roadmap_draft.md

# QuakeAware AI – Detaylı Geliştirme Yol Haritası

## Giriş

Bu doküman, QuakeAware AI projesinin bir yapay zeka tarafından geliştirilmesi için detaylı bir yol haritası sunmaktadır. Proje, deprem risk analizi, güvenli nokta önerisi ve farkındalık panosu içeren kapsamlı bir yapay zeka çözümüdür. Bu yol haritası, başlangıç seviyesindeki bir kullanıcının 4GB RTX4050 Ti GPU kullanarak projeyi bir yapay zekaya nasıl geliştirtebileceğini adım adım açıklamaktadır.

## 1. Proje Hazırlık Aşaması (1-2 Hafta)

### 1.1. Geliştirme Ortamının Kurulumu

- **Yapay Zeka Seçimi:**
  - GPT-4 veya Claude gibi gelişmiş bir yapay zeka modeli seçin
  - GitHub Copilot veya Amazon CodeWhisperer gibi kod asistanlarını değerlendirin
  - Hugging Face Spaces'i proje geliştirme platformu olarak kullanın

- **Yerel Geliştirme Ortamı:**
  - Python 3.10+ kurulumu
  - Conda veya venv ile izole bir ortam oluşturma
  - Git kurulumu ve temel komutların öğrenilmesi
  - VS Code veya PyCharm gibi bir IDE kurulumu

- **GPU Optimizasyonu:**
  - CUDA ve cuDNN kurulumu (RTX4050 Ti için uygun sürüm)
  - PyTorch veya TensorFlow'un GPU destekli sürümlerinin kurulumu
  - GPU bellek kullanımını optimize etmek için stratejiler (model küçültme, düşük hassasiyetli veri tipleri)

### 1.2. Veri Toplama ve Hazırlama

- **ADE20K Veri Seti:**
  - Veri setini indirme ve yapılandırma
  - İç mekan görüntülerini filtreleme
  - Etiketlerin deprem güvenliği perspektifinden yeniden sınıflandırılması

- **Deprem Verileri:**
  - AFAD API'sine erişim için hesap oluşturma
  - Geçmiş deprem verilerini indirme ve temizleme
  - Zemin türü ve bina bilgilerini içeren veri setlerini toplama

- **Eğitim Materyalleri:**
  - Deprem güvenliği ile ilgili PDF'ler ve dokümanlar (AFAD, Kızılay, FEMA)
  - RAG chatbot için vektör veritabanı oluşturma materyalleri

## 2. Yapay Zekaya Talimat Verme Stratejisi (1 Hafta)

### 2.1. Proje Tanımlama ve Görev Bölümleme

- **Proje Tanımı:**
  ```
  "QuakeAware AI adlı bir deprem güvenliği yapay zeka projesi geliştirmek istiyorum. Bu proje dört ana bileşenden oluşacak: görsel güvenli-nokta analizi, adres tabanlı risk skoru, gerçek-zamanlı sarsıntı takibi ve hazırlık rehberi chatbot'u. Projeyi adım adım geliştirmeme yardımcı olur musun?"
  ```

- **Görev Bölümleme:**
  ```
  "Projeyi şu modüllere ayıralım ve sırayla geliştirelim:
  1. Temel proje yapısı ve Gradio arayüzü
  2. Görsel analiz modülü (YOLOv8 ile tehlikeli obje tespiti)
  3. AFAD API entegrasyonu ve harita görselleştirmesi
  4. Risk skoru modeli
  5. RAG chatbot sistemi
  Her modül için ayrı ayrı yardım isteyeceğim."
  ```

### 2.2. Etkili Prompt Mühendisliği

- **Açık ve Net Talimatlar:**
  ```
  "Şimdi görsel analiz modülünü geliştirmek istiyorum. YOLOv8 modelini kullanarak bir odadaki tehlikeli objeleri tespit eden ve işaretleyen bir sistem oluşturmak istiyorum. Bunun için:
  1. YOLOv8 modelini nasıl kuracağımı
  2. ADE20K veri setini nasıl kullanacağımı
  3. Tehlikeli objeleri nasıl tespit edeceğimi
  4. Sonuçları nasıl görselleştireceğimi
  adım adım açıklar mısın?"
  ```

