bg-[#f1f5f9] px-1 rounded">.prefetch(tf.data.AUTOTUNE)</code> ile darboğaz önleme mekanizmaları.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
{{-- Model Architecture --}}
|
||||
<div class="md:w-6/12 lg:w-6/12 xl:w-6/12 w-full flex-[0_0_auto] !px-[15px] max-w-full mb-8" data-cue="slideInUp">
|
||||
<div class="card h-full !border-[#e2e8f0] border-solid border shadow-sm !rounded-[1rem] p-8 ai-card">
|
||||
<div class="flex items-center mb-4">
|
||||
<span class="material-symbols-outlined !text-[2rem] text-[#6a1b9a] mr-3">architecture</span>
|
||||
<h4 class="!text-[1.25rem] font-bold mb-0">{!! t('2. Model Yapılandırma ve Mimari Tasarım') !!}</h4>
|
||||
</div>
|
||||
<p class="text-muted !text-[0.9rem] mb-4">{!! t('Modellerin katman katman örüldüğü ve fonksiyonların tanımlandığı aşamadır. İki çerçevenin felsefi ayrımı burada netleşir:') !!}</p>
|
||||
<ul class="pl-4 mb-0 text-[0.85rem]">
|
||||
<li class="mb-2"><strong>PyTorch (Dinamik Grafik):</strong> <strong>Eager Execution</strong> esasıyla satır satır işletilir. <code class="bg-[#f1f5f9] px-1 rounded">nn.Module</code> sınıflarında veri akışı <code class="bg-[#f1f5f9] px-1 rounded">forward</code> fonksiyonunda manuel yönetilir. Python <code class="bg-[#f1f5f9] px-1 rounded">pdb</code> ile hata ayıklama kolaylığı.</li>
|
||||
<li><strong>TensorFlow / Keras 3 (Statik ve Esnek):</strong> Keras 3 ile backend olarak TF, PyTorch veya JAX seçilebilir. JIT derleme için <code class="bg-[#f1f5f9] px-1 rounded">@tf.function</code> dekoratörüyle C++ grafik optimizasyonu.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
{{-- Training & Gradients --}}
|
||||
<div class="md:w-6/12 lg:w-6/12 xl:w-6/12 w-full flex-[0_0_auto] !px-[15px] max-w-full mb-8" data-cue="slideInUp">
|
||||
<div class="card h-full !border-[#e2e8f0] border-solid border shadow-sm !rounded-[1rem] p-8 ai-card">
|
||||
<div class="flex items-center mb-4">
|
||||
<span class="material-symbols-outlined !text-[2rem] text-[#2563eb] mr-3">model_training</span>
|
||||
<h4 class="!text-[1.25rem] font-bold mb-0">{!! t('3. Model Eğitimi & Dağıtık Öğrenme') !!}</h4>
|
||||
</div>
|
||||
<p class="text-muted !text-[0.9rem] mb-2"><strong>Gradiyen Hesaplama:</strong></p>
|
||||
<ul class="pl-4 mb-4 text-[0.85rem]">
|
||||
<li><strong>PyTorch (Autograd):</strong> <code class="bg-[#f1f5f9] px-1 rounded">loss.backward()</code> ile gradyan zinciri hesaplanır. Her döngüde <code class="bg-[#f1f5f9] px-1 rounded">optimizer.zero_grad()</code> ile gradyanların sıfırlanması kritiktir.</li>
|
||||
<li><strong>TensorFlow:</strong> Açık bağlam yöneticisi (<code class="bg-[#f1f5f9] px-1 rounded">tf.GradientTape</code>) içinde gradyanlar hesaplanıp optimizer'a beslenir.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
<p class="text-muted !text-[0.9rem] mb-2"><strong>Dağıtık Eğitim:</strong></p>
|
||||
<p class="text-[0.85rem] mb-0">{!! t('Büyük modelleri GPU\'lara sığdırmak için PyTorch <strong>DDP/FSDP</strong> (Ring-AllReduce) kullanırken, TensorFlow <strong>MirroredStrategy</strong> mimarisi ile kod değiştirmeden eğitimi ölçeklendirir.') !!}</p>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
{{-- Fine-Tuning & PEFT --}}
|
||||
<div class="md:w-6/12 lg:w-6/12 xl:w-6/12 w-full flex-[0_0_auto] !px-[15px] max-w-full mb-8" data-cue="slideInUp">
