# Sıfırdan AI Engineer Yol Haritası 2026: 12 Ay, 5 Production-Level Proje, $200K+ İş Teklifi

> Source: https://sukruyusufkaya.com/blog/sifirdan-ai-engineer-yol-haritasi-12-ay-5-production-project-2026
> Updated: 2026-08-25T21:48:48.167Z
> Type: blog
> Category: yapay-zeka
**TLDR:** 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.

<tldr data-summary="[&quot;12 ayda sıfırdan AI Engineer olmak mümkün — ancak haftada 25-35 saat tutarlı çalışma, 5 production-level proje ve aktif GitHub + blog + LinkedIn paylaşımı gerekli.&quot;,&quot;Ay 1-2: matematik temelleri (lineer cebir, probability, calculus) + Python; Ay 3: NumPy/Pandas/SQL; Ay 4: Scikit-learn; Ay 5-6: PyTorch + Deep Learning; Ay 7-8: LLM stack + RAG; Ay 9-10: Agents + LLMOps; Ay 11-12: 5 proje + portfolio + mülakat.&quot;,&quot;5 production-level proje: (1) Türkçe LLM chatbot, (2) Enterprise RAG, (3) Multi-agent system, (4) Fine-tuned LLM, (5) End-to-end MLOps pipeline. Her biri GitHub + blog + LinkedIn ile tanıtılır.&quot;,&quot;Ücretsiz kaynaklar Karpathy YouTube serisi (Zero to Hero), Raschka kitap + course, Andrew Ng DeepLearning.AI, HuggingFace courses, LangChain Academy, Anthropic Academy yeterli; toplam maliyet $0-300.&quot;,&quot;Mülakat hazırlığı: LeetCode 150-300 problem (must), Chip Huyen ML System Design kitabı, kendi production projelerini storytelling ile anlatabilme; ortalama 6-10 mülakat sonrası ilk offer.&quot;,&quot;Vaka: 2025&apos;te 14 ayda sıfırdan AI Engineer olan biri Cohere&apos;dan Mid-level $235K total comp aldı — yapısı somut, replikasyon mümkün.&quot;]" data-one-line="12 ay tutarlı çalışma + 5 production-level proje + aktif portfolyo paylaşımı kombinasyonu, 2026'da sıfırdan AI Engineer'a $200K+ remote teklifine giden yolun kanıtlanmış formülüdür."></tldr>

## 1. Giriş: Sıfırdan AI Engineer 2026'da Hâlâ Mümkün mü?

Kısa cevap: **evet, ama 2022'den daha disiplinli olmak zorunda**. 2026 itibarıyla AI Engineer pozisyonları için **giriş bariyeri yükseliyor** çünkü:

1. Talep patladı (+%74 YoY) ama arz da arttı (15M+ developer LLM kullanıyor).
2. Şirketler artık **production deneyimi olmayan** profilleri ekarte ediyor.
3. ChatGPT + Cursor + Claude Code gibi araçlar entry-level'ı atlama hızlandırıyor, ancak bu durumu **kendi başarın olarak göstermenin yolu**, gerçek production projelerinden geçiyor.

<definition-box data-term="AI Engineer (Applied)" data-definition="Modern AI yığınını (LLM, RAG, agent, embedding, vector DB, LLMOps) production-kalitesinde ürünlere bağlayan yazılım uzmanı. Klasik ML Engineer'dan farkı: modeli sıfırdan eğitmek yerine, hazır foundation modellerle uygulama katmanını inşa eder; sistem tasarımı, gözlemlenebilirlik ve ölçeklenebilirlik öncelikli." data-also="LLM Engineer, GenAI Engineer, Applied AI Engineer" data-wikidata="Q124728960"></definition-box>

Bu rehber, **12 aylık** tutarlı bir yol haritası sunuyor: günlük 3-5 saat (haftada 25-35 saat) kararlılıkla, 5 production-level proje üreterek **global remote** veya **Türkiye'de premium** AI Engineer pozisyonuna ulaşmak. Sürpriz yok — sadece **disiplin + kanıt**.

<stat-callout data-value="14 ay" data-context="2025'te sıfırdan başlayan, mühendis bir profilin Cohere'dan Mid-level AI Engineer offer alma süresi" data-outcome="raporlanmıştır — bu rehberdeki yol haritasının %85'i ile birebir örtüşür; 14 ay tutarlı çalışma, üretim-kalitesinde 5 proje, aktif GitHub + blog stratejisi içerir." data-source="{&quot;label&quot;:&quot;İç Vaka Çalışması, 2025&quot;,&quot;url&quot;:&quot;https://sukruyusufkaya.com/blog/sifirdan-ai-engineer-yol-haritasi-12-ay-5-production-project-2026&quot;,&quot;date&quot;:&quot;2025-12&quot;}"></stat-callout>

### Bu Rehber Kimin İçin?

- **Yazılım Geliştiriciler:** Frontend/Backend/Mobile deneyimli, AI Engineer'a geçmek isteyen.
- **Yeni Mezunlar:** Bilgisayar/Endüstri/Matematik mezunu, ilk işine girmek isteyen.
- **Kariyer Değiştirenler:** Farklı sektörden (finans, biyoloji, fizik) AI'a geçmek isteyen.
- **ML Engineer'lar:** Klasik ML'den modern LLM-odaklı AI Engineering'e evrilmek isteyen.

Programlama tecrübesi olmayan, sıfır kod biliyor: bu rehber size **22-26 ay** sürer (programlama temeli + AI yol haritası). Bu rehber 12 ayı, "kod yazmayı bilen ama AI bilmeyen" başlangıç noktasına göre tasarlanmıştır.

## 2. 12-Aylık Yol Haritası: Detaylı Anatomi

### Ay 1-2: Matematik Temelleri + Python Temizliği

**Hedef:** Lineer cebir, calculus, probability/statistics temellerini ve Python'un AI-spesifik özelliklerini sağlamlaştır.

#### Matematik (50 saat / ay)

- **Lineer Cebir:** Vektör/matris işlemleri, eigenvalue/eigenvector, SVD, projeksiyon.
- **Probability:** Bayes teoremi, expectation, variance, distribution'lar (Gaussian, Bernoulli).
- **Calculus:** Türev, kısmi türev, zincir kuralı (backpropagation için kritik), gradient.

**Kaynaklar:**
- **3Blue1Brown** YouTube: "Essence of Linear Algebra" (16 video, ~3 saat) — vazgeçilmez.
- **3Blue1Brown** "Essence of Calculus" (12 video).
- **Khan Academy** Türkçe: Calculus + Linear Algebra (TR alternatif).
- **MIT OCW 18.06** Linear Algebra (Gilbert Strang) — derinleşmek için.
- **Imperial College Mathematics for ML** Coursera (3 kurs serisi, ücretsiz audit).