- **Bağlam Sağlama:**
  ```
  "4GB GPU'ya sahibim ve modelleri bu sınırlı bellek içinde çalıştırmam gerekiyor. Ayrıca başlangıç seviyesindeyim, bu yüzden açıklamaların detaylı olması ve teknik jargonu minimum düzeyde tutman önemli."
  ```

- **İteratif Geliştirme:**
  ```
  "Yazdığın kodu test ettim ve şu hatayla karşılaştım: [HATA MESAJI]. Bu sorunu nasıl çözebiliriz?"
  ```

## 3. Modül Geliştirme Aşaması (4-6 Hafta)

### 3.1. Temel Proje Yapısı (1 Hafta)

- **Yapay Zekaya Talimat:**
  ```
  "QuakeAware AI projesi için temel dizin yapısını oluşturmak ve Gradio arayüzünü kurmak istiyorum. Proje yapısı dokümanımda belirtildiği gibi olmalı. Gradio arayüzü dört sekme içermeli: Görsel Analiz, Adres Risk Skoru, Canlı Depremler ve Hazırlık Sohbeti. Başlangıç için bu sekmelerin boş olması sorun değil, sadece yapıyı kurmak istiyorum."
  ```

- **Geliştirme Adımları:**
  1. Proje dizin yapısını oluşturma
  2. Gerekli kütüphaneleri içeren requirements.txt dosyası hazırlama
  3. Temel Gradio arayüzünü oluşturma
  4. Modüller için iskelet kodları yazma
  5. Yerel test ve hata ayıklama

### 3.2. Görsel Analiz Modülü (1-2 Hafta)

- **Yapay Zekaya Talimat:**
  ```
  "Görsel analiz modülünü geliştirmek istiyorum. Bu modül, kullanıcının yüklediği oda fotoğrafında:
  1. YOLOv8 ile tehlikeli objeleri (dolaplar, raflar, ağır eşyalar) tespit etmeli
  2. Bu objeleri işaretlemeli
  3. Segment Anything Model (SAM) ile en güvenli alanı belirlemeli
  4. Sonucu görselleştirmeli
  
  4GB GPU'mda çalışabilecek şekilde optimize edilmiş bir çözüm istiyorum. ADE20K veri setini nasıl kullanabileceğimi de açıklar mısın?"
  ```

- **Geliştirme Adımları:**
  1. YOLOv8 modelini kurma ve optimize etme
  2. ADE20K veri setinden iç mekan görüntülerini filtreleme
  3. Tehlikeli obje sınıflarını belirleme ve model eğitimi/fine-tuning
  4. SAM modelini entegre etme ve hafif versiyonunu kullanma
  5. Güvenli alan algoritmasını geliştirme
  6. Gradio arayüzüne entegrasyon

### 3.3. AFAD API ve Harita Entegrasyonu (1 Hafta)

- **Yapay Zekaya Talimat:**
  ```
  "AFAD'ın son depremler API'sini kullanarak gerçek zamanlı bir deprem haritası oluşturmak istiyorum. Bu harita:
  1. Son 12 saatteki depremleri göstermeli
  2. Depremleri büyüklüklerine göre farklı renklerle işaretlemeli
  3. Kullanıcı tıkladığında deprem detaylarını göstermeli
  4. Düzenli olarak otomatik yenilenmeli
  
  Folium veya Leaflet kullanarak bunu nasıl yapabilirim?"
  ```

- **Geliştirme Adımları:**
  1. AFAD API'sine bağlantı kurma
  2. JSON verilerini işleme ve temizleme
  3. Harita görselleştirme kütüphanesini kurma
  4. Deprem verilerini haritaya işleme
  5. Otomatik yenileme mekanizması oluşturma
  6. Gradio arayüzüne entegrasyon

### 3.4. Risk Skoru Modeli (1-2 Hafta)

- **Yapay Zekaya Talimat:**
  ```
  "Adres tabanlı bir deprem risk skoru modeli geliştirmek istiyorum. Bu model:
  1. Kullanıcının girdiği adres veya il/ilçe bilgisini almalı
  2. Geçmiş deprem verileri, zemin türü ve bina bilgilerini kullanmalı
  3. LightGBM veya XGBoost ile 0-1 arası bir risk skoru üretmeli
  4. Sonucu açıklamalı bir şekilde göstermeli
  
  Veri kaynaklarını nasıl birleştirebilirim ve modeli nasıl eğitebilirim?"
  ```

