11 Yapay Zeka Fikir Lideri

Date:

Share post:

11 Yapay Zeka Fikir Lideri blogumuzda, 2024’te izlenmesi gereken AI’da başarılara imza atan bilgisayarlı görü vizyonerlerini tanıtmaktadır.

Geçtiğimiz on yıl boyunca, bilgisayarlı görü – computer vision alanı, yapay zeka (AI)nın devrim niteliğinde atılımlarına şahit olmuştur. Karmaşık nesne tespit algoritmalarının geliştirilmesinden, görüntü sınıflandırmada kullanılan evrişimli sinir ağlarının (CNN’ler) yükselişine, yüz tanıma teknolojisindeki yeniliklere kadar, bilgisayarlı görü uygulamaları tüm endüstrileri dönüştürmektedir.

Yapay Zeka Avantaj Mı Dezavantaj Mı?

Bu makalemizde bu dönüşüme önemli katkıda bulunan kişileri ters kronolojik sırayla sıraladık. Listede aşağı indikçe, her bir yapay zeka fikir önderinin ana katkılarını tartışacağız. Bu kişiler, alana girmeye çalışan gelecek vadeden AI ve ML mühendisleri için bir ilham kaynağı olarak hizmet eder.

Yapay zekanın medya ve eğlence sektöründe kullanımı  ve Dall E ile sanatın yeni formu konulu içeriklerimize göz atın.

Bilgisayar Görüsüne Önemli Katkıda Bulunan En İyi 11 Yapay Zeka Fikir Önderi

11 AI influencer’ını aşağıdaki faktörler bazında sıraladık:

  • Bilgisayar görüsü alanına olan araştırma etkilerine,
  • Bilgisayar ve makine görüsü inovasyonlarına olan katkılarına,
  • Bilgisayar görüsü topluluğu üzerindeki etkilerine ve
  • Alanın geleceğini şekillendirme potansiyellerine göre

Cassie Kozyrkov – Veri Bilimi ve Analitikte Fikir Önderi

10. Cassie Kozyrkov: Veri Bilimi ve Analitikte Önemli Bir Ses

Cassie Kozyrkov, bu on yılın Yapay Zeka fikir liderinden biridir. Kariyerine Kuzey Karolina’da, NC State ve Duke Üniversitelerinde başladı. Burada istatistik, nörobilim ve psikoloji alanlarında eğitim gördü. Bu özverili çalışmaları, akademi dünyasının ötesine geçerek, önde gelen organizasyonlar tarafından da tanınmaktadır. LinkedIn tarafından, Kozyrkov 2019 yılında Veri Bilimi ve Analitikte #1 Top Voice ödülünü aldı.

Kendi sözleriyle Cassie Kozyrkov,

“Karar Zekasını demokratikleştirmek ve emniyetli ve güvenilir yapay zeka sağlamak”

misyonundadır.

Kozyrkov’un bu listeye girmesinin nedeni, araştırmaları ve yapay zeka topluluğunu makine zekası ile mümkün olanın sınırlarını zorlamaya teşvik etmesidir. Konuşmalar yapmak üzere davet edilen Kozyrkov, Web Summit gibi popüler konferanslarda sıkça yer alır. Bu etkinliklerde, seyircilerini AI hakkında öğrenmeye devam etmeye ve veriye dayalı kararlar almaya teşvik eder. Ayrıca, Kozyrkov tutkulu bir yazar olup, Harvard Business Review gibi önemli yayınlarda makaleleri yayımlanmıştır. Kozyrkov’un “Riskleri Daha Erken Tanımak İçin Analitiklere Yatırım Yapın” başlıklı makalesi, erken risk tespitinde analitiğin önemini vurgular. Bu makale Harvard Business Review’da yayımlanmıştır. Forbes da çabalarını tanımış ve Kozyrkov’u Forbes AI veri bilimi sayısının kapağında yer vermiştir. Kozyrkov, eski Google Cloud Baş Karar Bilimcisi olarak görev yapmıştır. Katkıları, onun veri bilimi, veri analitiği ve makine zekası alanında bir vizyoner olarak adını pekiştirmiştir.