#### Python (40 saat / ay)

- f-string, list/dict comprehension, generator, decorator, type hints.
- async/await, threading temelleri.
- venv, poetry, uv (modern paket yöneticisi).

**Kaynaklar:**
- **Fluent Python** (Ramalho) — Python'u "doğru" kullanmayı öğretir.
- **Sebastian Raschka** YouTube: Python deep-dive kısa videoları.
- **Real Python** (realpython.com) — kısa, derin makaleler.

### Ay 3: NumPy + Pandas + Matplotlib + SQL

**Hedef:** Veri ile çalışmayı ana dilin haline getir.

- **NumPy:** ndarray, broadcasting, vectorization (loop yerine).
- **Pandas:** DataFrame, groupby, merge, pivot, time-series.
- **Matplotlib + Seaborn + Plotly:** Görselleştirme.
- **SQL:** JOIN, window functions, CTE, indexing.

**Kaynaklar:**
- **Python for Data Analysis** (Wes McKinney, Pandas yaratıcısı) — kanonik referans.
- **Kaggle Learn** Pandas + SQL mikro-kursları (ücretsiz, 6-8 saat toplam).
- **DataCamp** SQL kursları (ücretsiz tier yeterli).

### Ay 4: Scikit-learn + Klasik ML

**Hedef:** Klasik ML algoritmalarını anla, scikit-learn API'sini yatkın hale getir.

- **Supervised:** Linear/Logistic regresyon, Decision Tree, Random Forest, XGBoost, SVM.
- **Unsupervised:** K-Means, DBSCAN, PCA, hierarchical clustering.
- **Pipeline:** train/test split, cross-validation, feature engineering, hyperparameter tuning, evaluation metrics.

**Kaynaklar:**
- **Hands-On Machine Learning** (Aurélien Géron, O'Reilly) — Bölüm 1-9 — en güçlü pratik kitap.
- **Andrew Ng - Machine Learning Specialization** Coursera (3 kurs) — kavramsal temel.
- **Sebastian Raschka - Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn** kitap.

#### Mini Proje 1: Klasik ML Demo (Ay 4 sonu)

**Proje:** Türkçe Twitter sentiment classifier (klasik ML: TF-IDF + Logistic Regression). GitHub'a yükle, README + Notebook + deploy (Streamlit).

### Ay 5-6: PyTorch + Deep Learning

**Hedef:** Neural network'leri anla, PyTorch'u tek araç olarak ustalaş.

- **PyTorch temelleri:** Tensor, autograd, Module, optimizer, DataLoader.
- **CNN:** Convolution, pooling, ResNet mimarisi, transfer learning.
- **RNN/LSTM:** Sequence modelleri (artık nadir kullanılır ama anlama önemli).
- **Transformer:** Self-attention, multi-head, encoder/decoder, BERT/GPT mimarileri.

**Kaynaklar:**
- **Andrej Karpathy** YouTube "Neural Networks: Zero to Hero" — 9 video serisi (~20 saat). **Vazgeçilmez** — backprop'u sıfırdan inşa etmeniz öğrenmenin en hızlı yolu.
- **Karpathy** "Let's build GPT from scratch" — Transformer'ı sıfırdan inşa.
- **Deep Learning with PyTorch** (Eli Stevens, Manning) — kanonik kitap.
- **Jay Alammar** "Illustrated Transformer" — görsel transformer rehberi.
- **DeepLearning.AI Deep Learning Specialization** Coursera (5 kurs).

#### Mini Proje 2: Image Classifier (Ay 6 sonu)

**Proje:** Türkçe yemek görselleri (Foody Türk Mutfağı dataset veya kendi topladığın) için CNN + transfer learning ile classifier. Hugging Face Spaces'a deploy et.

### Ay 7: LLM Stack — HuggingFace, Prompting, Fine-tuning Basics

**Hedef:** Modern LLM ekosistemini bilfiil kullan.

- **HuggingFace Transformers:** Pipeline, AutoModel, AutoTokenizer.
- **Prompting:** Few-shot, chain-of-thought, ReAct, system prompts.
- **API kullanım:** OpenAI, Anthropic, Cohere, Mistral, OpenRouter.
- **Fine-tuning temelleri:** LoRA, QLoRA, PEFT.

**Kaynaklar:**
- **HuggingFace NLP Course** (huggingface.co/learn) — ücretsiz, 8 bölüm.
- **HuggingFace LLM Course** — daha yeni, LLM-spesifik.
- **DeepLearning.AI - Prompt Engineering for Developers** (Andrew Ng + Isa Fulford) — ücretsiz.
- **Anthropic Academy** — Claude promptingi resmi rehber (ücretsiz).
- **OpenAI Cookbook** GitHub — pratik örnekler.

#### Mini Proje 3 Prep: Türkçe Chatbot temelleri (Ay 7 sonu)

Türkçe destekli, OpenAI veya Claude API kullanan basit bir chatbot — şimdilik MVP, Ay 11'de production-grade'e taşınacak.

### Ay 8: RAG Mimari + Vector DB + Embeddings

**Hedef:** Üretim-kalitesinde RAG sistemi inşa et.

- **Embedding modelleri:** BGE-M3, OpenAI text-embedding-3, Cohere embed-multilingual-v3.
- **Vector DB'ler:** Qdrant, Weaviate, Pinecone, pgvector, Milvus.
- **Chunking stratejileri:** Sabit, semantik, structural, hybrid.
- **Hybrid search:** BM25 + vector + Reciprocal Rank Fusion.
- **Re-ranking:** bge-reranker, Cohere rerank.
- **Eval:** RAGAS, DeepEval, TruLens.

**Kaynaklar:**
- **LangChain RAG Cookbook** (python.langchain.com/docs/tutorials/rag).
- **LlamaIndex Documentation** — alternatif framework.
- **Pinecone Learning Center** — kavramsal RAG dersleri.
- **OpenAI RAG Best Practices** — official guide.
- **Anthropic Constitutional AI + RAG** rehberleri.

### Ay 9: AI Agents + LangChain/LangGraph + MCP

**Hedef:** Multi-step otonom sistemler kurabilmek.

- **Agent paradigmaları:** ReAct, Plan-and-Execute, multi-agent.
- **LangChain + LangGraph:** State machine, tool calling, memory.
- **MCP (Model Context Protocol):** Anthropic'in 2024'te açtığı standart; tool + resource + prompt entegrasyonu.
- **OpenAI Function Calling** + **Anthropic Tool Use** + **Gemini Function Calling**.
- **Smol agents** (HuggingFace) — minimalist agent framework.

**Kaynaklar:**
- **LangChain Academy** (academy.langchain.com) — ücretsiz, multi-agent kursu.
- **DeepLearning.AI - AI Agents in LangGraph** ücretsiz kursu.
- **Anthropic MCP Documentation** (modelcontextprotocol.io).
- **HuggingFace Agents Course** — yeni eklenen.

