Sıfırdan Yapay Zeka Öğrenme Yol Haritası 2026: 12 Aylık Türkçe Detaylı Roadmap

## 1. Giriş: Ne Hedefliyoruz? Bu yol haritası **2026 itibarıyla pratik, iş odaklı**. 12 ay sonra mümkün hedef: ### 1.1 Bu Yol Haritası Kimler İçin? (1) Lisans öğrencisi (CS, EE, Matematik, Endüstri Müh, İstatistik) — 12 ayı paralel okuyabilir. (2) Bootcamp mezunu / coding altyapısı olan — temel atlayıp ML/DL'ye dalabilir. (3) Yazılım mühendisi pivot — backend/frontend dev'den 6 ay içinde AI Engineer'a geçebilir. (4) Sektör değiştirme (engineer/scientist/analyst geçmişi) — matematik avantajıyla 12 ay yeterli. (5) Tamamen sıfır (lise mezunu + iş tecrübesiz) — 12 ay zor ama mümkün, 18 ay daha gerçekçi. ### 1.2 Önkoşullar **Sıfır seviye için bile minimum:** - Bilgisayar kullanmayı bilme (dosya yönetimi, terminal temel) - İngilizce okuma anlama (en az B1 — kaynakların %95'i İngilizce) - Disiplin (günde 2-3 saat 12 ay) - İnternet (yeterli bant genişliği) **Olmayan iyi olur:** - Lise/üniversite matematik bilgisi (12. sınıf calculus) - Programlama temel - Sektör tecrübesi (analiz, mühendislik) ### 1.3 Bütçe Senaryoları ## 2. Ay 1-2: TEMEL — Python + Matematik ### 2.1 Hedefler (Ay 1-2 sonunda) - Python akıcı (data type, function, OOP, list comprehension) - Numpy + Pandas + Matplotlib akıcı - Lineer cebir temel (vektör, matris, dot product, eigenvalue) - Olasılık + İstatistik temel (mean, variance, dağılımlar, Bayes) - Calculus temel (türev, gradient — ezber değil sezgi) ### 2.2 Detaylı Çalışma Planı ### 2.3 Ay 1-2 Milestone Projeleri **Proje 1 (Ay 1 sonu):** Python ile basit veri analizi - Veri: Türkiye COVID-19 vaka verisi (Sağlık Bakanlığı API ya da Kaggle Türkçe dataset) - Görev: pandas ile veri yükle, temizle, en az 5 visualization üret - Çıktı: Jupyter notebook GitHub'da **Proje 2 (Ay 2 sonu):** İstatistiksel analiz - Veri: Trendyol Kaggle ürün verisi veya açık Türk hava durumu verisi - Görev: Hipotez testi (mean comparison), korelasyon analizi, basit linear regression - Çıktı: Markdown report + notebook GitHub'da ### 2.4 Kitap Tavsiyeleri (Ay 1-2) - **"Python for Data Analysis" (Wes McKinney)** — pandas creator yazarı, en iyi pandas referansı - **"Think Stats" (Allen Downey)** — ücretsiz, Türkçe çevirisi var - **"Linear Algebra Done Right" (Sheldon Axler)** — derinleşmek isteyenler için - **"Python Crash Course" (Eric Matthes)** — yeni başlayan dostu ### 2.5 Türkçe Kaynaklar (Önemli!) - **BTK Akademi** — btkakademi.gov.tr — Tamamen ücretsiz, Türkçe Python + makine öğrenmesi kursları - **Boğaziçi ML/AI Kulübü** — kayit.boun.edu.tr — Bazı dersler açık - **Yapay Zeka Türkiye Discord** — aktif topluluk - **Veri Bilimi Türkiye Discord** — soru-cevap aktif - **MEB EBA** — bazı temel Python kursları ## 3. Ay 3-4: KLASIK MAKİNE ÖĞRENMESİ ### 3.1 Hedefler - scikit-learn akıcı - Supervised learning (regression, classification) algoritmaları - Unsupervised learning (clustering, PCA, t-SNE) - Cross-validation + hyperparameter tuning - Bias-variance tradeoff - Feature engineering - Model evaluation (confusion matrix, ROC, F1) - 3 Kaggle yarışmasında medal almak (en azından bronze) ### 3.2 Detaylı Çalışma Planı ### 3.3 Ay 3-4 Milestone Projeleri **Proje 3 (Ay 3 sonu):** Türkçe ML projesi - Veri: Türk bankası kredi onay verisi (Kaggle) veya Trendyol ürün kategorizasyon - Görev: Multi-class classification — XGBoost ile %85+ accuracy - Çıktı: Notebook + README + benchmark table **Proje 4 (Ay 4 sonu):** Kaggle başlangıç - Yarışma: Titanic, House Prices, Spaceship Titanic (her zaman açık) - Hedef: Top %20'de bitirme - Çıktı: Kernel + GitHub ### 3.4 Kitaplar (Ay 3-4) - **"Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow" (Aurélien Géron, 3rd ed.)** — En iyi pratik ML kitabı, ÇOK ÖNERİLİR - **"An Introduction to Statistical Learning" (James, Witten, Hastie, Tibshirani)** — Ücretsiz PDF, klasik teorik referans - **"The Hundred-Page Machine Learning Book" (Andriy Burkov)** — Özet hızlı kitap ### 3.5 Bu Aşamada Yaygın Tuzaklar (1) Sadece teori okumak, kod yazmamak — günde minimum 1 saat kod yaz. (2) Andrew Ng'i izle ama hiç implement etme — her hafta scikit-learn ile yeniden yap. (3) Kaggle medal'lere takılma — ilk hedef öğrenme, ranking ikinci. (4) Çok ileri matematik (calculus 2, real analysis) — temel sezgi yeterli, gerek değil. (5) Framework değiştirip durma — scikit-learn'de derinleş önce. ## 4. Ay 5-6: DEEP LEARNING ### 4.1 Hedefler - PyTorch akıcı (autograd, nn.Module, training loop) - Neural network temel (forward/backward pass) - CNN (computer vision basics) - RNN/LSTM (sequence basics, NLP temel) - Transformer architecture (BERT, GPT mantığı) - Transfer learning + fine-tuning - GPU training (Google Colab veya kendi GPU) ### 4.2 Detaylı Plan ### 4.3 Ay 5-6 Milestone Projeleri **Proje 5 (Ay 5 sonu):** Computer Vision - Veri: Türk pamuk hastalığı, Türk sokak hayvanları sınıflandırma (kendi veri toplama) - Görev: ResNet/EfficientNet fine-tune + %90+ accuracy - Çıktı: GitHub + Hugging Face Spaces demo + Türkçe README **Proje 6 (Ay 6 sonu):** NLP — Türkçe sentiment analysis - Veri: Türk Twitter sentiment Kaggle dataset veya Beyazperde film yorumları - Görev: BERT-Turkish fine-tune ile sentiment classification - Çıktı: Hugging Face model + Streamlit demo ### 4.4 Donanım — GPU İhtiyacı DL eğitimi için GPU şart. Seçenekler: (1) Google Colab Free — T4 16GB, 4 saat session, ücretsiz. (2) Google Colab Pro — $10/ay, daha uzun + V100/A100 olasılığı. (3) Kaggle Notebooks — T4 × 2, haftalık 30 saat ücretsiz. (4) Kişisel GPU — RTX 3060 12GB (~₺9K) öğrenci için optimal. (5) Cloud GPU — RunPod $0.30/saat RTX 4090. İlk 6 ayda Colab Free + Kaggle yeterli. ### 4.5 Kitaplar (Ay 5-6) - **"Deep Learning with PyTorch" (Eli Stevens, Luca Antiga, Thomas Viehmann)** — PyTorch resmi kitabı - **"Dive into Deep Learning" (Aston Zhang et al.)