01
AI Foundations
Understand what AI is, how systems learn, where they fail, and how to judge claims without hype.
Ücretsiz AI kütüphanesi
Dil Yapay Zeka kılavuzlarSonsuza kadar özgür.
155 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.
155Ücretsiz rehberler
1Konu parçaları
~2 minRehber başına
~5hReading 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
155 arasında 1019 gösterilen kılavuzlar. Parçaya göre filtreleyin veya yukarıda arayın.
Dil Yapay Zeka
ColBERT Geç Etkileşim Erişimi
ColBERT, her sorguyu ve belgeyi çok sayıda belirteç düzeyinde vektör olarak temsil eden ve bunları ayrıntılı bir 'geç etkileşim' adımıyla puanlayan bir erişim modelidir.
Dil Yapay ZekaMaksimum Marjinal Uygunluk
Maksimum Marjinal Uygunluk (MMR), bir sonucun ne kadar alakalı olduğu ile halihazırda seçilmiş olan sonuçlardan ne kadar farklı olduğunu dengeleyen bir yeniden sıralama yöntemidir.
Dil Yapay ZekaKendi Kendine RAG ve Yansıtıcı Geri Alma
Self-RAG, bir dil modelinin ne zaman geri getirileceğine karar verdiği, ardından özel yöntemler kullanarak hem alınan pasajları hem de kendi çıktısını eleştirdiği bir çerçevedir…
Dil Yapay ZekaGraphRAG Bilgi Grafikleri
GraphRAG, bir belge koleksiyonundan varlıklar ve ilişkilere ilişkin bir bilgi grafiği oluşturarak, ardından bunları geri alarak, almayla artırılmış oluşturmayı geliştirir.
Dil Yapay ZekaDüşünce İskeleti Paralel Kod Çözme
Düşünce İskeleti (SoT), önce bir dil modelinden cevap noktalarının kısa bir iskeletini çizmesini isteyen, ardından genişleten bir yönlendirme ve kod çözme tekniğidir…
Dil Yapay ZekaHalüsinasyonun Azaltılması için Doğrulama Zinciri
Doğrulama Zinciri (CoVe), bir modelin bir yanıt taslağı hazırladığı, kendi doğruluk kontrol sorularını oluşturduğu ve bunları bağımsız olarak yanıtladığı, yönlendirici bir yöntemdir…
Dil Yapay ZekaVarlık Bağlantısı ve Belirsizliği Giderme
Haritaları birbirine bağlayan varlık, metindeki adlardan bir bilgi tabanındaki benzersiz girişlere bahseder ve örneğin 'Paris'in şehir mi yoksa kişi mi anlamına geldiğine karar verir.
Dil Yapay ZekaLogit Lens ve Ara Katman Kod Çözme
Logit merceği, bir transformatörün her katmandaki gizli durumlarının kodunu kelime tahminlerine dönüştüren, bir tahmin izlemenizi sağlayan bir yorumlanabilirlik hilesidir.
Dil Yapay ZekaTransformatörlerde İndüksiyon Kafaları
Tümevarım kafaları, basit ama güçlü bir kopyalama kuralını uygulayan dikkat kafalarıdır: 'Daha önce [A] [B]'yi gördüm ve şimdi tekrar [A]'yı görüyorum, o halde [B]'yi tahmin edin.
Dil Yapay ZekaBağlam Uzantısı için Konum Enterpolasyonu
Konum İnterpolasyonu (PI), konumsal değeri yeniden ölçeklendirerek bir dil modelinin kullanılabilir bağlam penceresini eğitim uzunluğunun çok ötesine genişleten bir tekniktir.
Dil Yapay ZekaYaRN Bağlam Penceresini Ölçeklendirme
YaRN (Yine başka bir RoPE uzantısı), bir transformatörün kullanılabilir bağlam penceresini minimum düzeyde eğitim aldığının çok ötesine genişleten bir tekniktir…
Dil Yapay ZekaJamba Hibrit Trafo-Mamba Modelleri
Jamba, Transformer dikkat katmanlarını Mamba durum alanı katmanlarıyla (artı uzmanların karışımıyla) birleştiren, AI21 Laboratuvarları'nın büyük bir dil modelidir.
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.