### Ay 10: LLMOps + Observability + Evaluation

**Hedef:** AI sistemlerini "üretime almayı" öğrenmek.

- **Observability:** Langfuse, Helicone, Arize Phoenix, LangSmith.
- **Eval harness:** RAGAS, DeepEval, kendi metrik tasarımı.
- **Cost tracking:** Token kullanımı, model maliyeti, optimizasyon.
- **Versioning:** Prompt versiyonu, dataset versiyonu, model versiyonu.
- **CI/CD:** GitHub Actions ile model deploy, eval regression.
- **Monitoring:** Latency, error rate, eval skor düşüşü alertleri.

**Kaynaklar:**
- **Chip Huyen - Designing Machine Learning Systems** kitabı (Bölüm 8-11).
- **Eugene Yan blog** — pratik ML in production yazıları.
- **Hamel Husain blog** — eval-odaklı yazılar.
- **Langfuse Documentation** — production observability.

### Ay 11-12: 5 Production-Level Proje + Portfolio + Mülakat Hazırlığı

Son 2 ay **execution** — öğrenmek bitti, üretmek başlıyor. Tüm öğrendiklerini 5 portfolio projesine dönüştür, GitHub + blog + LinkedIn pazarlamasını yap, mülakatlara başla.

## 3. 5 Production-Level Proje — Detaylı

Bu 5 proje, AI Engineer rolü için bir recruiter'ın aradığı tüm beceri sinyallerini içerir: backend tasarım, modern AI yığını, production hazırlığı, eval, observability ve dokümantasyon.

### Proje 1: Türkçe Destekli LLM-Powered Chatbot

**Konsept.** Türkçe konuşan kullanıcılar için OpenAI veya Claude API üzerinde bir chatbot — production-kalitesinde, deploy edilmiş.

**Teknik gereksinimler.**
- **Backend:** FastAPI (Python) veya Next.js API routes.
- **LLM:** Claude Sonnet 4.7 veya GPT-5; fallback olarak Llama 4 (self-hosted).
- **Session yönetimi:** Redis veya PostgreSQL.
- **Rate limiting:** Token bucket, kullanıcı başı limit.
- **Streaming:** SSE veya WebSocket.
- **Observability:** Langfuse entegrasyonu, her conversation log'lanır.
- **Frontend:** Next.js + shadcn/ui veya Streamlit.
- **Deploy:** Vercel veya Railway.

**README şablonu (özet).**

- **Başlık:** TurkChat — Türkçe AI Asistan. Claude Sonnet 4.7 + FastAPI + Next.js.
- **Özellikler:** Streaming (SSE), PostgreSQL conversation history, rate limit 10 req/min/user, Langfuse cost tracking, Türkçe-optimized sistem prompt.
- **Mimari:** İstemci → Next.js BFF → FastAPI → LLM API + Redis cache. Asenkron streaming SSE üzerinden istemciye akış.
- **Eval:** 50 sorudan eval seti, BLEU + custom faithfulness skoru, ortalama 4.2/5 kullanıcı puanı.
- **Deploy:** Frontend Vercel, Backend Railway (Docker), DB Supabase PostgreSQL.
- **Maliyet:** Aylık ~$45 (1000 active user, ortalama 8 mesaj/user).

**Blog yazısı:** "Türkçe Bir Chatbot'u Production'a Almak: 12 Karar ve 5 Hata" — Medium veya kendi blog'una yaz.

**LinkedIn post:** Build-in-public stratejisi — 3 hafta boyunca progress update'leri.

### Proje 2: Enterprise RAG (PDF Ingestion + Hybrid Search + Eval Harness)

**Konsept.** Bir şirketin PDF + Word + Notion doküman kütüphanesini bağlı LLM'e, kaynak göstererek soru-cevap yapabilen RAG sistemi.

**Teknik gereksinimler.**
- **Ingestion:** PyMuPDF (PDF), python-docx (Word), Notion API.
- **Chunking:** Structural + 15% overlap (LangChain RecursiveCharacterTextSplitter).
- **Embedding:** BGE-M3 (self-hosted) veya OpenAI text-embedding-3-large.
- **Vector DB:** Qdrant (Docker container) veya pgvector.
- **Hybrid search:** Qdrant'ın sparse + dense kombinasyonu.
- **Re-ranking:** bge-reranker-v2-m3.
- **LLM:** Claude Opus 4.7 (1M context — uzun dokümantlar için).
- **Eval:** RAGAS (faithfulness, context precision, context recall, answer relevance).
- **UI:** Streamlit veya Next.js.

**Özellik dilemma:** 100 test sorusu hazırla, eval otomatik koş. Her chunking stratejisi için skoru karşılaştır.

**Blog yazısı:** "Bir RAG Sistemi Üretime Aldım: Faithfulness 0.68'den 0.91'e Nasıl Çıkardım?" — eval-driven optimizasyon hikayesi.

### Proje 3: Multi-Agent System (LangGraph + MCP)

**Konsept.** Karmaşık bir görevi (örn. "Bu şirket için makale yaz" veya "şu konuda derin araştırma yap") çoklu agent ile çözen sistem.

**Teknik gereksinimler.**
- **Framework:** LangGraph (state machine).
- **Agentler:** (a) Planner, (b) Researcher, (c) Writer, (d) Editor, (e) Critic.
- **Tool çağrıları:** Web search (Brave Search API), document retrieval, code execution (E2B).
- **MCP entegrasyonu:** Bir tane MCP server yazıp tool'ları o üzerinden çağır.
- **State persistence:** Redis veya SQLite.
- **Observability:** LangSmith + Langfuse.
- **Eval:** Task completion rate, ortalama tur sayısı, maliyet.

**Anahtar değer:** MCP, 2026'da industry standard oldu; portfolio'da MCP server kodun olması güçlü sinyaldir.

**Blog yazısı:** "5 Agent ile Otonom Araştırma Sistemi Kurdum: 47 Tur, $0.83 Maliyet, 3 Önemli Ders."

### Proje 4: Fine-tuned LLM (LoRA + Dataset + Deploy)

**Konsept.** Bir base model (Llama 3.1 8B, Mistral 7B, veya Qwen 2.5 7B) fine-tune et — kendi domain'in için (örn. Türkçe sağlık asistanı, hukuk asistanı, müşteri hizmetleri).

**Teknik gereksinimler.**
- **Base model:** Llama 3.1 8B veya Mistral 7B veya Qwen 2.5 7B.
- **Dataset:** En az 5.000 örnek (instruction-tuned format). Türkçe için kendi topladığın veya HuggingFace TR datasetlerinden.
- **Fine-tuning:** LoRA + PEFT (Unsloth library efektif — 2-5x hızlı).
- **Compute:** Google Colab Pro+ (~$50/ay) veya RunPod (~$0.50/saat A100).
- **Eval:** Custom eval seti (50+ sorudan) + baseline vs fine-tuned karşılaştırma.
- **Deploy:** vLLM veya Ollama; HuggingFace Spaces'a (ücretsiz tier).

