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
Çok Silahlı Haydutlar
Çok kollu bir haydut, getirileri bilinmeyen seçenekler arasından tekrar tekrar seçim yaptığınız ve ilerledikçe öğrendiğiniz, yeni keşfetmeyi dengelediğiniz bir karar problemidir…
TeknikBentoML ve Model Paketleme
BentoML, eğitimli makine öğrenimi modellerini 'Bentos' adı verilen standartlaştırılmış, konuşlandırılabilir birimler halinde paketleyen açık kaynaklı bir Python çerçevesidir.
TeknikKubernetes'te KServe ve Model Sunumu
KServe, makine öğrenimi modellerini geniş ölçekte sunmaya yönelik standartlaştırılmış, Kubernetes'te yerel bir platformdur.
TeknikSeldon Çekirdeği ve Çıkarım Grafikleri
Seldon Core, göze çarpan bir özelliği olan çıkarım grafikleri ile makine öğrenimi modellerini Kubernetes'te dağıtmaya yönelik açık kaynaklı bir platformdur.
TeknikKaybolan ve Patlayan Degradeler
Derin ağları eğitirken, hata sinyalleri birçok katmandan geriye doğru ilerledikçe sıfıra doğru küçülür veya sonsuza doğru patlar.
TeknikDegrade Kırpma
Eğitim sırasında gradyan güncellemelerinin ne kadar büyük olabileceğini sınırlayan basit, yaygın olarak kullanılan bir koruma.
TeknikAğırlık Başlatma
Eğitim başlamadan önce bir sinir ağının başlangıç ağırlıklarını nasıl ayarlayacağınız; bu, sinyallerin ve degradelerin derin katmanlar boyunca sağlıklı kalıp kalmayacağını güçlü bir şekilde şekillendirir.
TeknikTaklit Öğrenme
Taklit öğrenme, yapay zekaya deneme yanılma ödüllerinden öğrenmek yerine uzman gösterilerini kopyalayarak bir görevi gerçekleştirmeyi öğretir.
TeknikTers Takviye Öğrenme
Ters takviyeli öğrenme (IRL), standart RL'yi tersine çevirir: Bir ödül vermek ve bir politika bulmak yerine, uzman davranışını izler ve çıkarımda bulunur…
TeknikÇevrimdışı Takviyeli Öğrenme
Çevrimdışı takviyeli öğrenme, aracıları çevreyle canlı etkileşim olmadan, tamamen sabit, önceden toplanmış bir veri kümesinden eğitir.
TeknikSmoothQuant ve Aktivasyon Nicelemesi
SmoothQuant, büyük dil modellerini hem ağırlıklar hem de aktivasyonlar için 8 bitlik tam sayılara kadar sıkıştırmayı mümkün kılan bir tekniktir.
TeknikYapılandırılmış Budama ve Katman Bırakma
Yapılandırılmış budama, bir sinir ağının dikkat kafaları, nöronlar veya tüm katmanlar gibi tüm bileşenlerini ortadan kaldırır, böylece daha ince model daha hızlı çalışır…
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.