|
||||
<div class="card h-full !border-[#e2e8f0] border-solid border shadow-sm !rounded-[1rem] p-8 ai-card">
|
||||
<div class="flex items-center mb-4">
|
||||
<span class="material-symbols-outlined !text-[2rem] text-[#059669] mr-3">tune</span>
|
||||
<h4 class="!text-[1.25rem] font-bold mb-0">{!! t('4. İnce Ayar (PEFT) ve Tuning') !!}</h4>
|
||||
</div>
|
||||
<p class="text-muted !text-[0.9rem] mb-4">{!! t('Milyarlarca parametreli (LLM/Vision) modelleri devasa donanım maliyetleri olmadan özel görevlere uyarlıyoruz:') !!}</p>
|
||||
<ul class="pl-4 mb-4 text-[0.85rem]">
|
||||
<li class="mb-2"><strong>LoRA (Low-Rank Adaptation):</strong> Orijinal model dondurulur, değişim matrisi düşük boyutlu iki matris ($A \times B$) olarak eğitilir. Parametre sayısı %99 azalır.</li>
|
||||
<li class="mb-2"><strong>QLoRA (Quantized LoRA):</strong> Ağırlıklar 4-bit (NF4) hassasiyete sıkıştırılıp VRAM %75 düşürülürken adaptörler 16-bit eğitilir.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
<p class="text-[0.85rem] mb-0"><strong>Hiperparametre Tuning:</strong> {!! t('Ray Tune veya Optuna ile ASHA erken durdurma algoritmaları entegre edilerek optimum parametreler taranır.') !!}</p>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
{{-- Deployment Matrix --}}
|
||||
<div class="flex flex-wrap mx-[-15px] mt-10">
|
||||
<div class="w-full flex-[0_0_auto] !px-[15px] max-w-full" data-cue="slideInUp">
|
||||
<div class="text-center mb-6">
|
||||
<h4 class="!text-[1.5rem] font-bold">{!! t('5. Sistemler ve Yaygınlaştırma (Deployment) Mimarileri') !!}</h4>
|
||||
<p class="text-muted">{!! t('Eğitim sonrası modellerin düşük gecikmeli (low latency) ve ölçeklenebilir çıkarım (inference) sunması için altyapı matrisimiz.') !!}</p>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="table-responsive">
|
||||
<table class="table matrix-table w-full text-left">
|
||||
<thead>
|
||||
<tr>
|
||||
<th>{!! t('Aşama / İhtiyaç') !!}</th>
|
||||
<th>PyTorch Ekosistemi</th>
|
||||
<th>TensorFlow Ekosistemi</th>
|
||||
</tr>
|
||||
</thead>
|
||||
<tbody>
|
||||
<tr>
|
||||
<td class="font-semibold">{!! t('Model Derleme & Optimizasyon') !!}</td>
|
||||
<td><strong>TorchScript</strong> (C++ runtime çevirisi) veya <strong>PyTorch 2.x <code>torch.compile</code></strong> (Inductor compiler altyapısı).</td>
|
||||
<td><strong>XLA (Accelerated Linear Algebra)</strong> derleyicisi grafikleri optimize eder, operasyonları birleştirir.</td>
|
||||
</tr>
|
||||
<tr>
|
||||
<td class="font-semibold">{!! t('Büyük Ölçekli Sunum (Production)') !!}</td>
|
||||
<td><strong>TorchServe</strong> veya NVIDIA Triton Inference Server.</td>
|
||||
<td><strong>TensorFlow Serving</strong>: Dinamik versiyonlama, A/B testi, gRPC/REST desteği.</td>
|
||||
</tr>
|
||||
<tr>
|
||||
<td class="font-semibold">{!! t('Mobil ve Uç Cihazlar (Edge AI)') !!}</td>
|
||||
<td><strong>ExecuTorch</strong>: Gelişmiş gömülü sistemler ve mobil çalışma zamanı.</td>
|
||||
<td><strong>LiteRT / TensorFlow Lite</strong>: 8-bit quantization ve pruning destekli olgun ekosistem.</td>
|
||||
</tr>
|
||||
</tbody>
|
||||
</table>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</section>
|
||||
|
||||
{{-- Capabilities Section --}}
|
||||
<section class="wrapper bg-soft-primary ai-dev-section">
