AI Foundations
Understand what AI is, how systems learn, where they fail, and how to judge claims without hype.
Ücretsiz AI kütüphanesi
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.
Buradan başlayın
Each course includes explicit outcomes, mapped competencies, practice activities, and an applied capstone.
Understand what AI is, how systems learn, where they fail, and how to judge claims without hype.
Use AI productively while protecting privacy, checking outputs, and preserving human accountability.
Evaluate workplace use cases, run safe pilots, measure value, and communicate changes responsibly.
Analyze AI systems through rights, equity, governance, safety, and public-interest outcomes.
Understand language models, retrieval, agents, evaluation, cost, and deployment safeguards through practical system design.
Konu parçaları
İlgilendiğiniz alana atlayın. Her parçanın birden fazla sade İngilizce kılavuzu vardır.
Tam kütüphane
177 arasında 1019 gösterilen kılavuzlar. Parçaya göre filtreleyin veya yukarıda arayın.
Öğretmen zorlaması, bir sonraki girdi olarak modelin kendi tahmininin değil, gerçek önceki jetonun beslendiği dizi modelleri için bir eğitim hilesidir.
TeknikMaruz kalma yanlılığı, yalnızca mükemmel öneklerle eğitilmiş bir modelin çıkarımda kendi kusurlu çıktılarını koşullandırması gerektiğinde ortaya çıkan boşluktur.
TeknikOdak kaybı, dedektörün zor ve nadir olanlara odaklanabilmesi için kolay örneklerin ağırlığını azaltan değiştirilmiş bir kayıp fonksiyonudur.
TeknikTest süresi artırma (TTA), aynı girdinin çeşitli değiştirilmiş versiyonları üzerinde eğitilmiş bir model çalıştırır ve tahminlerin ortalamasını alır.
TeknikNegatif örnekleme ve Gürültü Karşılaştırmalı Tahmini (NCE), modellerin maliyetli bir tam softmax hesaplamadan çok sayıda kelime dağarcığı üzerinden öğrenmesine olanak tanıyan püf noktalarıdır.
TeknikInfoNCE, bir modele eşleşen çiftleri bir araya getirmeyi ve uyumsuz çiftleri yerleştirme alanında birbirinden ayırmayı öğreten karşılaştırmalı kayıptır.
TeknikStokastik Ağırlık Ortalaması (SWA), yalnızca sonuncusunu tutmak yerine, eğitimin sonlarında birkaç noktadan modelin ağırlıklarının basit bir ortalamasını alır…
TeknikLookahead ve Lion, sinir ağı optimizasyonunun iki modern versiyonudur.
TeknikMixup ve CutMix, iki görüntüyü ve etiketlerini harmanlayarak yeni eğitim örnekleri oluşturan veri artırma yöntemleridir.
TeknikSert negatif madencilik, modelin zaten aldığı kolay örnekler üzerinde çaba harcamak yerine, eğitim için en bilgilendirici, ayırt edilmesi zor örnekleri seçer…
TeknikKapsül ağları, nöronları, bir özelliğin var olup olmadığını ve pozunu kodlayan çıktı vektörlerini 'kapsüller' halinde gruplayan bir sinir mimarisidir.
TeknikRezervuar hesaplama, tekrarlayan ağları eğitmek için akıllı bir kısayoldur: büyük, rastgele bağlı nöronlardan oluşan bir 'rezervuar' bırakın ve yalnızca eğitin…
Check what you learned with topic quizzes, then explore our structured courses and current certification requirements. Core guides remain free to read.