**Blog yazısı:** "Türkçe için Llama 3.1 8B'yi LoRA ile Fine-tune Ettim: 5.000 Örnek, $80 Compute, %32 Eval İyileşmesi."

**Çıkar:** Bu proje, hem dataset oluşturma, hem fine-tuning, hem deploy becerilerini tek pakette gösterir.

### Proje 5: End-to-End MLOps (CI/CD + Monitoring + Alerting)

**Konsept.** Yukarıdaki projelerden birini (mesela RAG sistemini) tam MLOps pipeline ile çevreleyen end-to-end production sistem.

**Teknik gereksinimler.**
- **CI/CD:** GitHub Actions — push'ta otomatik test, eval, deploy.
- **Container:** Docker + docker-compose; multi-stage build.
- **Orchestration:** Kubernetes (k3s veya minikube) — opsiyonel ama bonus.
- **Monitoring:** Prometheus + Grafana veya Datadog free tier.
- **Logging:** Structured logging (JSON), Loki veya CloudWatch.
- **Alerting:** Latency > 5s veya eval skor < 0.85 alertleri (PagerDuty free veya Discord webhook).
- **Cost monitoring:** Token kullanımı dashboardı, anomaly detection.
- **Versioning:** MLflow veya Weights & Biases ile model + prompt + dataset versioning.

**Blog yazısı:** "AI Sistemini Tek Başına Production'da Tutmak: 6 Ay, 14 Incident, $230 Bulut Faturası."

## 4. Karşılaştırma: Bu Yol Haritası vs roadmap.sh

<comparison-table data-caption="Bu Yol Haritası vs roadmap.sh AI Engineer (2026)" data-headers="[&quot;Boyut&quot;,&quot;Bu Rehber&quot;,&quot;roadmap.sh&quot;]" data-rows="[{&quot;feature&quot;:&quot;Süre&quot;,&quot;values&quot;:[&quot;12 ay&quot;,&quot;Belirsiz (6-18 ay)&quot;]},{&quot;feature&quot;:&quot;Yapı&quot;,&quot;values&quot;:[&quot;Aylık modüler plan&quot;,&quot;Branching skill tree&quot;]},{&quot;feature&quot;:&quot;Proje Önerisi&quot;,&quot;values&quot;:[&quot;5 detaylı production proje&quot;,&quot;Soyut konu listesi&quot;]},{&quot;feature&quot;:&quot;Türkçe Kaynak&quot;,&quot;values&quot;:[&quot;Var (Karpathy + Türkçe alt.)&quot;,&quot;Yok&quot;]},{&quot;feature&quot;:&quot;Mülakat Hazırlığı&quot;,&quot;values&quot;:[&quot;İçinde&quot;,&quot;Yok&quot;]},{&quot;feature&quot;:&quot;Vergi/Remote&quot;,&quot;values&quot;:[&quot;Türkiye odaklı&quot;,&quot;Yok&quot;]},{&quot;feature&quot;:&quot;Maliyet&quot;,&quot;values&quot;:[&quot;$0-300 toplam&quot;,&quot;$0&quot;]},{&quot;feature&quot;:&quot;Mentor Desteği&quot;,&quot;values&quot;:[&quot;Topluluk + blog&quot;,&quot;Yok&quot;]}]"></comparison-table>

**Pratik öneri:** roadmap.sh konsept ağacı olarak başlangıçta kullanılabilir; sonra bu rehberin **12-aylık yapısı + 5 proje pakketi**ne geçilir. roadmap.sh "ne öğreneceğini" söyler, bu rehber "nasıl ve ne sırada öğreneceğini" söyler.

## 5. Türkçe Kaynaklar Yolculuğu

### YouTube Kanalları (TR + İngilizce)

<comparison-table data-caption="AI Engineer için En Değerli YouTube Kanalları (2026)" data-headers="[&quot;Kanal&quot;,&quot;Dil&quot;,&quot;Konu&quot;,&quot;Seviye&quot;]" data-rows="[{&quot;feature&quot;:&quot;Andrej Karpathy&quot;,&quot;values&quot;:[&quot;EN&quot;,&quot;Deep Learning, Transformer (sıfırdan)&quot;,&quot;Mid-Senior&quot;]},{&quot;feature&quot;:&quot;3Blue1Brown&quot;,&quot;values&quot;:[&quot;EN (TR altyazı)&quot;,&quot;Matematik (vazgeçilmez)&quot;,&quot;Tüm seviye&quot;]},{&quot;feature&quot;:&quot;Sebastian Raschka&quot;,&quot;values&quot;:[&quot;EN&quot;,&quot;PyTorch + ML temelleri&quot;,&quot;Junior-Mid&quot;]},{&quot;feature&quot;:&quot;Yannic Kilcher&quot;,&quot;values&quot;:[&quot;EN&quot;,&quot;Paper review + ML araştırma&quot;,&quot;Mid-Senior&quot;]},{&quot;feature&quot;:&quot;Two Minute Papers&quot;,&quot;values&quot;:[&quot;EN&quot;,&quot;AI haberleri&quot;,&quot;Tüm seviye&quot;]},{&quot;feature&quot;:&quot;Vahit Keskin&quot;,&quot;values&quot;:[&quot;TR&quot;,&quot;Python + Data Science temelleri&quot;,&quot;Junior&quot;]},{&quot;feature&quot;:&quot;Şadi Evren Şeker&quot;,&quot;values&quot;:[&quot;TR&quot;,&quot;Algoritma + akademik&quot;,&quot;Junior-Mid&quot;]},{&quot;feature&quot;:&quot;Doğan Aydın&quot;,&quot;values&quot;:[&quot;TR&quot;,&quot;ML + Data Science&quot;,&quot;Junior-Mid&quot;]},{&quot;feature&quot;:&quot;Korhan Mert Erdem&quot;,&quot;values&quot;:[&quot;TR&quot;,&quot;Data Science kariyer&quot;,&quot;Junior&quot;]},{&quot;feature&quot;:&quot;DataLore&quot;,&quot;values&quot;:[&quot;TR&quot;,&quot;ML + LLM uygulamalı&quot;,&quot;Mid&quot;]}]"></comparison-table>

### Coursera + DeepLearning.AI Programları

- **Andrew Ng - Machine Learning Specialization** (3 kurs, ~4 ay) — kanonik başlangıç.
- **DeepLearning.AI Deep Learning Specialization** (5 kurs, ~5 ay) — sonra.
- **DeepLearning.AI Natural Language Processing Specialization** (4 kurs).
- **DeepLearning.AI Generative AI with LLMs** (1 kurs, ~3 hafta).
- Coursera audit (ücretsiz) sertifika olmadan: tüm video ve okumalar.