** — Ücretsiz, MIT lisans, çok detaylı - **"Deep Learning" (Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville)** — Ücretsiz, klasik teorik (yoğun) - **"Hands-On Machine Learning" (Géron)** — DL bölümü güncel ## 5. Ay 7-8: LLM + AI + AGENTIC ### 5.1 Hedefler - LLM mimari iyi anlayış (transformer + attention + tokenization) - Prompt engineering ileri - RAG (Retrieval-Augmented Generation) sistem kurma - Vector DB (Pinecone, Chroma, pgvector) - LangChain / LlamaIndex - Agentic workflow (LangGraph, Crew AI, Anthropic SDK) - Fine-tuning (LoRA, QLoRA) - MCP (Model Context Protocol) ### 5.2 Detaylı Plan ### 5.3 Ay 7-8 Milestone Projeleri **Proje 7 (Ay 7 sonu):** Türkçe RAG chatbot - Veri: KVKK metni + Türk hukuk PDF'leri (~50-100 PDF) - Görev: RAG sistemi kur, "KVKK Madde 9 nedir?" gibi sorulara doğru cevap - Tech stack: LangChain + Chroma + OpenAI/Claude API + Streamlit UI - Çıktı: GitHub + Streamlit Cloud deploy + Türkçe demo video **Proje 8 (Ay 8 sonu):** Multi-agent system - Görev: Bir konuda araştırma yapan, raporu yazan, yayınlayan multi-agent - Tech stack: LangGraph veya CrewAI + Tavily search + Anthropic Claude - Çıktı: GitHub + demo video ### 5.4 LLM Maliyet Bütçesi LLM API kullanırken aylık maliyet (öğrenme için): - Anthropic Claude Sonnet 4.6: $3/$15 (1M token) - OpenAI GPT-5: $5/$15 (1M token) - Gemini 2.5 Flash: $0.075/$0.30 (en ucuz) - DeepSeek V3: $0.27/$1.10 Tipik öğrenme: $10-30/ay yeterli. Gemini Flash ile $5/ay'da çok şey yapılır. ### 5.5 Kitaplar / Kaynaklar (Ay 7-8) - **"Building LLM Applications" (Suhas Pai)** — yeni 2024 - **"Designing Machine Learning Systems" (Chip Huyen)** — production ML - **"AI Engineering" (Chip Huyen, 2025)** — LLM-spesifik production - **Andrej Karpathy YouTube** — ücretsiz, sektörün en iyi LLM eğitmeni ## 6. Ay 9-10: PRODUCTION + MLOps ### 6.1 Hedefler - Docker akıcı - FastAPI ile ML/AI API serve etme - AWS / GCP / Azure temel (SageMaker / Vertex AI / Azure ML) - MLflow / Weights & Biases - CI/CD (GitHub Actions) - Monitoring (Prometheus, Grafana, Datadog) - A/B testing infrastructure - 1 end-to-end deployed ML/AI sistem ### 6.2 Detaylı Plan ### 6.3 Ay 9-10 Milestone Projeleri **Proje 9 (Ay 9 sonu):** Production-grade ML API - Görev: Model 5'i (CV classifier) Docker + FastAPI + AWS/Vercel deploy - Tech stack: Docker + FastAPI + AWS ECR/Lambda veya Vercel - Çıktı: Public URL + GitHub README + Postman collection **Proje 10 (Ay 10 sonu):** Full-stack AI application - Görev: Türk e-ticaret demo — kullanıcı ürün arar, RAG ile öneri alır - Tech stack: Next.js + LangChain + Pinecone + Claude API + Vercel - Çıktı: Live deploy + GitHub + Türkçe demo video + LinkedIn duyuru ### 6.4 Kitaplar (Ay 9-10) - **"Designing Machine Learning Systems" (Chip Huyen)** — production ML klasiği - **"Machine Learning Engineering" (Andriy Burkov)** — pratik - **"Building Machine Learning