01
AI Foundations
Understand what AI is, how systems learn, where they fail, and how to judge claims without hype.
Ücretsiz AI kütüphanesi
Temeller kılavuzlarSonsuza kadar özgür.
84 Herkesin modern yapay zekayı anlayabilmesi için bağımsız bir 501(c)(3) kar amacı gütmeyen kuruluşu tarafından oluşturulmuş sade İngilizce kılavuzlar, yapılandırılmış öğrenme yolları ve açık bir kütüphane.
84Ücretsiz rehberler
1Konu parçaları
~2 minRehber başına
~3hReading time
Buradan başlayın
Five outcome-based courses
Each course includes explicit outcomes, mapped competencies, practice activities, and an applied capstone.
02
Responsible AI User
Use AI productively while protecting privacy, checking outputs, and preserving human accountability.
03
AI at Work
Evaluate workplace use cases, run safe pilots, measure value, and communicate changes responsibly.
04
AI Policy & Society
Analyze AI systems through rights, equity, governance, safety, and public-interest outcomes.
05
Building with AI Systems
Understand language models, retrieval, agents, evaluation, cost, and deployment safeguards through practical system design.
Konu parçaları
Parçaya göre göz atın
İlgilendiğiniz alana atlayın. Her parçanın birden fazla sade İngilizce kılavuzu vardır.
TemellerTemel kavramlar: Yapay zekanın yüksek düzeyde nasıl çalıştığı.84 kılavuzlar Dil Yapay ZekaYüksek Lisans, NLP, ChatGPT, yönlendirme ve metin anlama.155 kılavuzlar Görsel Yapay ZekaGörüntü oluşturma, bilgisayarla görme, video ve tasarım.133 kılavuzlar Ses Yapay ZekasıSes, müzik, podcasting ve ses öncelikli yapay zeka.117 kılavuzlar ŞirketlerOpenAI, Anthropic, Google, Meta ve daha fazlasının profilleri.121 kılavuzlar UygulamalarYapay zeka kodlamada, aramada, aracılarda ve günlük yaşamda nasıl ortaya çıkıyor?111 kılavuzlar EndüstrilerSağlık, finans, eğitim, enerji ve daha birçok alanda yapay zeka.91 kılavuzlar TeknikÇipler, ince ayar, RAG, vektörler ve yapay zeka altyapısı.177 kılavuzlar ToplumÖnyargı, gizlilik, telif hakkı, güvenlik ve yapay zekanın geleceği.30 kılavuzlar
Tam kütüphane
Tüm kılavuzlar
84 arasında 1019 gösterilen kılavuzlar. Parçaya göre filtreleyin veya yukarıda arayın.
Temeller
Çapraz Doğrulama
Çapraz doğrulama, bir modelin görünmeyen verilere ne kadar iyi genelleştirileceğini tahmin etmeye yönelik bir yeniden örnekleme tekniğidir.
TemellerHassasiyet ve Geri Çağırma
Hassasiyet ve geri çağırma, özellikle sınıflar dengesiz olduğunda, sınıflandırıcıları değerlendirmek için iki tamamlayıcı ölçümdür.
TemellerÇift İniş Olgusu
Çift iniş, bir model büyüdükçe test hatasının önce 'enterpolasyon eşiğine' yakın bir yerde kötüleştiği, ancak daha sonra iyileştiği yönündeki şaşırtıcı gözlemdir…
TemellerSinirsel Teğet Çekirdek Teorisi
Sinir Teğet Çekirdeği (NTK), sonsuz geniş sinir ağlarının belirli, sabit bir çekirdek yöntemi gibi davrandığını gösteren matematiksel bir araçtır…
TemellerPiyango Bileti Hipotezi
Piyango Bileti Hipotezi, büyük, rastgele başlatılan bir sinir ağının içinde, eğitilmiş küçük bir alt ağın - bir 'kazanan bilet' - gizlendiğini söylüyor…
TemellerSinir Ağları İçin Ölçekleme Yasaları
Ölçeklendirme yasaları, model boyutu, veri kümesi boyutu ve bilgi işlem büyüdükçe sinir ağı kaybının tahmin edilebilir şekilde azaldığını gösteren ampirik formüllerdir.
TemellerChinchilla Bilgi İşlem-Optimal Eğitimi
Chinchilla, çoğu büyük dil modelinin yetersiz eğitildiğini ortaya koyan 2022 DeepMind bulgusudur: sabit bir işlem bütçesi için parametreleri ölçeklendirmelisiniz…
TemellerRLHF'de Gruplandırılmış Ödül Normalleştirmesi
Gruplandırılmış ödül normalleştirmesi, bir modelin ödüllerini aynı komut istemine verilen bir dizi yanıt içinde standartlaştırarak gürültülü puanları istikrarlı bir eğitime dönüştürür…
TemellerDünya Modelleri ve Öğrenilmiş Simülatörler
Dünya modeli, bir ortamın zaman içinde nasıl değişeceğini tahmin etmeyi öğrenen ve yapay zekanın harekete geçmeden önce gelecekteki sonuçları 'hayal etmesine' olanak tanıyan bir sinir ağıdır.
TemellerTercih Optimizasyonunda Uzunluk Normalleştirmesi
Uzunluk normalizasyonu, tercih ayarlama hedeflerini ayarlayarak modellerin yalnızca daha uzun yanıtlar yazarak onay almasını engeller.
TemellerBradley-Terry Ödül Modellemesi
Bradley-Terry modeli, ikili karşılaştırmaları (A, B'yi yener) sayısal puanlara dönüştürmek için kullanılan asırlık bir istatistiksel yöntemdir.
TemellerYinelemeli DPO ve Çevrimiçi Tercih Ayarlama
Yinelemeli DPO, yeni yanıtlar üreterek, bunları sıralayarak ve her biri bu yeni çiftlere göre ayarlayarak bir dil modelini sürekli olarak insan veya yapay zeka tercihlerine göre hizalar.
Finished reading? Prove it.
Check what you learned with topic quizzes, then explore our structured courses and current certification requirements. Core guides remain free to read.