01
AI Foundations
Understand what AI is, how systems learn, where they fail, and how to judge claims without hype.
Ücretsiz AI kütüphanesi
Yapay zekayı öğrenin.Sonsuza kadar özgür.
1019 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.
1019Ücretsiz rehberler
9Konu parçaları
~2 minRehber başına
~34hReading 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
1019 arasında 1019 gösterilen kılavuzlar. Parçaya göre filtreleyin veya yukarıda arayın.
Teknik
Doğrusal Problama ve Dondurulmuş Özellik Değerlendirmesi
Doğrusal problama, ağı dondurarak ve üstte yalnızca basit bir doğrusal sınıflandırıcıyı eğiterek, önceden eğitilmiş bir modelin dahili temsillerinin ne kadar iyi olduğunu test eder.
Dil Yapay ZekaSpekülatif Örnekleme Doğrulaması
Spekülatif örnekleme, küçük bir 'taslak' modelin birkaç belirteci önceden tahmin etmesine izin vererek ve ardından büyük modelin doğrulanmasını sağlayarak büyük dil modeli oluşturmayı hızlandırır…
Dil Yapay ZekaEntropi Tabanlı Örnekleme
Entropi tabanlı örnekleme, modelin o anda ne kadar belirsiz olduğuna bağlı olarak bir LLM'nin bir sonraki jetonunu nasıl seçeceğini uyarlar.
TeknikDenseNet ve Yoğun Bağlantı
DenseNet, her katmanın önceki tüm katmanların özellik haritalarını girdi olarak aldığı evrişimli bir ağdır.
TeknikDarboğaz Mimarileri
Darboğaz mimarisi, verileri tekrar genişletmeden önce dar bir ara katmana sıkıştırarak ağı kompakt, verimli öğrenmeye zorlar…
TeknikGradyan Birikimi
Degrade birikimi, güncellemeden önce birkaç küçük mini gruptaki degradeleri toplayarak sınırlı GPU belleğinde büyük bir toplu iş boyutunu simüle etmenize olanak tanır…
TemellerErken Durdurma
Erken durdurma, uzatılmış doğrulama verilerindeki performansın iyileşmeyi bıraktığı anda model eğitimini durduran bir düzenleme tekniğidir.
TeknikSıra Modellerinde Öğretmen Zorlaması
Öğretmen zorlaması, bir sonraki girdi olarak modelin kendi tahmininin değil, gerçek önceki jetonun beslendiği dizi modelleri için bir eğitim hilesidir.
TeknikPlanlanmış Örnekleme ve Pozlama Sapması
Maruz kalma yanlılığı, yalnızca mükemmel öneklerle eğitilmiş bir modelin çıkarımda kendi kusurlu çıktılarını koşullandırması gerektiğinde ortaya çıkan boşluktur.
TeknikDengesiz Tespit için Odak Kaybı
Odak kaybı, dedektörün zor ve nadir olanlara odaklanabilmesi için kolay örneklerin ağırlığını azaltan değiştirilmiş bir kayıp fonksiyonudur.
TemellerMomentumlu Stokastik Gradyan İnişi
Momentum, geçmiş eğimlerin ortalamasını toplayan, optimizasyonun vadiler boyunca daha hızlı ilerlemesine ve sönümlenmesine olanak tanıyan eğim inişine yönelik bir ayardır…
TemellerNesterov Hızlandırılmış Gradyan
Nesterov Hızlandırılmış Gradyan (NAG), eğimi hesaplamadan önce ileriye bakan ve ona düzeltici bir ileri bakış sağlayan daha akıllı bir momentum biçimidir.
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.