Powered Applications" (Emmanuel Ameisen)** — full-stack - **"AI Engineering" (Chip Huyen 2025)** — en güncel ## 7. Ay 11-12: SPECIALIZED + İŞ ARAMA ### 7.1 Specialization Seçimi Bu noktada birinde derinleş: ### 7.2 Ay 11 Plan — Specialized Deep Dive Bir specialty seç, 4 hafta derinleş: - 1 advanced course - 1 milestone proje - 2 paper okuma + uygulama - Open source contribution ### 7.3 Ay 12 Plan — İŞ ARAMA eğitim > sertifikalar. STAR formatı (Situation, Task, Action, Result)."},{"title":"Hedef Şirket Listesi","detail":"50 şirket: 10 Türk unicorn + 10 banka + 10 fintech/SaaS + 10 yurt dışı remote + 10 Türk teknoloji devi (Aselsan, vb.)"},{"title":"Başvuru","detail":"Haftada 10-15 başvuru. Referral varsa öncelikli (LinkedIn DM hiring manager)."},{"title":"Cold Outreach","detail":"LinkedIn DM CTO/VP Engineering: 'Sizin [şirket]'te AI Engineer açığı var mı? Şu projeyi yaptım — sizin için faydalı olabilir.' Kısa, spesifik."},{"title":"Mülakat Hazırlık","detail":"LeetCode (medium 50 problem) + ML/AI mülakat soruları + system design + behavioral"},{"title":"İlk Teklifler","detail":"İlk teklifte 'şükür' deyip kabul etme — pazarlık + alternatif teklifler bekle"}]'> ### 7.4 Mülakat Hazırlık Detayı **LeetCode:** 50 medium problem (3-4 hafta). Easy (basit) — ısınma. Hard — gerek değil. Pattern bazlı: array, hashmap, two pointers, sliding window, BFS/DFS, dynamic programming temel. **ML/AI Soruları:** - Bias-variance tradeoff - Overfitting nasıl tespit + önlenir - L1 vs L2 regularization farkı - Cross-entropy vs MSE - Transformer attention nasıl çalışır - RAG vs fine-tuning karar - LLM hallüsinasyon kontrolü - A/B test tasarımı **System Design:** - "Bir öneri sistemi tasarla — 1M kullanıcı" - "Real-time fraud detection — 100ms latency" - "RAG sistemi — 1M doc" - "LLM API rate limit ve caching" **Behavioral:** - "Bir projede başarısız olduğun durum" - "Bir teknik tartışmada nasıl karar verdin" - "5 yıl sonra nerede görüyorsun?" - Türk şirket: "Neden bu şirket?" ## 8. Portfolio — 5-10 Quality Proje ### 8.1 Önerilen Portfolio Karışımı ### 8.2 Her Projenin Sahip Olması Gerekenler - README (Türkçe + İngilizce) - Tech stack net - Setup adımları (clone + run) - Live demo (Streamlit Cloud / Vercel / Hugging Face Spaces) - Demo GIF / video (LinkedIn için kritik) - Test coverage - Lessons learned ## 9. Kaggle Stratejisi Kaggle medal'ları rozet, ama gerçek değer ÖĞRENMEDE: (1) Top kernel'leri (notebook'ları) oku — sektör en iyilerinin code stilini. (2) Discussions aktif takip et — yaygın hatalar + ipuçları. (3) 3-5 yarışmada ciddi katıl (en az 100 saat her birine) — top %30. (4) Medal almak için takım kur — diğer Türk Kaggle'cılarla. (5) Tabular yarışmaları başla — sonra CV/NLP. (6) Kaggle Notebooks tier 'Expert' hedefi — public 5+ notebook upvote alan. ### 9.1 Kaggle Tier'lar - Novice → Contributor → Expert → Master → Grandmaster - Master ulaşmak 2-3 yıl + 