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
Word2Vec Gram ve CBOW'u Atla
Word2Vec, Google tarafından geliştirilen ve komşularından gelen kelimeleri tahmin ederek yoğun kelime vektörlerini öğrenen, dili geometriye dönüştüren, 2013 yılında geliştirilmiş bir tekniktir.
Dil Yapay ZekaGloVe Küresel Vektörler
GloVe (Kelime Temsili için Küresel Vektörler), kelime vektörlerini doğrudan küresel birlikte oluşum sayılarından öğrenen bir 2014 Stanford yerleştirme yöntemidir…
Dil Yapay ZekaFastText Alt Kelime Yerleştirmeleri
FastText, her kelimeyi bir n-gram karakter paketi olarak temsil eden bir 2016 Facebook AI yöntemidir, böylece daha önce hiç görmediği kelimeler için bile vektörler oluşturabilir…
Dil Yapay ZekaELMo Bağlamsal Yerleştirmeler
ELMo (Dil Modellerinden Yerleştirmeler), her kelimeye cümlesine göre şekillenen bir temsil veren 2018'deki çığır açıcı bir gelişmeydi, bu nedenle 'nehir kıyısı'ndaki 'banka' farklıdır…
Dil Yapay ZekaMatryoshka Temsil Gömmeleri
Matryoshka Temsil Öğrenimi (MRL), en önemli bilgilerin ilk boyutlara paketlenmesi için yerleştirmeleri eğitir ve uzun bir bilgiyi kesmenize olanak tanır…
Dil Yapay ZekaColBERT ve Çoklu Vektör Alma
ColBERT, her belgeyi ve sorguyu bir yerine birden fazla simge düzeyinde vektörle temsil eder, ardından her sorgu belirtecini en iyi şekilde eşleştirerek alaka düzeyini puanlar…
Dil Yapay ZekaSeçim Bölgesi Ayrıştırma
Seçim bölgesi ayrıştırma, bir cümleyi isim tamlamaları ve fiil tamlamaları gibi iç içe geçmiş ifadelere bölerek onun gramer yapısını bir ağaç olarak ortaya çıkarır.
Dil Yapay ZekaLemmatizasyon ve Köklenme
Kökten ayırma ve lemmatizasyon, kelimeleri temel bir forma indirger; böylece 'koşmak', 'koşmak' ve 'koşmak' tek bir kavram olarak ele alınabilir.
Dil Yapay ZekaTF-IDF ve Kelime Çantası Modelleri
Kelime torbası, metni sırayı göz ardı ederek kelime sayılarına dönüştürür ve TF-IDF bu sayıları o kadar ağırlaştırır ki, ayırt edici kelimeler yaygın olanlardan daha önemlidir.
Dil Yapay ZekaÇapraz Kodlayıcılar ve Bi-Enkoderler
Nöral modellerin metni karşılaştırmasının iki yolu vardır: çift kodlayıcılar hızlı arama için her parçayı ayrı ayrı yerleştirirken, çapraz kodlayıcılar daha yüksek performans için her iki metni birlikte okur.
Dil Yapay ZekaSoyutlama ve Çıkarımsal Özetleme
Metni küçültmek için iki strateji: Çıkarıcı özetleme en önemli cümleleri kelimesi kelimesine kopyalar, soyutlayıcı özetleme ise yeni şeyler yazar...
Dil Yapay ZekaMatematiksel Muhakeme için Süreç Denetimi
Süreç denetimi, modeli yalnızca nihai cevabı değil, akıl yürütme zincirindeki her doğru adım için ödüllendirir.
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.