|
||||
<div class="container pt-[4.5rem] pb-[4.5rem] xl:pt-24 xl:pb-24 lg:pt-24 lg:pb-24 md:pt-24 md:pb-24">
|
||||
<div class="flex flex-wrap mx-[-15px] !text-center">
|
||||
<div class="lg:w-10/12 xl:w-9/12 xxl:w-8/12 flex-[0_0_auto] !px-[15px] max-w-full !mx-auto !relative" data-cues="slideInUp" data-group="cap-header" data-duration="400">
|
||||
<h2 class="!text-[0.8rem] !leading-[1.35] !tracking-[0.02rem] uppercase !text-[#74788d] !mb-3">{!! t('Neler Yapıyoruz?') !!}</h2>
|
||||
<h3 class="xl:!text-[2rem] !text-[calc(1.325rem_+_0.9vw)] font-semibold !leading-[1.2] !mb-12 lg:!px-5 xl:!px-0 xxl:!px-6">
|
||||
{!! t('Trunçgil Teknoloji') !!} <span class="text-gradient gradient-7">{!! t('Yapay Zeka Yetkinlikleri') !!}</span>
|
||||
</h3>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="flex flex-wrap mx-[-15px]" data-cues="slideInUp" data-group="cap-cards" data-interval="-150" data-duration="400">
|
||||
<div class="md:w-6/12 lg:w-4/12 xl:w-4/12 w-full flex-[0_0_auto] !px-[15px] !mt-6 max-w-full">
|
||||
<div class="card h-full !shadow-sm border-0 flex flex-col justify-between !rounded-[1.2rem] overflow-hidden ai-card">
|
||||
<div class="card-body !p-8 flex-[1_1_auto] flex flex-col text-center items-center">
|
||||
<div class="icon btn btn-circle btn-lg btn-soft-purple pointer-events-none !mb-4 w-12 h-12 !inline-flex !items-center !justify-center !leading-none !rounded-full">
|
||||
<span class="material-symbols-outlined !text-[1.8rem]">smart_toy</span>
|
||||
</div>
|
||||
<h4 class="!text-[1.15rem] !font-bold !mb-2">{!! t('Özel LLM İnce Ayarı') !!}</h4>
|
||||
<p class="!text-[0.85rem] !mb-0 text-muted flex-1">{!! t('Llama, Mistral ve Qwen gibi açık kaynak Büyük Dil Modellerini kurumsal bilgi tabanınıza QLoRA ile maliyet-efektif olarak eğitiyoruz.') !!}</p>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="md:w-6/12 lg:w-4/12 xl:w-4/12 w-full flex-[0_0_auto] !px-[15px] !mt-6 max-w-full">
|
||||
<div class="card h-full !shadow-sm border-0 flex flex-col justify-between !rounded-[1.2rem] overflow-hidden ai-card">
|
||||
<div class="card-body !p-8 flex-[1_1_auto] flex flex-col text-center items-center">
|
||||
<div class="icon btn btn-circle btn-lg btn-soft-purple pointer-events-none !mb-4 w-12 h-12 !inline-flex !items-center !justify-center !leading-none !rounded-full">
|
||||
<span class="material-symbols-outlined !text-[1.8rem]">visibility</span>
|
||||
</div>
|
||||
<h4 class="!text-[1.15rem] !font-bold !mb-2">{!! t('Bilgisayarlı Görü (Vision)') !!}</h4>
|
||||
<p class="!text-[0.85rem] !mb-0 text-muted flex-1">{!! t('Nesne tespiti, otonom kalite kontrol ve yüz tanıma sistemlerini yüksek performanslı edge cihazlar veya bulut GPU ağlarında koşturuyoruz.') !!}</p>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="md:w-6/12 lg:w-4/12 xl:w-4/12 w-full flex-[0_0_auto] !px-[15px] !mt-6 max-w-full">
|
||||
<div class="card h-full !shadow-sm border-0 flex flex-col justify-between !rounded-[1.2rem] overflow-hidden ai-card">
|
||||
<div class="card-body !p-8 flex-[1_1_auto] flex flex-col text-center items-center">
|
||||
<div class="icon btn btn-circle btn-lg btn-soft-purple pointer-events-none !mb-4 w-12 h-12 !inline-flex !items-center !justify-center !leading-none !rounded-full">
|