Daphne Koller: AI Eğitimi ve Biyomedisinde Öncülük Ediyor

9. Daphne Koller: AI Eğitimi ve Biyomedikal’ta Öncülük Ediyor

Stanford bilgisayar bilimleri profesörü ve kurucu ortağı Daphne Koller, dokuzuncu sırayı alıyor. Daphne, akademi ve çevrimiçi eğitim alanında önemli etkiler bırakmıştır. AI, özellikle biyomedikal alanda yaptığı etkileyici çalışmalar, etkisini göstermektedir. Koller’i, makine öğrenimi ve olasılıklı grafik modellerine yaptığı çığır açan katkılarından dolayı tanıyoruz. Stanford Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Bölümü’nde Profesör olarak görev yaparken, karmaşık görsel verilerin anlaşılmasını ve yorumlanmasını geliştiren araştırmalar yapmıştır.

Daphne Koller biyomedisinde makine öğreniminin uygulanmasının zorunluluğunu vurguluyor. “Bunun nedeni iki katmanlıdır: yeterince yüksek kaliteli, ilgili veri yok; ve her iki alanı da anlayan ve önemli sorunları tanımlayıp ‘doğru’ çözümleri tasarlayabilen yeterince ‘iki dilli’ insan yok” – kaynak. Akademik başarılarının ötesinde, Koller Coursera’nın kurucu ortağıdır. Coursera, bildiğimiz gibi eğitim erişilebilirliğini değiştiren bir çevrimiçi öğrenim platformudur. Liderliği ve eğitime olan bağlılığı, bilgisayar görüşünü küresel bir izleyici kitlesine sunmada kilit bir rol oynamıştır. Coursera aracılığıyla Koller, farklı geçmişlere sahip öğrencilerin bilgisayar görüşü hakkında bilgi edinmelerini sağlamıştır. Katkıları, akademik çabaların ötesine geçerek, eğitim ve daha geniş teknolojik manzara üzerinde bir etki oluşturmuştur. Bu etkiyi pekiştiren Koller, 2012 yılında Time’ın En Etkili 100 Kişisi tanınmasını almıştır.

Andrej Karpathy: Tesla’nın Ünlü Bilgisayar Bilimcisi

8. Andrej Karpathy: Tesla’nın Ünlü Bilgisayar Bilimcisi

Stanford’dan doktorasını alan Andrej Karpathy, dünyanın önde gelen üç AI projesine önemli katkılarda bulunmuştur. Doktora tezi, evrişimsel/yinelenen sinir ağlarının tasarımını ve bilgisayar görüşü, doğal dil işleme ve bu alanların kesişimlerindeki uygulamalarını inceledi. Karpathy yolculuğuna Google DeepMind ile başladı, burada model tabanlı derin takviye öğrenmesine odaklandı. 2016’da OpenAI’ın kurucu üyesi olarak geçiş yaparak burada bir araştırma bilimcisi olarak görev yaptı, AI’nin hem teorik hem de uygulamalı yönlerine katkıda bulundu. Bu araştırma, AI’nin akademik keşif ile pratik uygulamaları arasındaki boşluğu önemli ölçüde kapattı. Haziran 2017’de Karpathy, Tesla’ya katılarak Otopilot özelliğinin arkasındaki takımı yönetti. Burada, desen tanıma ve nesne tespiti için evrişimsel sinir ağlarını kullandı. Bu rolde, özelliği şerit takip etmekten karmaşık şehir sokaklarında Tam Kendi Kendine Sürüş Beta ile gezinmeye kadar ilerletti.

Andrej Karpathy, DeepMind, Tesla ve OpenAI’daki katkıları nedeniyle yapay zeka (AI) alanında en tanınmış kişilerden biridir – kaynak. Etkileyici endüstri rollerinin ötesinde, Karpathy eğitim alanında da önemli bir rol oynamıştır. Karpathy, Stanford’un Görsel Tanıma için Evrişimsel Sinir Ağları dersinin baş eğitmeni olarak görev yapmıştır. Makine öğrenimi, derin öğrenme, bilgisayar görüşü ve doğal dil işleme (NLP) alanlarına yaptığı katkılar, hızla gelişen AI manzarasındaki etkisini vurgular. Böylece onu dünyanın en üst düzey AI etkileyicilerinden biri olarak konumlandırır.

Kaiming He: ResNet’in Arkasındaki Beyin

7. Kaiming He: ResNet‘in Arkasındaki Beyin

AI’daki en etkili kişileri tartışırken, bu liste Kaiming He olmadan tamamlanmaz. Kaiming, bilgisayar bilimi, derin öğrenme ve bilgisayar görüşü alanlarında öne çıkan bir bilgisayar bilimcisi ve önemli bir kamu figürüdür. Hong Kong Çin Üniversitesi’nden doktorasını aldıktan sonra Facebook AI Research’e katıldı.