5+ silver/gold medal - İş bulmak için Master ZORUNLU DEĞİL — Contributor + iyi GitHub yeterli ## 10. Türk AI Topluluğu ### 10.1 Aktif Türk Topluluklar - **Yapay Zeka Türkiye Discord/Slack** — 10K+ üye, aktif - **Veri Bilimi Türkiye Discord** — 5K+ üye - **Türk AI Twitter** — @CelalErdem, @bbalban, @doganhanoglu, @sinakorbicz aktif paylaşır - **GitHub Türk Geliştirici** — github.com/topics/turkish-nlp aktif - **Hugging Face Türk modelleri** — Trendyol, Turkcell, Boun-LLM - **Meetup gruplar** — İstanbul Data Science Meetup, Ankara AI Meetup ### 10.2 Türk AI Yarışmaları + Hackathon - **Teknofest AI yarışmaları** — yıllık, prize money - **VBO Yapay Zeka Yaz Kampı** — Boğaziçi, ücretsiz - **TÜBİTAK BIDEB AI projeleri** — finansman - **Trendyol Tech Connect** — kampüs hackathon - **Getir Hack** — AI track ### 10.3 Türk LLM Pazarı Türk şirketler kendi LLM'lerini fine-tune ediyor: - **Trendyol/Trendyol-LLM-7b** — Mistral 7B fine-tune Türkçe - **TURKCELL/Turkcell-LLM-7b** — Mistral 7B Türkçe fine-tune - **dervish.ai (Boğaziçi spin-off)** — Türk specialized - **Vakıf Akademi LLM modelleri** - **kuis.ai (Koç Üniversitesi)** — Türkçe NLP research ## 11. Sertifikalar — Önemli mi? Sertifikalar PORTFOLİO + PROJELERİN YERİNE GEÇMEZ. İlk iş bulmak için işveren BAKAR ama tek başına yeterli değil. Tier 1 (gerçekten değerli): Google ML Engineer, AWS ML Specialty. Tier 2 (orta değer): DeepLearning.AI, Coursera Specialization, Hugging Face Cert. Tier 3 (rozet): IBM, generic cert. Tavsiye: 1-2 Tier 1 sertifika al, kalan zaman PROJE üret. Önerilen sertifika sırası: 1. **DeepLearning.AI Machine Learning Specialization** (Ay 4'te) — temel 2. **DeepLearning.AI Deep Learning Specialization** (Ay 6'da) — derinleşme 3. **Hugging Face Certified ML Engineer** (Ay 8'de) — NLP/LLM 4. **AWS AI Practitioner** (Ay 10'da) — cloud 5. **Google ML Engineer** (Ay 12'de, iş için) — premium ## 12. 12 Aylık Bütçe Detaylı ### 12.1 Standart Bütçe ($500-700) ### 12.2 Ücretsiz Alternatif Plan ### 12.3 Premium Bütçe ($1500-3000) Yoğun + premium kurslar (Maven cohort-based, DataCamp, Pluralsight) + 3-4 sertifika + Cloud GPU. ## 13. Sık Sorulanlar **Soru: 6 ayda öğrenebilir miyim?** Full-time (günde 8 saat) çalışırsanız 6 ay = junior AI Engineer mümkün. Yarı-zamanlı (günde 2-3 saat) 12 ay gerçekçi. Hiç tecrübesizden 6 ay zor — backend dev geçişi 6 ay rahat. Çocuk + iş + öğrenme: 18 ay düşün. **Soru: Üniversite gerekli mi?** Hayır. Birçok AI Engineer üniversite mezun değil. Portfolio + tecrübe + İngilizce + ağ daha önemli. Bazı pozisyonlarda (Türk bankası, kurumsal) lisans şart. Bootcamp + sertifika + güçlü portföy ile yetişir. **Soru: Hangi dil Python mi başka mı?** Python dominant. R sadece akademik. Julia niche. C++ low-level (rare). Python ile başla, Java/JS yan bilgisi yararlı (Java backend için bazı şirketlerde). **Soru: Math nasıl öğrenilir hızlı?** Sezgi >> formul ezber. 