- **Geliştirme Adımları:**
  1. Veri kaynaklarını toplama ve birleştirme
  2. Adres → koordinat dönüşümü için geocoding servisi entegrasyonu
  3. Özellik mühendisliği ve veri hazırlama
  4. Model seçimi ve hiperparametre optimizasyonu
  5. Model eğitimi ve değerlendirme
  6. Gradio arayüzüne entegrasyon

### 3.5. RAG Chatbot Sistemi (1-2 Hafta)

- **Yapay Zekaya Talimat:**
  ```
  "Deprem hazırlığı konusunda bilgi veren bir RAG (Retrieval Augmented Generation) chatbot geliştirmek istiyorum. Bu chatbot:
  1. AFAD, Kızılay ve FEMA dokümanlarından bilgi içermeli
  2. Llama-3-Instruct-8B-Q modelini 4GB GPU'mda çalışacak şekilde optimize etmeli
  3. Kullanıcı sorularına doğru ve kapsamlı yanıtlar vermeli
  4. Kişiselleştirilmiş deprem çantası önerileri sunabilmeli
  
  Vektör veritabanını nasıl oluşturabilirim ve modeli nasıl optimize edebilirim?"
  ```

- **Geliştirme Adımları:**
  1. Dokümanları toplama ve ön işleme
  2. Vektör veritabanı oluşturma (FAISS)
  3. Llama-3 modelini optimize etme (quantization, LoRA)
  4. RAG sistemini kurma (LangChain veya benzeri)
  5. Soru-cevap mekanizmasını geliştirme
  6. Gradio arayüzüne entegrasyon

## 4. Entegrasyon ve Test Aşaması (2 Hafta)

### 4.1. Modül Entegrasyonu

- **Yapay Zekaya Talimat:**
  ```
  "Geliştirdiğimiz dört modülü (görsel analiz, harita, risk skoru ve chatbot) tek bir Gradio uygulamasında birleştirmek istiyorum. Modüller arasında veri paylaşımı olmalı mı? Örneğin, kullanıcının adresi risk skoru ve harita arasında paylaşılabilir mi? Entegrasyonu nasıl yapabilirim?"
  ```

- **Geliştirme Adımları:**
  1. Modülleri tek bir Gradio uygulamasında birleştirme
  2. Modüller arası veri paylaşımı mekanizmaları oluşturma
  3. Kullanıcı deneyimini iyileştirme (UI/UX)
  4. Performans optimizasyonu
  5. Hata yakalama ve işleme mekanizmaları ekleme

### 4.2. Kapsamlı Test

- **Yapay Zekaya Talimat:**
  ```
  "QuakeAware AI uygulamasını kapsamlı bir şekilde test etmek istiyorum. Her modül için test senaryoları neler olmalı? Performans darboğazlarını nasıl tespit edebilirim? 4GB GPU'mda tüm sistemin sorunsuz çalışması için nelere dikkat etmeliyim?"
  ```

- **Test Adımları:**
  1. Birim testleri yazma
  2. Entegrasyon testleri yapma
  3. Performans testleri ve darboğaz analizi
  4. Kullanıcı arayüzü testleri
  5. Farklı giriş senaryolarıyla test
  6. Hata senaryolarını test etme

## 5. Dağıtım ve Yayınlama (1 Hafta)

### 5.1. Hugging Face Space Dağıtımı

- **Yapay Zekaya Talimat:**
  ```
  "QuakeAware AI projemi Hugging Face Space'e yüklemek istiyorum. Bunun için:
  1. Gerekli dosyaları nasıl hazırlamalıyım?
  2. requirements.txt dosyası nasıl olmalı?
  3. Büyük modelleri nasıl optimize etmeliyim?
  4. Dağıtım sürecini adım adım açıklar mısın?"
  ```

