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
Toolformer ve Kendi Kendine Öğretilen Takım Kullanımı
Toolformer, bir dil modelinin hesap makineleri, arama motorları gibi harici araçların ne zaman ve nasıl çağrılacağını kendi kendine öğretmesine olanak tanıyan bir 2023 Meta AI yöntemidir…
TeknikVoyager Minecraft Temsilcisi ve Beceri Kütüphanesi
Voyager'ın nasıl çalıştığını öğrenin: kod yazan, yeniden kullanılabilir becerileri depolayan ve kademeli güncellemeler olmadan yaşam boyu öğrenme yoluyla gelişen bir Minecraft AI aracısı.
TeknikÜretken Aracılar ve Simüle Edilmiş Toplumlar
Üretken aracılar, inandırıcı insanlar gibi hatırlayan, planlayan ve tepki veren, dil modelleriyle desteklenen yapay zeka karakterleridir.
TeknikEpisodik ve Semantik Ajan Belleği
Yapay zeka ajanlarının iki tür uzun süreli belleğe ihtiyacı vardır: belirli geçmiş olaylar için epizodik bellek ve genel gerçekler için anlamsal bellek.
TeknikGizli Markov Modelleri
Gizli Markov Modeli, doğrudan göremediğiniz gizli durumlardan geçerek yol boyunca gözlemlenebilir çıktılar yayan bir sistemi tanımlar.
TeknikGauss Süreçleri
Gauss Süreci, yerleşik belirsizlik tahminleriyle birlikte gelen fonksiyonları modellemenin esnek, parametrik olmayan bir yoludur.
TeknikQ-Öğrenim
Q-Learning, deneme yoluyla her hareketin değerini kademeli olarak öğrenerek bir temsilciye hangi eylemlerin en iyi sonucu verdiğini öğreten bir takviyeli öğrenme algoritmasıdır…
TeknikAktör-Eleştirmen Yöntemleri
Aktör-Eleştirmen yöntemleri iki öğrenciyi birleştirir: eylemleri seçen bir 'aktör' ve bu eylemlerin ne kadar iyi olduğuna karar veren bir 'eleştirmen'.
TeknikMonte Carlo Ağaç Arama
Monte Carlo Ağaç Arama (MCTS), seçici olarak bir arama ağacı oluşturarak ve birçok olası geleceği simüle ederek en iyi harekete karar veren bir planlama algoritmasıdır.
TeknikAdam ve Uyarlanabilir Optimize Ediciler
Adam, çoğu modern sinir ağının arkasındaki güçlü optimizasyon aracıdır ve her parametre için ayrı bir öğrenme oranını otomatik olarak ayarlar.
TeknikÖğrenme Oranı Planlama
Öğrenme hızı çizelgesi, eğitim sırasında adım boyutunu sabit tutmak yerine değiştirir.
TeknikKatman Normalleştirme
Katman normalleştirme, her bir örnekteki aktivasyonları sıfır ortalama ve birim varyansa sahip olacak şekilde yeniden ölçeklendirerek eğitimi stabilize eder.
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.