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
Ayrıştırılmış Önceden Doldurma ve Kod Çözme Sunumu
Büyük dil modeli çıkarımını iki ayrı aşamaya (ön doldurma ve kod çözme) bölen ve bunları farklı GPU havuzlarında çalıştıran bir hizmet mimarisi.
TeknikLLM Çıkarım Yönlendirme ve Yük Dengeleme
Gelen her LLM isteğini hangi model replikasının, GPU'nun veya arka ucun ele alması gerektiğine ve trafiğin tek bir sunucunun dağılmaması için nasıl dağıtılacağına karar veren kontrol katmanı…
TeknikBüyük Modeller için Tensör Paralelliği
Tek bir sinir ağı katmanındaki matematiği birden fazla GPU'ya bölmenin bir yolu, böylece bir cihaz için çok büyük bir model çalışmaya devam edebilir.
TeknikEtmen Döngülerinde Öz-Yansıma
Kendini yansıtma, bir yapay zeka aracısının görev ortasında kendi çıktılarını ve eylemlerini eleştirmesine ve ardından bu eleştiriye göre revize etmesine olanak tanır.
TeknikDüşünce Ağacı Mantığı
Düşünce Ağacı, bir modelin tek bir düşünce çizgisine bağlı kalmak yerine, bir ağacın dalları gibi birçok akıl yürütme yolunu paralel olarak keşfetmesine olanak tanır.
TeknikDüşünce Grafiği Akıl Yürütmesi
Düşünce Grafiği, akıl yürütmeyi, düşüncelerin sadece dallanma değil, özgürce birleşebildiği, döngüye girebildiği ve bağlanabildiği bir ağ olarak modeller.
TeknikSınıf Dengesizliği ve Yeniden Örnekleme
Sınıf dengesizliği, bir sonucun sayıca diğerinden çok daha fazla olması durumudur; örneğin meşru işlemlerin %99,9'una karşılık 0.
TeknikOtomatik kodlayıcılar
Otomatik kodlayıcı, verileri kompakt bir kod halinde sıkıştırmayı öğrenen ve ardından onu yeniden yapılandırarak ağı yalnızca en çok şeyi yakalamaya zorlayan bir sinir ağıdır.
TeknikSiyam Ağları ve Üçlü Kaybı
Siyam ağları, her birini sınıflandırmak yerine, iki girdinin ne kadar benzer olduğunu öğrenmek için iki veya daha fazla özdeş, ağırlık paylaşımlı dal kullanır.
TeknikÇok Görevli Öğrenme
Çok görevli öğrenme, bir modeli birden fazla ilgili görevi aynı anda gerçekleştirecek şekilde eğitir ve bunlar arasında dahili temsilleri paylaşır.
TeknikUyumlu Tahmin
Uyumlu tahmin, %90 gibi seçilmiş bir olasılıkla gerçek yanıtı içermesi garanti edilen bir küme veya aralık çıktısı verecek şekilde herhangi bir modeli sarar.
TeknikOlasılık Kalibrasyonu
Kalibrasyon, bir modelin belirtilen olasılıklarının gerçeklikle eşleştiği anlamına gelir: %70 dendiğinde, olayın yaklaşık %70 oranında gerçekleşmesi gerekir.
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.