||||
<span class="material-symbols-outlined !text-[1.8rem]">router</span>
|
||||
</div>
|
||||
<h4 class="!text-[1.15rem] !font-bold !mb-2">{!! t('Edge AI Çözümleri') !!}</h4>
|
||||
<p class="!text-[0.85rem] !mb-0 text-muted flex-1">{!! t('LiteRT ve ExecuTorch mimarileriyle yapay zeka çıkarım gücünü mobil uygulamalara ve düşük güç tüketen uç cihazlara (IoT) taşıyoruz.') !!}</p>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="md:w-6/12 lg:w-4/12 xl:w-4/12 w-full flex-[0_0_auto] !px-[15px] !mt-6 max-w-full">
|
||||
<div class="card h-full !shadow-sm border-0 flex flex-col justify-between !rounded-[1.2rem] overflow-hidden ai-card">
|
||||
<div class="card-body !p-8 flex-[1_1_auto] flex flex-col text-center items-center">
|
||||
<div class="icon btn btn-circle btn-lg btn-soft-purple pointer-events-none !mb-4 w-12 h-12 !inline-flex !items-center !justify-center !leading-none !rounded-full">
|
||||
<span class="material-symbols-outlined !text-[1.8rem]">hub</span>
|
||||
</div>
|
||||
<h4 class="!text-[1.15rem] !font-bold !mb-2">{!! t('Yüksek Hızlı Veri Hatları') !!}</h4>
|
||||
<p class="!text-[0.85rem] !mb-0 text-muted flex-1">{!! t('Büyük verileri asenkron işleyip modellerinizi besleyecek yüksek throughput (tf.data) mimarileri ve veri ambarları kuruyoruz.') !!}</p>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="md:w-6/12 lg:w-4/12 xl:w-4/12 w-full flex-[0_0_auto] !px-[15px] !mt-6 max-w-full">
|
||||
<div class="card h-full !shadow-sm border-0 flex flex-col justify-between !rounded-[1.2rem] overflow-hidden ai-card">
|
||||
<div class="card-body !p-8 flex-[1_1_auto] flex flex-col text-center items-center">
|
||||
<div class="icon btn btn-circle btn-lg btn-soft-purple pointer-events-none !mb-4 w-12 h-12 !inline-flex !items-center !justify-center !leading-none !rounded-full">
|
||||
<span class="material-symbols-outlined !text-[1.8rem]">recommend</span>
|
||||
</div>
|
||||
<h4 class="!text-[1.15rem] !font-bold !mb-2">{!! t('Öneri & Karar Sistemleri') !!}</h4>
|
||||
<p class="!text-[0.85rem] !mb-0 text-muted flex-1">{!! t('Collaborative filtering ve derin öğrenme ile kullanıcı davranışlarını öngören kişiselleştirilmiş e-ticaret ve analiz motorları geliştiriyoruz.') !!}</p>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="md:w-6/12 lg:w-4/12 xl:w-4/12 w-full flex-[0_0_auto] !px-[15px] !mt-6 max-w-full">
|
||||
<div class="card h-full !shadow-sm border-0 flex flex-col justify-between !rounded-[1.2rem] overflow-hidden ai-card">
|
||||
<div class="card-body !p-8 flex-[1_1_auto] flex flex-col text-center items-center">
|
||||
<div class="icon btn btn-circle btn-lg btn-soft-purple pointer-events-none !mb-4 w-12 h-12 !inline-flex !items-center !justify-center !leading-none !rounded-full">
|
||||
<span class="material-symbols-outlined !text-[1.8rem]">storage</span>
|
||||
</div>
|
||||
<h4 class="!text-[1.15rem] !font-bold !mb-2">{!! t('Production Mimarisi') !!}</h4>
|
||||
<p class="!text-[0.85rem] !mb-0 text-muted flex-1">{!! t('Geliştirilen modelleri TF Serving veya Triton Server ile Kubernetes ortamında zero-downtime ve düşük gecikme ile ölçekliyoruz.') !!}</p>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</section>
|
||||
|
||||
{{-- FAQ Section --}}
|
||||
<section class="wrapper !bg-[#ffffff] ai-dev-section">