- **Dağıtım Adımları:**
  1. Hugging Face hesabı oluşturma
  2. Space için gerekli dosyaları hazırlama
  3. requirements.txt dosyasını optimize etme
  4. Modelleri küçültme ve optimize etme
  5. Gradio uygulamasını yapılandırma
  6. Space'e yükleme ve test etme

### 5.2. Dokümantasyon ve Kullanım Kılavuzu

- **Yapay Zekaya Talimat:**
  ```
  "QuakeAware AI projesi için bir README.md dosyası ve kullanım kılavuzu hazırlamak istiyorum. Bu dokümantasyon:
  1. Projenin amacını ve özelliklerini açıklamalı
  2. Kurulum ve kullanım talimatlarını içermeli
  3. Her modülün nasıl kullanılacağını detaylandırmalı
  4. Sık sorulan sorulara yanıt vermeli
  
  Nasıl bir dokümantasyon hazırlamalıyım?"
  ```

- **Dokümantasyon Adımları:**
  1. README.md dosyası hazırlama
  2. Kurulum talimatları yazma
  3. Kullanım kılavuzu oluşturma
  4. Ekran görüntüleri ve örnekler ekleme
  5. Sık sorulan sorular bölümü hazırlama
  6. Katkı sağlama rehberi ekleme

## 6. Bakım ve Geliştirme (Sürekli)

### 6.1. Geri Bildirim ve İyileştirme

- **Yapay Zekaya Talimat:**
  ```
  "QuakeAware AI projesi için kullanıcı geri bildirimleri toplamak ve projeyi sürekli iyileştirmek istiyorum. Bunun için:
  1. Nasıl bir geri bildirim mekanizması kurmalıyım?
  2. Geri bildirimleri nasıl değerlendirmeliyim?
  3. İyileştirmeleri nasıl önceliklendirmeliyim?
  
  Sürdürülebilir bir geliştirme süreci için önerilerin neler?"
  ```

- **Bakım Adımları:**
  1. Geri bildirim formu ekleme
  2. Hata takip sistemi kurma
  3. Kullanıcı davranışlarını analiz etme
  4. Düzenli güncellemeler planlama
  5. Topluluk katılımını teşvik etme

### 6.2. Model Güncellemeleri

- **Yapay Zekaya Talimat:**
  ```
  "QuakeAware AI'daki modelleri düzenli olarak güncellemek istiyorum. Yeni deprem verileri geldikçe risk modelini, yeni dokümanlar eklendikçe RAG sistemini güncellemek için otomatik bir süreç kurabilir miyim? Bu güncellemeleri nasıl yönetmeliyim?"
  ```

- **Güncelleme Adımları:**
  1. Otomatik veri toplama mekanizmaları kurma
  2. Model yeniden eğitim süreçleri oluşturma
  3. A/B testleri yapma
  4. Sürüm kontrol sistemi kurma
  5. Değişiklik günlüğü tutma

## 7. Yapay Zeka ile İletişim İpuçları

### 7.1. Etkili İletişim Stratejileri

- **Açık ve Net Olun:**
  - Her talimatı tek bir görev etrafında yapılandırın
  - Karmaşık görevleri daha küçük, yönetilebilir parçalara bölün
  - Teknik jargonu azaltın ve açık bir dil kullanın

- **Bağlam Sağlayın:**
  - Projenin genel amacını ve hedeflerini belirtin
  - Kısıtlamaları ve gereksinimleri açıkça belirtin (4GB GPU gibi)
  - Önceki çalışmaları ve mevcut durumu özetleyin

- **İteratif Çalışın:**
  - Büyük kod bloklarını tek seferde istemek yerine, adım adım ilerleyin
  - Her adımdan sonra kodu test edin ve geri bildirim verin
  - Hataları ve sorunları detaylı bir şekilde açıklayın

### 7.2. Yaygın Sorunlar ve Çözümleri

- **Kod Tamamlanmadığında:**
  ```
  "Verdiğin kodun [DOSYA ADI] kısmı tamamlanmamış görünüyor. Lütfen [EKSİK KISIM] bölümünü de tamamlar mısın?"
  ```

- **Hata Aldığınızda:**
  ```
  "Kodunu çalıştırdığımda şu hatayı alıyorum: [HATA MESAJI]. Bu hatanın nedeni ne olabilir ve nasıl çözebiliriz?"
  ```

