3 yazı
12 ay, 5 production-level proje, GitHub portfolyo + blog stratejisi ile sıfırdan global remote AI Engineer pozisyonuna ulaşmanın somut yol haritası. Karpathy, Raschka, 3Blue1Brown, Andrew Ng kaynak akışı; HuggingFace + LangChain + Anthropic Academy ücretsiz programlar; Türkçe alternatifler; vaka çalışması (14 ay timeline) ve $200K+ teklif almak için mülakat stratejisi.
AI/ML mühendisliği için gerekli matematik bilgisi detaylı rehberi: 5 ana alan (Lineer Cebir, Calculus, Olasılık + İstatistik, Optimization, Bilgi Teorisi), her alan için iş tipi'ne göre gereken derinlik (AI Engineer / ML Engineer / Research Scientist farklı), 50+ kavram detayı (vektör/matris/türev/gradient/eigenvalue/SVD/lambda/expected value/MLE/MAP/Adam/Lagrange/KL divergence), Türkçe + İngilizce öğrenme kaynakları (3Blue1Brown / Gilbert Strang / Khan Academy / BTK Akademi), Andrew Ng vs Andrej Karpathy yaklaşımı farkı, 6 aylık matematik öğrenme planı, hangi formülleri ezberlemek hangileri sezgi ile yeterli, AI mühendisliği için praktik matematik vs teorik akademi matematik, mühendislik mülakatında sorulan matematik soruları, sıfırdan başlayanlar için ders sırası, sıralı kitap önerileri.
Sıfırdan yapay zeka mühendisi olmak için 12 aylık detaylı yol haritası: Ay 1-2 Python + matematik temeli, Ay 3-4 klasik ML, Ay 5-6 deep learning + PyTorch, Ay 7-8 LLM + RAG + agentic, Ay 9-10 MLOps + production, Ay 11-12 specialized + iş arama. Her ay için spesifik kurslar (Coursera, fast.ai, DeepLearning.AI), kitaplar, milestone projeler, Türkçe kaynaklar (BTK Akademi, Coursera Türkçe altyazı), günlük çalışma planı, portfolio gereksinimleri (5-10 GitHub projesi), Kaggle stratejisi, sertifikalar, iş başvuru taktikleri. KOBİ/freelance/yurt dışı iş seçenekleri.