|
||||
<div class="container pt-[4.5rem] pb-[4.5rem] xl:pt-24 xl:pb-24 lg:pt-24 lg:pb-24 md:pt-24 md:pb-24">
|
||||
<div class="flex flex-wrap mx-[-15px]">
|
||||
<div class="xl:w-11/12 xxl:w-10/12 w-full flex-[0_0_auto] !px-[15px] max-w-full !mx-auto">
|
||||
<div class="!relative !mb-12 text-center" data-cues="slideInUp" data-group="faq-header" data-duration="400">
|
||||
<h2 class="!text-[0.8rem] uppercase !text-[#74788d] !mb-3 !leading-[1.35]">{!! t('Sık Sorulan Sorular') !!}</h2>
|
||||
<h3 class="!text-[calc(1.325rem_+_0.9vw)] font-bold !leading-[1.2] xl:!text-[2rem] !mb-0 lg:!px-8 xl:!px-12">
|
||||
{!! t('Yapay Zeka Projeleri İçin') !!} <span class="text-gradient gradient-7">{!! t('Merak Edilenler') !!}</span>
|
||||
</h3>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="flex flex-wrap mx-[-15px]">
|
||||
<div class="xl:w-6/12 lg:w-6/12 w-full flex-[0_0_auto] !px-[15px] max-w-full !mb-0" data-cues="slideInUp" data-group="faq-list-1" data-interval="-150" data-duration="400">
|
||||
<div id="accordion-ai-1" class="accordion-wrapper">
|
||||
|
||||
<div class="card accordion-item !mb-5 !shadow-sm">
|
||||
<div class="card-header !mb-0 !p-[.9rem_1.3rem_.85rem] !border-0 !rounded-[0.4rem] !bg-inherit" id="heading-ai-1">
|
||||
<button class="!text-[#343f52] !text-[0.9rem] font-semibold hover:!text-[#e31e24] before:!text-[#e31e24] collapsed" data-bs-toggle="collapse" data-bs-target="#collapse-ai-1" aria-expanded="false" aria-controls="collapse-ai-1">
|
||||
{!! t('Özel dil modeli (LLM) eğitimi maliyetli midir?') !!}
|
||||
</button>
|
||||
</div>
|
||||
<div id="collapse-ai-1" class="collapse" aria-labelledby="heading-ai-1" data-bs-target="#accordion-ai-1">
|
||||
<div class="card-body p-[0_1.25rem_.25rem_2.35rem] !text-[0.85rem] text-muted">
|
||||
<p>{!! t('Eskiden devasa bütçeler gerektiren bu işlemler, LoRA ve QLoRA (Quantization) teknikleri sayesinde dramatik olarak ucuzlamıştır. Modeli tamamen yeniden eğitmek yerine sadece belirli parametreleri güncelleyerek maliyetleri %99 oranında düşürüyoruz.') !!}</p>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="card accordion-item !mb-5 !shadow-sm">
|
||||
<div class="card-header !mb-0 !p-[.9rem_1.3rem_.85rem] !border-0 !rounded-[0.4rem] !bg-inherit" id="heading-ai-2">
|
||||
<button class="!text-[#343f52] !text-[0.9rem] font-semibold hover:!text-[#e31e24] before:!text-[#e31e24] collapsed" data-bs-toggle="collapse" data-bs-target="#collapse-ai-2" aria-expanded="false" aria-controls="collapse-ai-2">
|
||||
{!! t('Veri gizliliğini nasıl sağlıyorsunuz?') !!}
|
||||
</button>
|
||||
</div>
|
||||
<div id="collapse-ai-2" class="collapse" aria-labelledby="heading-ai-2" data-bs-target="#accordion-ai-1">
|
||||
<div class="card-body p-[0_1.25rem_.25rem_2.35rem] !text-[0.85rem] text-muted">
|
||||
<p>{!! t('Kurumsal verilerinizi dış API\'lara göndermek yerine açık kaynaklı modelleri (Llama vb.) doğrudan kendi sunucularınızda (On-Premise) barındırarak %100 veri gizliliği garanti ediyoruz.') !!}</p>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="xl:w-6/12 lg:w-6/12 w-full flex-[0_0_auto] !px-[15px] max-w-full" data-cues="slideInUp" data-group="faq-list-2" data-interval="-150" data-delay="300" data-duration="400">
|
||||
<div id="accordion-ai-2" class="accordion-wrapper">