Kaiming He, tüm zamanların en çok kullanılan derin öğrenme mimarilerinden biri olan ResNet’in yaratıcısıdır. Kendi sözleriyle Kaiming’in uzun vadeli hedefi,

“insan zekasını daha yetenekli yapay zeka ile artırmak”tır.

En dikkat çekici başarısı, özellikle bilgisayar görüşü alanında derin öğrenmede dönüm noktası olan Artık Ağlar (ResNets) geliştirmesidir. ResNets, görüntü tanıma ve görüntü segmentasyon sistemlerinin doğruluğunu önemli ölçüde iyileştirmiştir. ResNets’in geliştirilmesinden önce, kaybolan gradyan sorunu meydana gelmişti. Bu, çıktı katmanlarının daha önceki katmanlara geri yayılırken gradyanların küçülmesi sonucu ortaya çıkmıştı.

ResNet, “kısayol bağlantıları” tanıtarak, daha derin sinir ağlarının eğitilmesini karmaşıklığı azaltarak mümkün kıldı, bu da bir zamanlar ulaşılamaz olarak kabul edilen bir başarıydı. Ayrıca, etkisi, ICCV En İyi Öğrenci Makalesi Ödülü alan Mask R-CNN ve Yoğun Nesne Tespiti için Focal Loss gibi çoklu yüksek etkili projelere uzanmaktadır. Bu çalışmalar, bilgisayar görüşü alanında ilerlemesindeki rolünü daha da vurgulamaktadır.

ResNets’in önemi, ILSVRC & COCO 2015 gibi çeşitli yarışmalardaki rolleri ile açıkça görülmektedir. Burada He’nin ekibi, ImageNet sınıflandırması, ImageNet tespiti ve COCO segmentasyonu gibi görevlerde birinci sırayı almıştır. Bilgisayar görüşüne bu kadar güçlü katkılarda bulunmuş olmasıyla, He’nin AI topluluğu üzerindeki etkisini sürdüreceğinde şüphe yoktur.

Fei-Fei Li: ImageNet’in Vizyoner Yaratıcısı

6. Fei-Fei Li: ImageNet’in Vizyoner Yaratıcısı

Fei-Fei Li, Stanford Üniversitesi bilgisayar bilimi bölümünde profesör ve Stanford’un AI Enstitüsü’nün eş-direktörüdür. Geniş bir görsel veritabanı olan ImageNet’e yaptığı kritik katkıyla tanınan Li, bilgisayar görüşü araştırmalarını önemli ölçüde ileriye taşımıştır.

Dr. Fei-Fei Li, Stanford AI Enstitüsü’nde eş-direktör olarak görev yapan önde gelen bir bilgisayar bilimcisi ve en çok ImageNet ve AI4ALL girişimlerinin yaratılmasıyla tanınır – kaynak. ImageNet, geniş bir koleksiyonuyla öne çıkan, etiketlenmiş resimlerin bulunduğu bir veritabanı olarak önemli bir başarıdır. Bu veritabanı, makine öğrenimi algoritmalarının manzarasını derinden şekillendirerek, algoritmaların çeşitli görüntüleri tanıma ve işleme yeteneğini yükseltmiştir. 2017 yılında, AI’da çeşitlilik ve kapsayıcılığa olan bağlılığını vurgulayarak, Li kar amacı gütmeyen AI4ALL’ü kurdu. Bu organizasyon, çeşitli geçmişlere sahip gelecek nesil AI uygulayıcılarını ve liderlerini eğitmeyi ve güçlendirmeyi amaçlamaktadır. Böylece, AI’da kapsayıcılık değerlerini ve etik düşünceleri vurgulamaktadır. Li’nin başarıları ve AI’deki çeşitliliği teşvik etmeye olan adanmışlığı, onu alandaki en üst figürlerden biri olarak konumlandırmaktadır.

Geoffrey Hinton: Tanınmış Sinir Ağı Bilimcisi

5. Geoffrey Hinton: Tanınmış Sinir Ağı Bilimcisi

Yapay zeka alanına yaptığı çığır açan katkılarla tanınan Geoffrey Hinton, bir AI etkileyicisi olarak 5. sırayı alır. Bilgisayar bilimci ve bilişsel psikolog olan Hinton, özellikle 1986 yılında Nature dergisinde yayımlanan temel bir makalede geri yayılım algoritmasını tartışmıştır. Bu, çok katmanlı sinir ağlarının eğitim sürecini önemli ölçüde geliştirir. 2000 yılında, Hinton Kapsül Ağları fikrini sundu. Bu fikir, bölümlendirme ve tanımayı etkili bir şekilde birleştirerek, hiyerarşik ilişkilerin daha iyi modellenmesi sürecini birleştirir.

