--- title: Demis Hassabis slug: demis-hassabis-166ae url: /detay/demis-hassabis-166ae type: biography language: Türkçe entity: primary: Demis Hassabis type: biography disambiguation: Demis Hassabis: DeepMind kurucusu, yapay zekâ öncüsü, AlphaGo'nun yaratıcısı. categories: - name: Yazılım Ve Yapay Zekâ slug: yazilim-ve-yapay-zeka url: /kategori/yazilim-ve-yapay-zeka tags: - AlphaGo - DeepMind - DerinÖğrenme - yapayzeka - makineöğrenmesi author: Ahsen Güneş created_at: 2025-04-11T21:24:51.650195+03:00 updated_at: 2025-04-17T09:45:05.338044+03:00 image: https://cdn.t3pedia.org/media/uploads/2025/04/11/h4q5KtPsRIgAFQ2T6C9xllrpD5loG4aM.webp --- # Demis Hassabis > Demis Hassabis, DeepMind'in kurucusu ve yapay zekâ alanında önde gelen araştırmacılardan biridir. Yapay zekâ, derin öğrenme ve nörobilim alanlarında yaptığı çalışmalarla tanınan Hassabis, AlphaGo ve benzeri projelerle yapay zekâ uygulamalarının gelişimine katkıda bulunmuştur. Hassabis'in çalışmaları, oyun teorisi ve sinirbilim gibi çeşitli disiplinleri birleştirerek yapay zekânın daha ileri seviyelere taşınmasını sağlamıştır. ## KURE Information Cards ### KURE Information Card: Demis Hassabis ![Demis-Hassabis-Google-DeepMind-Business-1437358148.webp](https://cdn.t3pedia.org/media/uploads/2025/04/11/nhCuKDgkY5L3aXguMPGzxenWojzaMnOH.webp) | Field | Value | |-------|-------| | custom_key_753752 | | | Doğum Yeri(Metin) | Londra, Birleşik Krallık | | Uzmanlık Alanı | Yapay Zeka, Derin Öğrenme, Güçlü Yapay Zeka | | custom_key_753752 | 1976-07-27 | | Unvan(lar) | DeepMind Kurucusu,Yapay Zeka Araştırmacısı,CEO | ## Article Content Demis Hassabis (d. 27 [Temmuz](/tr/detay/temmuz-748429/llms.txt) 1976, Londra, Birleşik Krallık), yapay zekâ ve derin öğrenme alanlarında [önemli](/tr/detay/onemli-0325c/llms.txt) katkılarda bulunan bir İngiliz araştırmacıdır. Hassabis, özellikle DeepMind'ın kurucusu olarak tanınır ve AlphaGo'nun arkasındaki isimdir. DeepMind, yapay zekâ araştırmalarına yönelik öncü bir şirkettir ve Google tarafından 2014 yılında satın alınmıştır. #### **Gençliği ve Eğitimi** Hassabis, çocukluk yıllarında [satranç](/tr/detay/satranc-2/llms.txt) oynamaya ilgi duymuş ve bu tutkusunu profesyonel seviyeye taşımıştır. [Henüz](/tr/detay/henuz/llms.txt) 13 yaşında satrançta uluslararası [unvan](/tr/detay/unvan-2/llms.txt) kazanmış olan Hassabis, genç yaşta [analitik](/tr/detay/analitik-3/llms.txt) [düşünme](/tr/detay/dusunme-4/llms.txt) becerilerini geliştirmiştir. Eğitim hayatına, Londra'da [yer](/tr/detay/yer-2/llms.txt) alan Westminster Okulu’nda başlamış ve ardından Cambridge Üniversitesi'ne gitmiştir. Burada bilgisayar bilimleri okumuş ve yapay zekâ [üzerine](/tr/detay/uzerine/llms.txt) yoğunlaşmıştır. #### **Kariyer ve Başarılar** Hassabis’in kariyeri, yapay zekâ ve nörobilim alanlarının birleşiminden beslenmiştir. İlk olarak, [video](/tr/detay/video-3/llms.txt) oyunlarının yapımında yer almış ve Lionhead Studios'ta çalışmıştır. Ancak, asıl büyük sıçrayışı, 2010 yılında DeepMind'ı kurarak yapay zekâ alanında [devrim](/tr/detay/devrim-751761/llms.txt) niteliğindeki projelere imza atmasıyla gerçekleşmiştir. DeepMind, ilk olarak oyunlardaki yapay zekâları geliştirmeye başlamış, daha sonra bu teknolojileri sağlık, enerji ve daha birçok alanda uygulama fırsatları yaratmıştır. DeepMind'in en bilinen projelerinden biri, Go oyunu oynayan yapay zeka AlphaGo'dur. AlphaGo, 2016 yılında dünyaca [ünlü](/tr/detay/unlu-749478/llms.txt) Go şampiyonu Lee Sedol’u yenerek yapay zekânın karmaşık strateji oyunlarında insanları geçebileceğini kanıtlamıştır. Bu başarı, yapay zekânın potansiyelini göstermesi açısından büyük bir [dönüm](/tr/detay/donum-2/llms.txt) noktası olmuştur. #### **Çalışmaları ve Katkıları** Demis Hassabis, yapay zekâ ve derin öğrenme araştırmalarına yaptığı katkılarla tanınmaktadır. DeepMind'da geliştirdiği sistemler, yapay zekânın öğrenme süreçlerini hızlandırarak, insan benzeri düşünme ve [problem](/tr/detay/problem/llms.txt) çözme yeteneklerini makinelerde mümkün kılmıştır. Bunun dışında, Hassabis, beynin nasıl işlediğini anlamaya yönelik projelerde de yer almıştır. Sinirbilimsel süreçleri modelleme çabaları, yapay zekâ sistemlerinin daha verimli hale gelmesine [olanak](/tr/detay/olanak/llms.txt) sağlamıştır. Hassabis, günümüzde DeepMind'da CEO olarak görev yapmaya devam etmektedir. Geliştirdiği yapay zekâ sistemleri, sağlık alanındaki hastalıkların erken teşhisi, enerji verimliliği ve ilaç araştırmalarında kullanılmaktadır. Hassabis'in [araştırma](/tr/detay/arastirma-751311/llms.txt) alanları, [sadece](/tr/detay/sadece-e8b50/llms.txt) teknolojiye değil, aynı zamanda toplumsal faydaya da odaklanmaktadır. ## Academic Sources and References 1. Hassabis, Demis, et al. "Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search." Nature, vol. 529, no. 7587, 2016, pp. 484-489. 2. Silver, David, et al. "Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm." Nature, vol. 550, no. 7676, 2017, pp. 350-354 3. Sutton, Richard S., and Andrew G. Barto. Reinforcement Learning: An Introduction. MIT Press, 2018.