01
AI Foundations
Understand what AI is, how systems learn, where they fail, and how to judge claims without hype.
Ücretsiz AI kütüphanesi
Teknik kılavuzlarSonsuza kadar özgür.
177 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.
177Ücretsiz rehberler
1Konu parçaları
~2 minRehber başına
~6hReading 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
177 arasında 1019 gösterilen kılavuzlar. Parçaya göre filtreleyin veya yukarıda arayın.
Teknik
1-Bit ve Üçlü BitNet Modelleri
BitNet, Microsoft'in büyük dil modellerinin yalnızca 1 bit veya üç değerle sınırlı ağırlıklarla eğitilebileceğini gösteren araştırma çizgisidir…
TeknikGPTQ ve AWQ Eğitim Sonrası Niceleme
GPTQ ve AWQ, önceden eğitilmiş dil modellerini 4 bit hassasiyete küçülterek daha ucuz ve daha küçük donanımlarda çalışmasını sağlayan önde gelen iki yöntemdir.
TeknikROUGE ve BLEU Değerlendirme Metrikleri
ROUGE ve BLEU, makine tarafından oluşturulan metni insan referanslarıyla karşılaştırmak için kullanılan güçlü otomatik ölçümlerdir.
TeknikSpekülatif RAG ve Erişimle Artırılmış Taslak Hazırlama
Spekülatif RAG, küçük, hızlı bir model taslağı ile alınanlardan birden fazla aday yanıtı alarak, almayla artırılmış oluşturmayı hızlandırır ve keskinleştirir.
TeknikBlok Seyrek ve Yerel Seyrek Dikkat
Blok seyrek ve yerel seyrek dikkat, transformatörlerin her simge, kesme yerine uzun bir dizinin yalnızca en ilgili parçalarıyla ilgilenmesine olanak tanır…
TeknikFiligranlama Dili Modeli Çıktıları
Filigranlama, yapay zeka tarafından oluşturulan metne gizli bir istatistiksel sinyal yerleştirir, böylece daha sonra insan okuyucunun ne yapacağını değiştirmeden, makine tarafından yazılmış olduğu tespit edilebilir.
TeknikEAGLE ile Spekülatif Kod Çözme
Spekülatif kod çözme, küçük bir taslak modelin birkaç belirteci önceden tahmin etmesine izin vererek büyük dil modeli çıkarımını hızlandırır; büyük model daha sonra bunu doğrular…
TeknikEğitim Verileri İlişkilendirmesine Yönelik Etkileme İşlevleri
Etki işlevleri, her eğitim örneğinin bir modelin tahminini ne kadar şekillendirdiğini tahmin ederek, bir çıktıyı ona neden olan verilere kadar izlemenize olanak tanır.
TeknikToplu Normalleştirme
Toplu normalleştirme, eğitim sırasında bir sinir ağının her katmanına yönelik girdileri yeniden ölçeklendiren, derin ağların daha hızlı ve daha fazla eğitilmesini sağlayan bir tekniktir.
TeknikHiperparametre Ayarı
Hiperparametreler, eğitimden önce seçtiğiniz, öğrenme hızı veya model boyutu gibi modelin kendi kendine öğrenmediği ayarlardır.
TeknikKarşılaştırmalı Öğrenme
Karşılaştırmalı öğrenme, benzer şeyleri bir araya getirecek ve benzer olmayan şeyleri bir yerleştirme alanında birbirinden ayıracak bir model öğretir.
Teknikİnsan Geri Bildiriminden Takviyeli Öğrenme
RLHF, ham bir dil modelini insan tercihlerine göre eğiterek yardımsever, kibar bir asistana dönüştüren tekniktir.
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.