Ayrıca, Hinton 2012 ImageNet yarışması için AlexNet’in geliştirilmesinde kilit bir rol oynadı. Burada, görüntü sınıflandırmada derin öğrenmenin pratik uygulamasını sergiledi. Boltzmann makinelerinin de mucidi olarak, derin sinir ağları aracılığıyla denetimsiz öğrenmeye dair temel içgörüler sağladı. Stokastik bir sistem olarak işlev gören Boltzmann makinesi, veri kümeleri içindeki karmaşık desenlerin modellenmesinde önemli bir araçtır ve denetimsiz öğrenmedeki ilerlemelere büyük katkılar sağlamıştır.

Geoffrey Hinton, Boltzmann makinesini ortaklaşa icat etmesi ve görüntü sınıflandırması için dönüştürücü AlexNet’in geliştirilmesine katkıları dahil olmak üzere AI alanındaki ilerlemeleriyle tanınmaktadır – kaynak. Hinton, özellikle beyin benzeri sinir ağlarını taklit eden derin öğrenme teknikleri alanındaki çalışmalarına dair bir kanıt olarak 2018’de Turing Ödülü’nü aldı. Hinton’ın geniş araştırma portföyü, 200 hakemli makaleyi aşan çalışmaları kapsar. Bunlar arasında, 2012’de “ImageNet Sınıflandırması ile Derin Evrişimli Sinir Ağları” ve Yann LeCun ve Yoshua Bengio ile birlikte 2015’te yazdığı “Derin Öğrenme” makaleleri bulunmaktadır.

Ian Goodfellow: Düşmanca Makine Öğrenmesinde Bir Öncü

4. Ian Goodfellow: Çekişmeli Makine Öğrenmesinde Bir Öncü

Dördüncü sırada Ian Goodfellow bulunuyor. Goodfellow, özellikle çekişmeli makine öğrenmesi alanındaki çalışmalarıyla bilgisayar görüşü alanına önemli katkılarda bulunmuştur. 2014 yılında Yaratıcı Çekişmeli Ağlar (GAN’lar) icadı, AI dünyasında derin bir etki yarattı.

Ian Goodfellow, Yaratıcı Çekişmeli Ağlar (GAN’lar) icadıyla AI’da kritik bir rol oynamıştır – kaynak. GAN’lar, iki sinir ağını birbirine karşı kullanarak gerçekçi görüntüler üretme konusunda yenilikçi bir yaklaşım sundu: biri üretici, diğeri ise ayırt edici. Bu düşmanca süreç, üretilen görüntülerin kalitesini önemli ölçüde artırdı ve yapay görüntü oluşturma olanaklarını genişletti. GAN’ların ötesinde, Goodfellow’ın bilgisayar görüşüne etkisi, Google Brain ve Apple’daki rollerine de uzanmaktadır. Google Brain’deki görevi sırasında, Goodfellow AI destekli araçların geliştirilmesinde merkezi bir rol oynamıştır. Google Haritalar’ın yaratılmasındaki katılımı, çalışmalarının global olarak milyonlarca kullanıcı üzerindeki doğrudan etkisini göstermektedir. Pratik katkılarının yanı sıra, Goodfellow’un akademik çabaları da küçümsenemez. “Derin Öğrenme” ders kitabının yazarı ve “Yapay Zeka: Modern Bir Yaklaşım” kitabına katkıda bulunarak, AI eğitim manzarasını şekillendirmede yardımcı olmuştur. Goodfellow’un teorik ilerlemeler, pratik uygulamalar ve eğitim girişimlerine yönelik katkıları, onu bilgisayar görüşü alanında önde gelen AI etkileyicilerinden biri olarak konumlandırmaktadır.

Yann LeCun: CNN’lerin Kurucu Babası

3. Yann LeCun: CNN’lerin Kurucu Babası

Yann LeCun, makine öğrenimi, bilgisayar görüşü, mobil robotik ve hesaplamalı sinirbilimi alanlarında en popüler liderlerden biridir. Özellikle evrişimli sinir ağları (CNN’ler) geliştirmesiyle modern AI’a önemli katkılarda bulunmuş olup, bu başarısıyla bir Turing Ödülü kazanmıştır. Sonuç olarak, LeCun genellikle CNN’lerin kurucu babası olarak bilinir. CNN’ler, bilgisayar görüşünde bir temel olarak, grid benzeri topolojilere sahip verileri verimli bir şekilde işler.

