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
Derinlemesine Ayrılabilir Evrişimler
Derinlemesine ayrılabilir evrişimler, standart bir evrişimi iki daha ucuz adıma bölerek çarpma ve parametre sayısını azaltır.
TeknikGenişlemiş ve Atröz Konvolüsyonlar
Genişletilmiş evrişimler (aynı zamanda atrous evrişimler olarak da adlandırılır), filtre ağırlıkları arasına boşluklar ekler, böylece çekirdek, parametre eklemeden çok daha geniş bir alanı kaplar.
TeknikKarayolu Ağları ve Atlama Bağlantıları
Bağlantıları atlamak, bilginin katmanları geçmesine olanak tanıyor ve otoyol ağları bu fikrin erken dönem güvenlikli bir versiyonuydu.
TeknikEtki Alanı Uyarlaması
Etki alanı uyarlaması, bir tür veri (kaynak etki alanı) üzerinde eğitilmiş bir modelin farklı ancak ilgili türde bir veri üzerinde iyi çalışmasını sağlamaya yönelik bir dizi tekniktir.
TeknikInfiniBand ve RDMA Ağı
InfiniBand, yapay zeka kümelerindeki sunucuları ve GPU'ları birbirine bağlayan yüksek hızlı, düşük gecikmeli bir ara bağlantıdır ve RDMA, bir makinenin diğerinin belleğini okumasına veya yazmasına olanak tanır…
TeknikToplu İletişim ve NCCL
Toplu iletişim, bir grup GPU'nun veri alışverişi ve birleştirmesidir ve NCCL, bu alışverişi son derece hızlı hale getiren NVIDIA kitaplığıdır.
TeknikÖzellik Mühendisliği İşlem Hatları ve Veri Sürümü Oluşturma
Özellik mühendisliği ardışık düzenleri, ham verileri fiilen öğrenilen sayısal sinyal modellerine dönüştürürken, veri sürümü oluşturma tam olarak hangi verinin…
TeknikÇevrimiçi ve Çevrimdışı Özellik Sunumu Eğik
Bir modelin çevrimdışından öğrendiği özellikler, üretimde gerçekte aldığı özelliklerden farklı olduğunda eğitim/sunum çarpıklığı meydana gelir ve bu durum sessizce mahvolur…
TeknikKubeflow ve ML Pipeline Düzenlemesi
Kubeflow, Kubernetes üzerinde makine öğrenimi iş akışlarını çalıştıran, model eğitimini ve dağıtımını tekrarlanabilir, kapsayıcıya alınmış hale dönüştüren açık kaynaklı bir araç setidir…
TeknikML İş Akışları için Apache Airflow
Apache Airflow, iş akışlarını kod olarak yazmak, planlamak ve izlemek için kullanılan açık kaynaklı bir platformdur.
TeknikMLflow ve Model Yaşam Döngüsü Takibi
MLflow, deney takibinden model paketleme ve dağıtımına kadar makine öğrenimi yaşam döngüsünü yönetmeye yönelik açık kaynaklı bir platformdur.
TeknikMEB Hizmeti için Uzman Paralelliği
Uzman paralelliği, Uzmanların Karması modelinin birçok ileri beslemeli 'uzmanını' farklı GPU'lara böler, böylece her cihaz parametrelerin yalnızca bir dilimini tutar.
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.