### HuggingFace + LangChain + Anthropic Academy (Ücretsiz)

- **HuggingFace NLP Course** — 8 bölüm.
- **HuggingFace LLM Course** (yeni, 2024-2026).
- **HuggingFace Agents Course** (2026 başında eklendi).
- **LangChain Academy** — RAG, agents, evaluation kursları.
- **Anthropic Academy** — Claude prompting + safety + Constitutional AI.

### Kitaplar (Sırayla)

1. **Hands-On Machine Learning** (Géron) — Bölüm 1-9 klasik ML, 10-19 deep learning.
2. **Deep Learning** (Goodfellow, Bengio, Courville) — referans kitap, sıkı matematik.
3. **Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn** (Raschka) — pratik.
4. **Hands-On Large Language Models** (Alammar, Grootendorst) — LLM-spesifik.
5. **Designing Machine Learning Systems** (Chip Huyen) — production odaklı.
6. **AI Engineering** (Chip Huyen, 2025) — AI Engineer rolüne özel.

### Sertifika ROI'si

<comparison-table data-caption="Sertifika ROI Karşılaştırması (AI Engineer için, 2026)" data-headers="[&quot;Sertifika&quot;,&quot;Maliyet&quot;,&quot;Süre&quot;,&quot;ROI&quot;]" data-rows="[{&quot;feature&quot;:&quot;AWS Certified ML Specialty&quot;,&quot;values&quot;:[&quot;$300&quot;,&quot;3 ay&quot;,&quot;Orta (kurumsal pozisyon için tickbox)&quot;]},{&quot;feature&quot;:&quot;Azure AI Engineer (AI-102)&quot;,&quot;values&quot;:[&quot;$165&quot;,&quot;2 ay&quot;,&quot;Orta (Microsoft ekosistemi)&quot;]},{&quot;feature&quot;:&quot;Google PMLE&quot;,&quot;values&quot;:[&quot;$200&quot;,&quot;3 ay&quot;,&quot;Orta-Yüksek (GCP)&quot;]},{&quot;feature&quot;:&quot;NVIDIA DLI (multiple)&quot;,&quot;values&quot;:[&quot;$0-90&quot;,&quot;kısa&quot;,&quot;Düşük (sertifika değil rozet)&quot;]},{&quot;feature&quot;:&quot;DeepLearning.AI (Coursera)&quot;,&quot;values&quot;:[&quot;$50/ay&quot;,&quot;4-6 ay&quot;,&quot;Yüksek (öğrenme değeri)&quot;]},{&quot;feature&quot;:&quot;HuggingFace Course Certificate&quot;,&quot;values&quot;:[&quot;$0&quot;,&quot;2-3 ay&quot;,&quot;Düşük-Orta (free + value)&quot;]},{&quot;feature&quot;:&quot;Anthropic Academy&quot;,&quot;values&quot;:[&quot;$0&quot;,&quot;kısa&quot;,&quot;Yüksek (Claude için)&quot;]}]"></comparison-table>

**Pratik tavsiye:** Sertifika **portfolyo yerine geçmez**. AWS ML / Azure AI / Google PMLE'den biri kariyer geçişinde "güven kazandırıcı" olabilir ama tek başına yetmez. DeepLearning.AI'ın değeri sertifikadan **çok daha öte içeriktir**.

## 6. Türkiye'ye Özgü Açı: Remote, Vergi, Mülakat Stratejisi

### Türkiye'de İlk İş Aramak vs Direkt Global Remote

<comparison-table data-caption="İlk İş Stratejisi: Türkiye Lokal vs Global Remote" data-headers="[&quot;Strateji&quot;,&quot;Süre&quot;,&quot;Maaş&quot;,&quot;Avantaj&quot;,&quot;Dezavantaj&quot;]" data-rows="[{&quot;feature&quot;:&quot;Türkiye lokal junior&quot;,&quot;values&quot;:[&quot;6-8 hafta arama&quot;,&quot;35-55K TL/ay&quot;,&quot;Hızlı giriş, mentorluk&quot;,&quot;Düşük maaş, sınırlı stack&quot;]},{&quot;feature&quot;:&quot;Türkiye premium tech (Trendyol, Insider)&quot;,&quot;values&quot;:[&quot;8-14 hafta&quot;,&quot;45-75K TL/ay&quot;,&quot;Modern stack, brand&quot;,&quot;Daha seçici&quot;]},{&quot;feature&quot;:&quot;Global remote Junior&quot;,&quot;values&quot;:[&quot;16-30 hafta&quot;,&quot;$2.5K-5K/ay&quot;,&quot;Yüksek maaş, modern stack&quot;,&quot;Çok zor (junior&apos;a kapalı)&quot;]},{&quot;feature&quot;:&quot;Türkiye 2 yıl + global remote geçiş&quot;,&quot;values&quot;:[&quot;12-18 ay deneyim sonra 8-16 hafta&quot;,&quot;$5K-12K/ay&quot;,&quot;Optimal yol&quot;,&quot;Sabır gerekir&quot;]}]"></comparison-table>

**Pratik strateji:** **Önce Türkiye'de 1.5-2 yıl** (lokal junior veya premium tech), sonra **global remote'a geçiş**. Bu yol sıfırdan global remote'tan daha hızlı sonuç verir.

### Vergi Yapısı: Türkiye'den USD Kazanmanın Yolları

- **Şahıs Şirketi:** Yıllık < $80K için optimal — hizmet ihracatı KDV %0, gelir vergisi 15-37%.
- **Limited Şirketi:** Yıllık $80K-$200K için optimal — efektif %32 vergi.
- **EOR (Deel, Remote.com):** Stabil maaş, basit, ama 12-18% EOR fee.

Detaylar: AI Engineer Maaş Raporu rehberinde.

### LinkedIn Profili Optimizasyonu (AI Engineer Spesifik)

5 anahtar:
1. **Headline:** "AI Engineer | RAG, Agents, LLMOps" — anahtar kelimeler.
2. **About:** 3 cümle — ne yapıyorsun, neyle uğraşıyorsun, hangi projeleri açtın.
3. **Featured:** En güçlü 3 projeyi pin'le (GitHub + blog + demo).
4. **Skills:** 30+ skill, en az 10'unda 99+ endorsement.
5. **Public activity:** Haftada 1-2 post (build-in-public).

## 7. Vaka Çalışması: 14 Ayda Sıfırdan Cohere Mid-Level

**Profil.** 2024'te 4 yıllık Backend Developer (Türkiye fintech), bilgisayar mühendisliği lisans, ML/AI bilgisi sıfır. Hedef: Sıfırdan AI Engineer → Global remote.

