Yapay Zeka'ya Giriş

Yapay zekânın tanımına, 70 yıllık tarihine ve günümüzdeki rolüne kapsamlı bir giriş. Klasik tanımları, AI Winter dönemlerini, derin öğrenme devrimini ve LLM çağını tek dersten anlayın.

8 modules

12 lessons

~341 min

Table of Contents

Modül 1: Temeller

1
Yapay Zeka Nedir? Tanım, Tarihçe ve Bugünün Manzarası
Yapay zekânın tanımına, 70 yıllık tarihine ve günümüzdeki rolüne kapsamlı bir giriş. Klasik tanımları, AI Winter dönemlerini, derin öğrenme devrimini ve LLM çağını tek dersten anlayın.
2
AI vs ML vs DL: Doğru Hiyerarşi ve Pratik Sonuçları
Üç kavram en sık karıştırılanlardan: Yapay Zeka (AI), Makine Öğrenmesi (ML) ve Derin Öğrenme (DL). Bu derste hiyerarşiyi netleştirip pratik kararlar vermenize yardım edecek bir karar ağacı çıkaracağız.

Modül 2: Makine Öğrenmesi

1
Makine Öğrenmesinin 3 Paradigması: Supervised, Unsupervised, Reinforcement
Makine öğrenmesinin üç ana yaklaşımı: etiketli veriden öğrenen supervised, etiketsiz veride yapı arayan unsupervised ve ödül sinyaliyle öğrenen reinforcement. Her birini gerçek kod örnekleri ve canlı çalıştırılabilir Pyodide blokları ile inceliyoruz.

Modül 3: Pratik

Modül 4: Modern AI

1
Modern AI: LLM'ler, Transformerlar ve Agentic Sistemler
ChatGPT'den (Kasım 2022) bugüne yapay zekânın yüzü değişti. Bu derste modern üretken AI'nin temel taşı olan transformer mimarisini, LLM'lerin nasıl eğitildiğini, prompt engineering ile RAG'in pratiğini, fine-tuning ne zaman doğru seçim olduğunu ve 2025-2026'nın ana akımı haline gelen agentic sistemleri uçtan uca öğreneceksiniz.

Modül 5: Türkçe AI

1
Türkçe için Yapay Zeka Derinlemesine: NLP, LLM ve Pratik Pipeline
Türkçe NLP'nin spesifik zorlukları (aglutinatif morfoloji, ünlü uyumu, tokenization patlaması), Türkçe-özel açık LLM ekosistemi (TURNA, Kanarya, Kumru, Trendyol-LLM), Türkçe RAG kurma rehberi, ve Türkiye AI ekosisteminde nasıl kariyer kuracağınız üzerine kapsamlı bir bölüm. Bu ders Türkçe için bir AI sistemi inşa edecek herkes için zorunlu okuma.

Modül 6: AI Güvenliği

1
AI Güvenliği Derinlemesine: Saldırılar, Savunmalar ve Red Teaming
Modern AI sistemlerinde saldırı yüzeyleri, NIST AI 100-2 taksonomisi, jailbreaking teknikleri (8+ varyant), prompt injection (direct + indirect), adversarial examples, model stealing, privacy attacks, supply chain saldırıları, agentic AI'nın yeni güvenlik zorlukları ve production red teaming pratikleri. Bu ders her AI mühendisinin bilmesi gerekenleri kapsar.

Modül 7: Referans

1
AI Glossary & Hızlı Referans Kılavuzu — 120+ Terim, Türkçe-İngilizce
Yapay zeka, makine öğrenmesi, derin öğrenme, LLM, agent, güvenlik ve Türkçe AI ekosistemine ait 120+ temel terim, Türkçe karşılıkları ve kısa tanımlarla. Bu kursu bitirdikten sonra bir başvuru kılavuzu olarak kullanın; yeni bir makale/blog okurken yanınızda bulunsun.

Modül 8: Mülakat Hazırlığı