Yapay zekâ mühendisi olmak
- 01Yol haritası ve kurulumYapay zekâ mühendisi ne yapar, bu kurs seni nereye götürür ve çalışma ortamını nasıl kurarsın.35 dk
- 02Matematik sezgisi: vektörler, eğim, gradyan inişYapay zekânın neredeyse tamamı üç fikre dayanır. Vektörlerle anlamı ölçmek, eğimle yön bulmak ve küçük adımlarla öğrenmek.55 dk
- 03Makine öğrenmesinin diliVeri, özellik, etiket, kayıp, eğitim ve test. Bir modelin "iyi" olduğunu nasıl bildiğimizi ve en sık yapılan hatayı öğreniyoruz.50 dk
- 04Sinir ağları nasıl öğrenir?Tek bir nörondan katmanlara, geri yayılımdan PyTorch’ta yazılmış on satırlık bir eğitim döngüsüne.60 dk
- 05Bir dil modelinin içiMetin nasıl token olur, token nasıl vektör olur, dikkat ne işe yarar ve model sıradaki kelimeyi nasıl seçer?65 dk
- 06Bir LLM ile uygulama geliştirmekAPI çağrısı, sistem komutu, yapılandırılmış çıktı ve araç çağırma. Bir modeli güvenilir bir yazılım bileşenine dönüştürmenin temelleri.60 dk
- 07RAG ile kendi verinle konuşmakBelgeleri parçalara böl, vektöre çevir, soruya en yakın olanları bul ve modele kaynak olarak ver. Sonra bunun gerçekten işe yarayıp yaramadığını ölç.70 dk
- 08Ajanlar, değerlendirme ve üretime çıkmakBir ajan döngüsü nasıl çalışır, ne zaman gerçekten gerekir ve bir LLM sistemini canlıya almadan önce nasıl sınarsın.70 dk
- 09Portfolyo, kariyer ve sonrasıÖğrendiklerini gösterilebilir işlere dönüştür. Üç proje fikri, iyi bir README’nin anatomisi ve 12 haftalık bir devam planı.40 dk
0/9 ders bitti. Hepsini bitirince burada paylaşabileceğin bir kart çıkacak.
Bu kurs, “yapay zekâ mühendisi” denince akla gelen geniş alanı ürün geliştiren mühendisin gözünden ele alıyor. Amaç araştırmacı olmak değil; modellerin nasıl çalıştığını yeterince iyi anlayıp onlarla güvenilir sistemler kurabilmek.
Nasıl ilerlemeli
Dersleri sırayla al. Her biri yaklaşık bir oturumluk: önce metni oku, sonra derste gömülü lab’i kurcala, kodu kendi bilgisayarında çalıştır ve en sonda quiz’i çöz. “Dersi tamamladım” düğmesi ilerlemeni bu tarayıcıda saklar.
Toplam süre okuma ve alıştırmalarla birlikte kabaca 40 saat. Haftada 5–6 saat ayırırsan iki ayda biter.
Bu kurs neyi kapsamıyor
Sıfırdan bir dil modeli eğitmeyi, ileri görüntü işlemeyi ve pekiştirmeli öğrenmeyi derinlemesine anlatmıyor. Bunlar için her dersin sonunda, açık kaynak AI Engineering from Scratch müfredatındaki ilgili bölümlere bağlantı var; oradaki 20 aşamalık yol bu kursun doğal devamı.