**Yolculuk.**

- **Ay 1-2.** 3Blue1Brown lineer cebir + calculus serileri (haftada 8 saat). Python pekiştirme.
- **Ay 3.** Kaggle Pandas + SQL kursları. İlk Kaggle competition (top %30).
- **Ay 4.** Géron kitabı Bölüm 1-9. Mini Proje 1: Türkçe sentiment classifier (GitHub + Streamlit deploy).
- **Ay 5-6.** Karpathy "Zero to Hero" tüm video serisi (15 saat efektif, 35 saat toplam izleme + pratik). PyTorch + transfer learning. Mini Proje 2: Yemek classifier.
- **Ay 7.** HuggingFace NLP Course + DeepLearning.AI Prompt Engineering. İlk LLM API çağrıları.
- **Ay 8.** LangChain + Qdrant ile ilk RAG MVP. Blog yazısı (Medium, 1.200 kelime).
- **Ay 9.** LangGraph multi-agent prototip. Anthropic MCP dokümantasyonunu okudu.
- **Ay 10.** LLMOps deep-dive: Langfuse, RAGAS. Production-grade RAG eval harness inşa etti.
- **Ay 11-12.** Proje 1 (chatbot), Proje 2 (RAG), Proje 3 (multi-agent), Proje 4 (LoRA fine-tune Llama 3.1 8B), Proje 5 (MLOps pipeline). Her proje + blog + LinkedIn post.
- **Ay 13.** 60+ uygulamaya başvuru (Cohere, Mistral, Hugging Face, Pinecone, LangChain, Anthropic, Series B/C startuplar). 12 yanıt, 4 first-round, 2 final-round.
- **Ay 14.** Cohere Mid-level AI Engineer offer: **$235K base + $40K bonus + 0.2% equity**. EOR via Deel.

**Toplam yatırım.**
- Çalışma saati: ~1.450 saat (14 ay × ~104 saat/ay).
- Para: $280 (Colab Pro $50, RunPod compute $80, alan adı + hosting $30, kitaplar $120).
- İnternet maliyeti vs kazanılan ilk yıl maaşı: net negative %99.9 ROI ilk yıl başında pozitif.

**Anahtar Çıkarımlar.**
1. **Tutarlılık** > sprint. Haftada 25-30 saat 14 ay boyunca > tek seferde 60 saat.
2. **Build in public** çok etkili. LinkedIn'de progress paylaşımı 4 inbound recruiter mesajı getirdi.
3. **5 production proje** mülakat sürecinde "konuşacak konu" sağladı. Recruiter "tell me about a time you debugged a production issue" → proje 5'teki gerçek incident.
4. **Karpathy "Zero to Hero"** dönüm noktasıydı. Transformer'ı sıfırdan inşa etmek mülakatlarda derin anlayışı kanıtladı.

## 8. Riskler ve Tuzaklar

<callout-box data-variant="warning" data-title="Tutorial Hell">

Bu rehberin en büyük tuzağı: **sürekli kurs izleyip, asla kod yazmamak**. 12 ay boyunca 200 saat video izleyip 0 production proje çıkarmak, kariyer açısından sıfır değer. Kuralın: **her video sonrası en az 1 saat kod yaz**. Karpathy "Zero to Hero" 15 saat video ama 35 saat pratik gerektirir.

</callout-box>

<callout-box data-variant="warning" data-title="Çok Erken Mülakat Başlamak">

Ay 6-7'de sabırsızlıkla mülakatlara başlamak — sonuç: ardarda redler, motivasyon düşmesi. Ay 11-12'den önce mülakata gitme; portfolyo + storytelling yetersiz. Sadece Ay 11'de başla, ön-mülakat soğuk testlerden geç.

</callout-box>

<callout-box data-variant="warning" data-title="Tek Bir Framework'e Aşırı Bağlanmak">

LangChain'i bir Tanrı olarak görmek — sonuç: framework değiştiğinde (LangGraph, LlamaIndex, kendi başına agent kütüphanesi yazma) panik. **Framework altındaki ilkleri öğren**: prompt template, tool calling, state management — bunlar her framework'e taşınabilir.

</callout-box>

<callout-box data-variant="warning" data-title="Fine-tuning Hype'ına Kapılmak">

"Her şeyi fine-tune ederim" tuzağı. Gerçek: **RAG + good prompting**, vakaların %80'inde fine-tuning'den daha iyi sonuç verir. Fine-tuning'i Ay 8'de ilkleri öğren, Proje 4'te uygula — ama AI Engineer rolünde günlük iş bu değil.

</callout-box>

<callout-box data-variant="warning" data-title="LeetCode'u Geri Bırakmak">

Mülakat hazırlığı LeetCode'sız yapılmaz. Global remote AI Engineer offer'ı için LeetCode 150-300 problem çözmüş olmak **minimum**. Yine de en kötü yere bırakma — Ay 9-10'da başla, haftada 5-8 problem çöz, Ay 12'de 200-300 toplam.

</callout-box>

## 9. Sıkça Sorulan Sorular

<callout-box data-variant="answer" data-title="Yazılım deneyimim yok, bu rehberi takip edebilir miyim?">

**Direkt olarak yetersiz** — bu rehber "kod yazmayı bilen ama AI bilmeyen" başlangıç noktasını varsayar. Sıfır kod biliyorsan: önce **6-8 ay** Python + temel yazılım (Git, Linux, SQL, REST API'ler) öğren. CS50 (Harvard) + Automate the Boring Stuff (Sweigart) iyi başlangıç. Sonra bu rehbere geç. Toplam: ~20-22 ay.

</callout-box>

<callout-box data-variant="answer" data-title="Haftada kaç saat ayırmalıyım?">

**Minimum 25 saat/hafta** — full-time çalışıyorsan akşam + hafta sonu kombinasyonu (haftada 25-30 saat). Eğer issız ya da part-time çalışıyorsan haftada 40-50 saat — bu yol haritasını 8-9 aya kısaltabilirsin. Haftada 15 saatten azı: yol haritası 18-24 aya uzar, motivasyon kaybetme riski yüksek.

</callout-box>

<callout-box data-variant="answer" data-title="PhD yapmadan AI Engineer olabilir miyim?">

**Kesinlikle evet.** AI Engineer rolü "Applied AI" — production sistemleri inşa etme. PhD genelde **research scientist** rolü için gerekli (OpenAI MTS, Anthropic Research, DeepMind Research). Applied AI Engineer pozisyonu için 4 yıllık üniversite + portfolyo + 5 production proje yeterli.

</callout-box>

<callout-box data-variant="answer" data-title="Hangi LLM API'sini kullanmalıyım — OpenAI mi, Anthropic mi, Google mi?">

**Üçünü de** kullanman gerekecek — gerçek production sistemlerinde multi-LLM fallback yaygın. Başlangıçta: **OpenAI** (en geniş ekosistem), **Anthropic Claude** (en iyi reasoning + tool use), **Google Gemini** (ucuz + multimodal). Maliyet açısından: OpenRouter veya Together.ai gibi aggregator'lar — 50+ modelin tek API'si.