Yann LeCun’un çalışmaları, nesne tespiti ve el yazısı tanıma gibi görevlerde hayati bir rol oynamıştır – kaynak. Sinir ağları üzerine yaptığı çalışmaların yanı sıra, LeCun DjVu’nun geliştirilmesiyle bir dönüm noktasına ulaştı. İleri düzey bir görüntü sıkıştırma teknolojisi olan DjVu, görüntü kalitesinden ödün vermeden depolama optimizasyonuna olanak tanıdı. LeCun’un yolculuğu, AT&T laboratuvarlarında görüntü işleme araştırma departmanı başkanı olarak görev aldığı dönemi de içerir. Bu pozisyonda, CNN’ler ve DjVu üzerine yoğunlaştı. Liderliği, 2012’de New York Üniversitesi Veri Bilimi Merkezi’nin kurulmasına kadar uzandı ve burada müfredat ve araştırmalar üzerinde etkili oldu. 2013 yılında Facebook’a (şimdi Meta) geçiş yaparak, AI Araştırmaları Direktörü olarak ilk görevine başladı. Bu rolde, yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerini ilerletme çabalarını yönetti. Yann LeCun’un bilgisayar görüşü tekniklerini ilerletmeye yönelik durmaksızın gösterdiği taahhüt, hak ettiği üçüncü sıradaki yerini pekiştiriyor.

Demis Hassabis: DeepMind’da Yapay Zeka İnovasyonu

2. Demis Hassabis: DeepMind’da Yapay Zeka İnovasyonu

DeepMind’ın CEO’su ve kurucu ortağı Demis Hassabis, iki numaralı sırada yer alıyor. Hassabis, sistem sinirbilimi ile makine öğrenimini entegre etmeye yönelik katkılarıyla AI araştırmalarının ön saflarında yer alıyor. Bununla birlikte, daha çok yönlü ve uyumlu öğrenme algoritmaları yaratmayı hedefledi.

Yann LeCun’un çalışmaları, nesne tespiti ve el yazısı tanıma gibi görevlerde hayati bir rol oynamıştır – kaynak. Sinir ağları üzerine yaptığı çalışmaların yanı sıra, LeCun DjVu’nun geliştirilmesiyle bir dönüm noktasına ulaştı. İleri düzey bir görüntü sıkıştırma teknolojisi olan DjVu, görüntü kalitesinden ödün vermeden depolama optimizasyonuna olanak tanıdı.

LeCun’un yolculuğu, AT&T laboratuvarlarında görüntü işleme araştırma departmanı başkanı olarak görev aldığı dönemi de içerir. Bu pozisyonda, CNN’ler ve DjVu üzerine yoğunlaştı. Liderliği, 2012’de New York Üniversitesi Veri Bilimi Merkezi’nin kurulmasına kadar uzandı ve burada müfredat ve araştırmalar üzerinde etkili oldu. 2013 yılında Facebook’a (şimdi Meta) geçiş yaparak, AI Araştırmaları Direktörü olarak ilk görevine başladı. Bu rolde, yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerini ilerletme çabalarını yönetti. Yann LeCun’un bilgisayar görüşü tekniklerini ilerletmeye yönelik durmaksızın gösterdiği taahhüt, hak ettiği üçüncü sıradaki yerini pekiştiriyor.

Andrew Ng: AI İlerlemelerine Öncülük Eden

1. Andrew Ng: AI İlerlemelerine Öncülük Eden

Andrew Yan-Tak Ng, bilgisayar görüşünde en etkili kişi olarak bir numaralı sıramızı alıyor. Geniş yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi çalışmalarıyla tanınan önde gelen bir bilgisayar bilimcisi ve girişimcidir. Google Brain’i kurucu ortak olarak kurmuş ve Baidu’da eski Başkan Yardımcısı ve Baş Bilim İnsanı olarak görev yapmıştır. Ng, Coursera, Landing AI ve DeepLearning.AI’yi kurarak, 2.5 milyondan fazla öğrenciye çevrimiçi derin öğrenme öğreterek derin öğrenmenin demokratikleşmesini sağlamıştır. Birçok şirkette baş veri bilimcisi olarak, Time dergisi ve Fast Company tarafından alandaki en etkili ve yaratıcı insanlardan biri olarak tanınmıştır. Google Brain’de, Ng, keskin derin öğrenme alanında ilerlemelerde kritik bir rol oynamıştır.

