EN
TR
Tipografik tasarımlarda yapay zekâ kullanımının seçenek yaratmaya etkileri
Öz
Yapay zekâ teknolojisi, dijitalleşmeyle birlikte kullanım alanlarını sürekli genişletmektedir. Bilim ve sanat alanlarındaki dijital gelişmelere koşut olarak, tipografik tasarımlarda yapay zekâ
kullanımı artmaktadır. Görsel iletişim tasarımcıları, hazır yazı biçemleriyle yetinmeyip, özgün yaklaşımlarla “fontları” dönüştürmektedir. Tipografide seçenekler yaratmak eskiden elle
yapılırken, bugün yapay zekâ araçlarıyla da gerçekleştirilebilmektedir. Yapay zekanın avantajı, internetteki verilere erişerek kısa sürede çokça öneri geliştirebilmesidir; dezavantajı ise
geliştirilen seçeneklerin özgünlüğü sorunsalıdır. Nitel araştırma yöntemleri ile tipografi ve yapay zekâ bağlamında gerçekleştirilen bu çalışmada; yapay zekâ araçlarıyla yapılan tipografik seçenekleri çeşitli boyutlarıyla araştırmak, olumlu ve olumsuz yönlerini ortaya koymak için örnekler irdeleyerek sorunlarını belirlemek ve konu ile ilgili öneriler geliştirmek
amaçlanmaktadır.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Ambrose, G. ve Harris, P. (2012). Görsel tipografi sözlüğü (1. baskı) (Çev. B. Bayrak). Literatür.
- Ambrose, G. ve Harris, P. (2014). Grafik tasarımda tipografi (1. baskı) (Çev. B. Bayrak). Literatür.
- Ambrose, G. ve Harris, P. (2018). Tipografinin temelleri (2. baskı) (Çev. B. Bayrak). Literatür.
- Choi, S. ve Aizawa, K. (2019). Emotype: Expressing emotions by changing typeface in mobile messenger texting. Multimedia tools and applications, 78, 14155-14172. https://doi.org/10.1007/s11042-018-6753-3
- Desai, C., Pandya, D., Khatri, A. ve Prajapati, N. (2023). Personalized font generation using deep learning neural networks. International journal for research in applied science and engineering technology, 11, 1524-1533. https://doi.org/10.22214/ijraset.2023.54916
- Günay ve Özdemir, (2024). Yapay zekânın grafik tasarım süreçlerine etkisi. Ö. Kum (Ed.), Grafik alanında uluslararası araştırmalar I (1. baskı). (s. 135-157). Eğitim.
- He, J. Y., Cheng, Z. Q., Li, C., Sun, J., He, Q., Xiang, W., Chen, H., Lan J. P., Lin, X., Zhu, K., Luo B., Geng, Y., Xie, X. ve Hauptmann, A. G. (2024). MetaDesigner: Advancing artistic typography through ai-driven, user-centric, and multilingual wordart synthesis. arXiv preprint. https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.19859
- Hinton, G. E., Osindero, S. ve Teh, Y. W. (2006). A fast learning algorithm for deep belief nets. Neural computation, 18(7), 1527-1554. https://doi.org/10.1162/neco.2006.18.7.1527
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Görsel Efektler
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yayımlanma Tarihi
22 Ekim 2025
Gönderilme Tarihi
11 Temmuz 2025
Kabul Tarihi
7 Ekim 2025
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2025 Sayı: Yapay zekâ ve sanat özel sayısı