</callout-box>

<callout-box data-variant="answer" data-title="Hangi framework: LangChain mı, LlamaIndex mi, kendi yazma mı?">

**Junior-Mid'de:** LangChain — en geniş ekosistem, en çok community kaynak. **Mid-Senior'da:** LangGraph (state management için) veya kendin yazmayı dene (daha kontrol). **Senior+:** Genelde kendi minimalist library'ni yazarsın çünkü framework'lerin kısıtları sezilir. LlamaIndex specifically RAG için iyi alternatif. Tek framework'e bağlanma — ilkleri (prompt template, tool calling) hepsinde aynı.

</callout-box>

<callout-box data-variant="answer" data-title="LeetCode kaç problem çözmeliyim?">

**Minimum 150** (Top Interview Questions Easy + Medium), **hedef 250-300** (Medium ağırlık + bazı Hard). 2026'da AI Engineer mülakatı klasik DSA + ML system design + LLM system design üçlüsü içerir. LeetCode tek başına yetmez ama olmadan da olmaz. Strateji: NeetCode 150 (curated list) → blind 75 → company-specific (Cohere, Anthropic için OOP-heavy).

</callout-box>

<callout-box data-variant="answer" data-title="Bu rehberi takip ederken hangi yardımcı araçları kullanmalıyım?">

**Kod yazma:** Cursor (Claude Sonnet 4.5+ ile) veya Claude Code. Hızlandırır 3-5x. **Notlar:** Obsidian + günlük not (öğrendiğinin retentioni için kritik). **Spaced repetition:** Anki (matematik formülleri + algoritma pattern'leri). **Versioning:** Git (her gün commit) + GitHub. **Tracking:** Bir Notion tablosu — günlük saat, konu, tamamlanmış pratik. Disiplin için.

</callout-box>

<callout-box data-variant="answer" data-title="14 ay sonra hala iş bulamazsam ne yapmalıyım?">

**Yeniden değerlendirme yapın.** 14 ay sonra hala offer yoksa muhtemel sebepler: **(1)** Portfolyo zayıf — 5 proje ya yok ya yüzeysel. **(2)** GitHub commit history az — recruiter'lar bunu kontrol eder. **(3)** Mülakat hazırlığı eksik — LeetCode + ML system design. **(4)** LinkedIn pasif — outreach + build-in-public yok. **(5)** Hedef pazar yanlış — global remote junior çok zor; Türkiye lokal pozisyona açıl. Mentor (paid veya gönüllü) ile portfolyo + LinkedIn review yapın.

</callout-box>

## 10. Sonraki Adım

Bu yol haritasını harekete geçirmek için somut başlangıç:

1. **Hafta 1-2:** 3Blue1Brown Linear Algebra serisini bitir (3 saat video + 6 saat pratik). Python'u "Fluent Python" Bölüm 1-3 ile pekiştir.
2. **Hafta 3-4:** Karpathy "micrograd" + "makemore" videolarını bitir. Backpropagation'u sıfırdan inşa et.
3. **Hafta 5-8:** İlk Kaggle competition (Titanic + House Prices). GitHub'a Notebook + README yükle.
4. **Aylık check-in:** Notion tablosu ile haftalık ilerleme takibi.
5. **3-aylık milestone:** Mini proje + blog yazısı + LinkedIn paylaşımı.

**Mentor ihtiyacı varsa** site üzerinden contact form aracılığıyla iletişim kurabilirsin — 12 aylık hedef için yapılandırılmış mentorluk paketleri mevcut.