|
||||
|
||||
<div class="card accordion-item !mb-5 !shadow-sm">
|
||||
<div class="card-header !mb-0 !p-[.9rem_1.3rem_.85rem] !border-0 !rounded-[0.4rem] !bg-inherit" id="heading-ai-3">
|
||||
<button class="!text-[#343f52] !text-[0.9rem] font-semibold hover:!text-[#e31e24] before:!text-[#e31e24] collapsed" data-bs-toggle="collapse" data-bs-target="#collapse-ai-3" aria-expanded="false" aria-controls="collapse-ai-3">
|
||||
{!! t('Edge AI (Uç Cihazlarda Yapay Zeka) nerede kullanılır?') !!}
|
||||
</button>
|
||||
</div>
|
||||
<div id="collapse-ai-3" class="collapse" aria-labelledby="heading-ai-3" data-bs-target="#accordion-ai-2">
|
||||
<div class="card-body p-[0_1.25rem_.25rem_2.35rem] !text-[0.85rem] text-muted">
|
||||
<p>{!! t('İnternet bağlantısının olmadığı fabrikalarda (kalite kontrol), mobil uygulamalarda anlık yüz tanıma ve güvenlik sistemlerinde modellerin buluta gitmeden cihaz üzerinde koşturulması için LiteRT ve ExecuTorch mimarileri kullanılır.') !!}</p>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="card accordion-item !mb-5 !shadow-sm">
|
||||
<div class="card-header !mb-0 !p-[.9rem_1.3rem_.85rem] !border-0 !rounded-[0.4rem] !bg-inherit" id="heading-ai-4">
|
||||
<button class="!text-[#343f52] !text-[0.9rem] font-semibold hover:!text-[#e31e24] before:!text-[#e31e24] collapsed" data-bs-toggle="collapse" data-bs-target="#collapse-ai-4" aria-expanded="false" aria-controls="collapse-ai-4">
|
||||
{!! t('PyTorch mu TensorFlow mu tercih etmeliyim?') !!}
|
||||
</button>
|
||||
</div>
|
||||
<div id="collapse-ai-4" class="collapse" aria-labelledby="heading-ai-4" data-bs-target="#accordion-ai-2">
|
||||
<div class="card-body p-[0_1.25rem_.25rem_2.35rem] !text-[0.85rem] text-muted">
|
||||
<p>{!! t('İkisi de güçlü motorlardır. Ar-Ge, LLM ve inovatif denemeler için genelde PyTorch; devasa veri hatları, statik grafik optimizasyonları ve mobil entegrasyonlar için TensorFlow tercih edilir. Projenize uygun seçimi birlikte yapıyoruz.') !!}</p>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</section>
|
||||
|
||||
{{-- Footer Call to Action --}}
|
||||
<section class="wrapper image-wrapper bg-full bg-image bg-overlay bg-overlay-light-500 bg-content relative z-0" data-image-src="{{ asset('assets/img/photos/bg22.png') }}" style="background-image: url('{{ asset('assets/img/photos/bg22.png') }}');">
|
||||
<div class="container py-[4.5rem] xl:py-24 lg:py-24 md:py-24 !relative" style="z-index: 2;">
|
||||
<div class="flex flex-wrap mx-[-15px] !text-center">
|
||||
<div class="xl:w-11/12 xxl:w-9/12 w-full flex-[0_0_auto] !px-[15px] max-w-full !mx-auto">
|
||||
<h2 class="!text-[0.8rem] !tracking-[0.02rem] !leading-[1.35] uppercase text-gradient gradient-7 !mb-3">{!! t('Geleceği Birlikte İnşa Edelim') !!}</h2>
|
||||
<h3 class="xl:!text-[2rem] !text-[calc(1.325rem_+_0.9vw)] font-bold !leading-[1.25] !mb-7 lg:!px-[7rem] xl:!px-[7rem]">
|
||||
{!! t('Yapay Zeka ekosistemiyle işinizi bir adım öne taşımaya hazır mısınız?') !!}
|
||||
</h3>
|
||||
<a href="{{ $contactUrl }}" class="btn btn-lg btn-gradient gradient-7 rounded-full shadow-lg">{!! t('Projeyi Başlatın') !!}</a>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</section>
|
||||
@endsection
|
||||
Reference in New Issue
Block a user