3Blue1Brown YouTube (Türkçe altyazı) ile lineer cebir + calculus sezgi 2-3 haftada. Detaylı matematik (real analysis, measure theory) AI için gerek YOK — sadece research-y rolde lazım. **Soru: Kaggle medal şart mı?** Hayır. İş bulmak için 5-10 GitHub quality proje > 100 Kaggle medal. Kaggle ÖĞRENMEDE değerli, iş başvurusunda secondary. **Soru: Türkçe NLP'de uzmanlaşmaya değer mi?** EVET — Avrupa AI Engineer pozisyonları için Türkçe NLP bilgisi fark yaratır. Trendyol, Turkcell, Vakıf modelleri ile pratik tecrübe + portföy = premium. **Soru: Mac mı PC mı?** İlk 6 ay (Python + temel ML): Mac M3 yeterli, Windows fine. Ay 5+ DL: GPU şart. Cloud GPU ile devam edebilirsin (Colab + Kaggle) ya da kişisel GPU PC al. **Soru: Bootcamp mı kendim mi?** Kendim öğrenme: en ucuz + öz disiplin gerek. Bootcamp ($5-15K): zorlama + ağ + kariyer destek. İkisinin orta yolu: paid cohort kurslar (Maven $1-3K, 4-6 hafta). **Soru: İlk iş nasıl bulurum?** (1) Portfolio güçlü (5-10 quality proje), (2) LinkedIn aktif (haftada 1 paylaşım), (3) Referral (Türk AI topluluk + meetup'lar), (4) Cold outreach (LinkedIn DM hiring manager), (5) Internship → full-time conversion, (6) Open source contribute (görünür). **Soru: AI alanında işsiz mi kalırım?** 2026 itibariyle: HAYIR, AI/ML/DS açık 450K+ küresel. Tehdit: junior pozisyonlar bir kısmı AI ile otomatikleşti, beklentiler yükseldi. Çözüm: specialized + senior bakış + AI ile çalışma (against değil). **Soru: Yurt dışı çıkmak zor mu?** Remote en kolay (ABD/EU şirketleri için 12 aydan sonra başvurabilir). Sponsor visa zor (algoritma + İngilizce + referral). Berlin/Amsterdam/Londra Türk AI Engineer için aktif pazar. **Soru: AI'da PhD yapmalı mıyım?** Sadece research-Scientist olmak istiyorsan + akademi/big tech research labs hedefin. AI Engineer / ML Engineer rolü için PhD ZORUNLU DEĞİL — pratik tecrübe + portföy = aynı maaş. ## 14. Sonuç ve Başlangıç Eylem Planı **3 ana çıkarım:** 1. **12 ay + günde 2-3 saat = junior AI Engineer iş bulma.** Bütçe $200-700 (ya da tamamen ücretsiz). 2. **5-10 quality GitHub proje > sertifika + bootcamp medal.** Portfolio + LinkedIn + ağ kombinasyonu. 3. **Türkiye + Türk AI pazarı 2026'da fırsat dolu.** AI Engineer maaş ₺70K-300K, Türkçe specialized premium. **İlk 30 günlük plan (yarın başla):** Gün 1-3: - Python kurulum (Anaconda) - VS Code/Cursor kur - GitHub hesap aç - LinkedIn AI fokus güncelle Gün 4-14: - BTK Akademi Python kursu (günde 1 saat) - Coursera "Python for Everybody" (günde 1 saat) - 3Blue1Brown Lineer Cebir (1 video/gün) Gün 15-30: - Pandas tutorial (Kaggle Learn) - İlk Jupyter notebook + GitHub push - Türk AI Discord/Slack katıl - 1 LinkedIn paylaşım yap ("Yapay zeka öğrenmeye başladım...") **Yıllık hedefler:** - 12. ay sonu: 5-10 GitHub proje + iş başvurusu aktif - 18. ay: İlk junior pozisyon - 24. ay: 1 yıl tecrübe + ML mid-level başvuru - 36. ay: Senior junior pozisyon hedefi