- **Açıklama İhtiyacı:**
  ```
  "Bu kodun [BÖLÜM] kısmını anlamadım. Bu kısım ne yapıyor ve neden gerekli? Daha detaylı açıklayabilir misin?"
  ```

## 8. Zaman Çizelgesi ve Kilometre Taşları

### 8.1. MVP (Minimum Uygulanabilir Ürün) - 4 Hafta

- **Hafta 1:** Proje yapısı ve Gradio arayüzü
- **Hafta 2:** Basit YOLOv8 entegrasyonu ve tehlikeli obje tespiti
- **Hafta 3:** AFAD API entegrasyonu ve harita görselleştirmesi
- **Hafta 4:** Test, hata ayıklama ve Hugging Face Space'e ilk dağıtım

### 8.2. v0.2 Sürümü - 4 Hafta

- **Hafta 5:** Risk skoru modeli geliştirme
- **Hafta 6:** Basit RAG chatbot entegrasyonu
- **Hafta 7:** Kullanıcı arayüzü iyileştirmeleri
- **Hafta 8:** Test, hata ayıklama ve ikinci dağıtım

### 8.3. v1.0 Sürümü - 4 Hafta

- **Hafta 9:** Segment Anything ile güvenli bölge analizi
- **Hafta 10:** Gelişmiş RAG chatbot (Llama-3 LoRA)
- **Hafta 11:** Kapsamlı test ve optimizasyon
- **Hafta 12:** Final dağıtım, dokümantasyon ve tanıtım

## 9. Kaynaklar ve Referanslar

### 9.1. Öğrenme Kaynakları

- **Yapay Zeka ile Çalışma:**
  - [OpenAI Cookbook](https://github.com/openai/openai-cookbook)
  - [GitHub Copilot Dokümantasyonu](https://docs.github.com/en/copilot)

- **Teknik Kaynaklar:**
  - [Gradio Dokümantasyonu](https://www.gradio.app/docs/)
  - [YOLOv8 Rehberi](https://docs.ultralytics.com/)
  - [Segment Anything Model (SAM) Rehberi](https://segment-anything.com/)
  - [LangChain Dokümantasyonu](https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction)

### 9.2. Veri Kaynakları

- **Görsel Analiz:**
  - [ADE20K Veri Seti](https://groups.csail.mit.edu/vision/datasets/ADE20K/)
  - [Kaggle Deprem Sonrası İç Mekan Veri Setleri](https://www.kaggle.com/datasets)

- **Deprem Verileri:**
  - [AFAD Deprem Kataloğu](https://deprem.afad.gov.tr/depremkatalogu)
  - [USGS Earthquake API](https://earthquake.usgs.gov/fdsnws/event/1/)

- **Dokümanlar:**
  - [AFAD Deprem Bilgilendirme](https://www.afad.gov.tr/afet-turleri/deprem)
  - [Kızılay Afet Hazırlık](https://www.kizilay.org.tr/neler-yapiyoruz/afet-hizmetleri)
  - [FEMA Earthquake Safety](https://www.fema.gov/emergency-managers/risk-management/earthquake)

## 10. Sonuç

Bu yol haritası, QuakeAware AI projesinin bir yapay zeka tarafından geliştirilmesi için kapsamlı bir rehber sunmaktadır. Başlangıç seviyesindeki bir kullanıcı için hazırlanmış olan bu plan, 4GB GPU kısıtlaması göz önünde bulundurularak optimize edilmiştir. ADE20K veri seti ve diğer açık kaynaklı araçlar kullanılarak, deprem güvenliği konusunda faydalı bir uygulama geliştirilebilir.

Projenin başarısı için en önemli faktörler:
1. Adım adım ilerleme ve her aşamada test etme
2. Yapay zeka ile etkili iletişim kurma
3. Modelleri donanım kısıtlamalarına göre optimize etme
4. Kullanıcı geri bildirimlerini dikkate alma

Bu yol haritasını takip ederek, 12 hafta içinde tam işlevsel bir QuakeAware AI uygulaması geliştirilebilir ve Hugging Face Space üzerinden kullanıcılara sunulabilir.