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
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.
Dil Yapay ZekaELECTRA Ön Eğitim
ELECTRA, gizli kelimeleri tahmin etmek yerine sahte kelimeleri tespit etmeyi öğreterek dil modellerini önceden eğitmenin daha etkili bir yoludur.
Dil Yapay ZekaRoBERTa Eğitim Tarifi
RoBERTa, BERT'in önemli ölçüde yetersiz eğitim aldığını gösterdi: mimariden ziyade tarifi ayarlayarak yeni referans rekorları kırdı.
Dil Yapay ZekaXLNet Permütasyon Modellemesi
XLNet, rastgele kelime sıralamaları üzerinde eğitim yaparak BERT'in çift yönlü bağlamını GPT'nin otoregresif tahminiyle harmanlar.
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.
Dil Yapay ZekaDüşünce Ağacı
Düşünce Ağacı (ToT), bir dil modelinin, bir ağacın dalları gibi birden fazla akıl yürütme yolunu paralel olarak keşfetmesine olanak tanıyan, teşvik edici bir çerçevedir.
Dil Yapay ZekaKendi Kendine Tutarlılık Kod Çözme
Kendi kendine tutarlılık, bir dil modelinden birçok farklı akıl yürütme yolunu örnekleyen ve ardından çoğunun üzerinde hemfikir olduğu yanıtı seçen bir kod çözme stratejisidir.
TemellerK-Kümeleme Anlamına Gelir
K-Means, küme merkezlerini bularak verileri otomatik olarak K gruplarına ayıran, denetlenmeyen bir algoritmadır.
TemellerK-En Yakın Komşular
K-En Yakın Komşular (KNN), en yakın K örneğe bakarak ve çoğunluk oyu alarak yeni bir veri noktasını sınıflandırır.
TemellerLojistik Regresyon
Lojistik regresyon, ağırlıklı bir toplamı S şeklindeki bir eğri boyunca ezerek, spam veya spam olmayan bir şeyin bir sınıfa ait olma olasılığını tahmin 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.