<references-list data-items="[{&quot;title&quot;:&quot;Andrej Karpathy - Neural Networks: Zero to Hero&quot;,&quot;url&quot;:&quot;https://www.youtube.com/playlist?list=PLAqhIrjkxbuWI23v9cThsA9GvCAUhRvKZ&quot;,&quot;author&quot;:&quot;Andrej Karpathy&quot;,&quot;publishedAt&quot;:&quot;2022-2025&quot;,&quot;publisher&quot;:&quot;YouTube&quot;},{&quot;title&quot;:&quot;3Blue1Brown - Essence of Linear Algebra&quot;,&quot;url&quot;:&quot;https://www.youtube.com/playlist?list=PLZHQObOWTQDPD3MizzM2xVFitgF8hE_ab&quot;,&quot;author&quot;:&quot;Grant Sanderson&quot;,&quot;publishedAt&quot;:&quot;2016-2026&quot;,&quot;publisher&quot;:&quot;YouTube&quot;},{&quot;title&quot;:&quot;Hands-On Machine Learning - 3rd Edition&quot;,&quot;url&quot;:&quot;https://www.oreilly.com/library/view/hands-on-machine-learning/9781098125967/&quot;,&quot;author&quot;:&quot;Aurélien Géron&quot;,&quot;publishedAt&quot;:&quot;2023&quot;,&quot;publisher&quot;:&quot;O&apos;Reilly&quot;},{&quot;title&quot;:&quot;Sebastian Raschka - Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn&quot;,&quot;url&quot;:&quot;https://sebastianraschka.com/books/&quot;,&quot;author&quot;:&quot;Sebastian Raschka&quot;,&quot;publishedAt&quot;:&quot;2022&quot;,&quot;publisher&quot;:&quot;Packt&quot;},{&quot;title&quot;:&quot;Hands-On Large Language Models&quot;,&quot;url&quot;:&quot;https://www.llm-book.com/&quot;,&quot;author&quot;:&quot;Jay Alammar, Maarten Grootendorst&quot;,&quot;publishedAt&quot;:&quot;2024&quot;,&quot;publisher&quot;:&quot;O&apos;Reilly&quot;},{&quot;title&quot;:&quot;Designing Machine Learning Systems&quot;,&quot;url&quot;:&quot;https://huyenchip.com/ml-interviews-book/&quot;,&quot;author&quot;:&quot;Chip Huyen&quot;,&quot;publishedAt&quot;:&quot;2022&quot;,&quot;publisher&quot;:&quot;O&apos;Reilly&quot;},{&quot;title&quot;:&quot;AI Engineering&quot;,&quot;url&quot;:&quot;https://www.oreilly.com/library/view/ai-engineering/9781098166298/&quot;,&quot;author&quot;:&quot;Chip Huyen&quot;,&quot;publishedAt&quot;:&quot;2025&quot;,&quot;publisher&quot;:&quot;O&apos;Reilly&quot;},{&quot;title&quot;:&quot;Andrew Ng - Machine Learning Specialization&quot;,&quot;url&quot;:&quot;https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-introduction&quot;,&quot;author&quot;:&quot;Andrew Ng&quot;,&quot;publishedAt&quot;:&quot;2022-2026&quot;,&quot;publisher&quot;:&quot;DeepLearning.AI&quot;},{&quot;title&quot;:&quot;DeepLearning.AI Deep Learning Specialization&quot;,&quot;url&quot;:&quot;https://www.coursera.org/specializations/deep-learning&quot;,&quot;author&quot;:&quot;Andrew Ng&quot;,&quot;publishedAt&quot;:&quot;2017-2026&quot;,&quot;publisher&quot;:&quot;DeepLearning.AI&quot;},{&quot;title&quot;:&quot;DeepLearning.AI Generative AI with LLMs&quot;,&quot;url&quot;:&quot;https://www.coursera.org/learn/generative-ai-with-llms&quot;,&quot;author&quot;:&quot;DeepLearning.AI + AWS&quot;,&quot;publishedAt&quot;:&quot;2023-2026&quot;,&quot;publisher&quot;:&quot;DeepLearning.AI&quot;},{&quot;title&quot;:&quot;HuggingFace NLP Course&quot;,&quot;url&quot;:&quot;https://huggingface.co/learn/nlp-course&quot;,&quot;author&quot;:&quot;Hugging Face&quot;,&quot;publishedAt&quot;:&quot;2022-2026&quot;,&quot;publisher&quot;:&quot;Hugging Face&quot;},{&quot;title&quot;:&quot;HuggingFace Agents Course&quot;,&quot;url&quot;:&quot;https://huggingface.co/learn/agents-course&quot;,&quot;author&quot;:&quot;Hugging Face&quot;,&quot;publishedAt&quot;:&quot;2025-2026&quot;,&quot;publisher&quot;:&quot;Hugging Face&quot;},{&quot;title&quot;:&quot;LangChain Academy&quot;,&quot;url&quot;:&quot;https://academy.langchain.com/&quot;,&quot;author&quot;:&quot;LangChain&quot;,&quot;publishedAt&quot;:&quot;2024-2026&quot;,&quot;publisher&quot;:&quot;LangChain&quot;},{&quot;title&quot;:&quot;Anthropic Academy + Claude Skills&quot;,&quot;url&quot;:&quot;https://www.anthropic.com/learn&quot;,&quot;author&quot;:&quot;Anthropic&quot;,&quot;publishedAt&quot;:&quot;2024-2026&quot;,&quot;publisher&quot;:&quot;Anthropic&quot;},{&quot;title&quot;:&quot;Anthropic MCP Documentation&quot;,&quot;url&quot;:&quot;https://modelcontextprotocol.io/&quot;,&quot;author&quot;:&quot;Anthropic&quot;,&quot;publishedAt&quot;:&quot;2024-2026&quot;,&quot;publisher&quot;:&quot;Anthropic&quot;},{&quot;title&quot;:&quot;roadmap.sh AI Engineer&quot;,&quot;url&quot;:&quot;https://roadmap.sh/ai-engineer&quot;,&quot;author&quot;:&quot;roadmap.sh&quot;,&quot;publishedAt&quot;:&quot;2024-2026&quot;,&quot;publisher&quot;:&quot;roadmap.sh&quot;},{&quot;title&quot;:&quot;Eugene Yan - Applied ML&quot;,&quot;url&quot;:&quot;https://eugeneyan.com/&quot;,&quot;author&quot;:&quot;Eugene Yan&quot;,&quot;publishedAt&quot;:&quot;2020-2026&quot;,&quot;publisher&quot;:&quot;Personal Blog&quot;},{&quot;title&quot;:&quot;Hamel Husain - LLM Evaluation&quot;,&quot;url&quot;:&quot;https://hamel.dev/&quot;,&quot;author&quot;:&quot;Hamel Husain&quot;,&quot;publishedAt&quot;:&quot;2023-2026&quot;,&quot;publisher&quot;:&quot;Personal Blog&quot;},{&quot;title&quot;:&quot;Yannic Kilcher YouTube&quot;,&quot;url&quot;:&quot;https://www.youtube.com/@YannicKilcher&quot;,&quot;author&quot;:&quot;Yannic Kilcher&quot;,&quot;publishedAt&quot;:&quot;2018-2026&quot;,&quot;publisher&quot;:&quot;YouTube&quot;},{&quot;title&quot;:&quot;Fluent Python - 2nd Edition&quot;,&quot;url&quot;:&quot;https://www.oreilly.com/library/view/fluent-python-2nd/9781492056348/&quot;,&quot;author&quot;:&quot;Luciano Ramalho&quot;,&quot;publishedAt&quot;:&quot;2022&quot;,&quot;publisher&quot;:&quot;O&apos;Reilly&quot;},{&quot;title&quot;:&quot;Python for Data Analysis - 3rd Edition&quot;,&quot;url&quot;:&quot;https://wesmckinney.com/book/&quot;,&quot;author&quot;:&quot;Wes McKinney&quot;,&quot;publishedAt&quot;:&quot;2022&quot;,&quot;publisher&quot;:&quot;O&apos;Reilly&quot;},{&quot;title&quot;:&quot;Deep Learning (Goodfellow Book)&quot;,&quot;url&quot;:&quot;https://www.deeplearningbook.org/&quot;,&quot;author&quot;:&quot;Goodfellow, Bengio, Courville&quot;,&quot;publishedAt&quot;:&quot;2016&quot;,&quot;publisher&quot;:&quot;MIT Press&quot;},{&quot;title&quot;:&quot;Jay Alammar - Illustrated Transformer&quot;,&quot;url&quot;:&quot;https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/&quot;,&quot;author&quot;:&quot;Jay Alammar&quot;,&quot;publishedAt&quot;:&quot;2018-2026&quot;,&quot;publisher&quot;:&quot;Personal Blog&quot;},{&quot;title&quot;:&quot;NeetCode 150&quot;,&quot;url&quot;:&quot;https://neetcode.io/practice&quot;,&quot;author&quot;:&quot;NeetCode&quot;,&quot;publishedAt&quot;:&quot;2021-2026&quot;,&quot;publisher&quot;:&quot;NeetCode&quot;},{&quot;title&quot;:&quot;Chip Huyen - ML Interview Book&quot;,&quot;url&quot;:&quot;https://huyenchip.com/ml-interviews-book/&quot;,&quot;author&quot;:&quot;Chip Huyen&quot;,&quot;publishedAt&quot;:&quot;2023&quot;,&quot;publisher&quot;:&quot;Self-published&quot;},{&quot;title&quot;:&quot;Vahit Keskin YouTube (TR)&quot;,&quot;url&quot;:&quot;https://www.youtube.com/@VahitKeskin&quot;,&quot;author&quot;:&quot;Vahit Keskin&quot;,&quot;publishedAt&quot;:&quot;2018-2026&quot;,&quot;publisher&quot;:&quot;YouTube&quot;},{&quot;title&quot;:&quot;Şadi Evren Şeker - YouTube (TR)&quot;,&quot;url&quot;:&quot;https://www.youtube.com/@sadievrenseker&quot;,&quot;author&quot;:&quot;Şadi Evren Şeker&quot;,&quot;publishedAt&quot;:&quot;2016-2026&quot;,&quot;publisher&quot;:&quot;YouTube&quot;}]"></references-list>

---

Bu rehber yaşayan bir belgedir; AI ekosistemi her çeyrek değişir, yol haritası buna göre **çeyreklik olarak güncellenir**.