Bu ilerlemeler, bilgisayar görüşü ve konuşma tanıma dahil büyük ölçekli derin öğrenme algoritmalarına öncülük etmeyi içerir. Rehberliğinde geliştirilen büyük sinir ağı, 1 milyar parametre ile “Google Kedi” projesinde başarı elde etmiştir. Bu projede, sinir ağı, etiketlenmemiş YouTube videolarından kedileri tespit etmeyi öğrenmiştir. Ng’in Google Brain’deki liderliği, otonom araçlar gibi alanlarda derin öğrenmeyi önemli ölçüde ileriye taşımıştır. 2008’de, derin öğrenme için GPU kullanımına öncülük ederek, büyük veri kümeleri ve bilgisayar görüşü görevleri için derin öğrenmede temel olan karmaşık matris işlemlerini yönetmek için hesaplama verimliliğinden yararlanmıştır.

AI’da GPU hesaplamasının yaygınlaşması, derin sinir ağlarının eğitimini önemli ölçüde hızlandırarak bilgisayar görüşünün ilerlemesini hızlandırmıştır. 2018’de Ng, AI Fund’ı kurdu ve üretimde bilgisayar görüşünü entegre etmeye odaklanan Landing AI’ı kurdu. Andrew Ng, bilgisayar görüşünde en etkili figür olarak öne çıkıyor ve makine öğrenimi ve AI’ye yaptığı önemli katkılarla tanınmaktadır – kaynak.

Andrew Ng, bilgisayar görüşünde en etkili kişi olarak öne çıkıyor ve makine öğrenimi ve yapay zeka (AI) alanlarına yaptığı önemli katkılarla tanınıyor. Burada, yüz tanıma ve sağlık hizmetleri için bir AI sohbet robotu olan Melody gibi projeler için birkaç araştırma ekibi kurdu.

Gelecek Bilgisayar Görüşü Etkileyicileri Kimler Olacak?

Önümüzdeki on yıl içinde, yeni etkileyiciler çeşitli arka planlardan gelerek, teknoloji endüstrisi normlarına meydan okuyacak taze perspektifler ve yenilikçi yaklaşımlar getirecekler. Teknoloji ilerlemeye devam ettikçe, büyük veri analizi, bilgisayar görüşü ve yapay zeka kesişimi, çeşitli endüstrilerde yenilikçi atılımlar ve uygulamalar vaat ediyor. Etkileyicilerin çabaları, karmaşık zorlukların üstesinden gelmek ve AI ile mümkün olanların sınırlarını zorlamak için sahneyi hazırlıyor. Bilgisayar görüşündeki en son ve en önemli araştırmalar arasında, güçlü Segment Anything Modeli (SAM) ve YOLO algoritma ailesi bulunuyor.

Bu gelişmeler, AI’in nasıl şekillendirildiğini ve topluma nasıl entegre edildiğini anlamak için önemli olacak. Yeni nesil etkileyicilerin, AI ve bilgisayar görüşü teknolojilerini daha da ileriye taşıyacak yenilikçi fikirler ve çözümler üretmesi bekleniyor.

accessland.live
accessland.livehttps://accessland.live
Dakikalar içerisinde fark yaratmaya başlayın.Her ay yeni ve kaliteli video ve podcast içeriklerle hayatınızda ve kariyerinizde başarı hikayenizi yazın. Hemen Accessland.live'a üye olun.
spot_img

Related articles

Telifsiz Görseller için 5 Popüler Web Sitesi

Telifsiz görseller blogumuzda, telif hakkı olmadan kullanabileceğiniz yüksek kaliteli görseller sunan 5 popüler web sitesini keşfedin. Eğer bir içerik...

Köpek Psikolojisi – Köpeğinizi Anlamak İçin İpuçları

Köpek Psikolojisi blog yazımızda, sadık dostlarımızın davranışlarını daha iyi anlamak için uzman tavsiyeleri ve pratik bilgiler sunuyoruz. Bu En...

Neden Kısa Videoları Seviyoruz? Kısa Form İçerik Psikolojisi

Neden kısa videoları seviyoruz blogumuzda, kısa form içeriklerin insan beynine nasıl hitap ettiğini keşfedeceğiz. İşimizin en zor yanını paylaşalım....

Kısa Video Trendleri ve İstatistikleri

Kısa video trendleri blogumuzda, en güncel istatistiklerle, bu kısa içeriklerin dijital pazarlamaya katkılarını keşfedin. Günümüzde kısa videolar her yerde...