Öğrenme Alanı

Tüm öğrenme içeriklerine merkezi giriş noktası — rehberli ya da serbest, istediğiniz gibi.

Öğrenme Yolları

İçerik

Temel

Hiçbir ön bilgisi olmayan kullanıcılara ulaşır. Bilgisayar kullananlar buradan başlar.

Bilgisayar İşlemleri ve Komut Satırı

Bilgisayarın nasıl çalıştığı, API'ların ne olduğu, terminal kullanımı, Git ve açık kaynak.

Başlangıç 0 / 5

Bilgisayarların nasıl çalıştığını anlarsınız, terminalde güvenle gezinirsiniz, Git kullanırsınız ve açık kaynağı anlarsınız.

5 makale Mutlak yeni başlayanlar Yok

Bilgisayar Nasıl "Düşünür"

CPU, GPU, RAM, sabit disk ve ikili kod — donanım temelleri.

İnternet ve API'lar

İstemci, sunucu, HTTP istekleri ve arayüz olarak API'lar.

Terminal

GUI ve CLI, dosya yolları ve temel komutlar.

Git ile Sürüm Kontrolü

Depo, commit, branch ve bulut depolama olarak GitHub.

Açık Kaynak ve Kapalı Kaynak

Kaynak kodu, lisanslar (GPL, MIT) ve şeffaflığın önemi.

Sertifika İndir

Durumu görmek için tıklayın

Python ve Programlama Mantığı

Değişkenlerden kontrol yapılarına, fonksiyonlardan sınıflara, paketlere ve sanal ortamlara.

Başlangıç

Python'da programlarsınız, veri tiplerini, kontrol yapılarını, nesne yönelimli programlamayı anlarsınız ve temiz geliştirme ortamları kurarsınız.

8 makale Temel bilgisayar bilgisi olanlar Ön koşul: Bilgisayar İşlemleri ve Komut Satırı

Değişkenler ve Veri Tipleri

String, Integer, Float, Boolean ve atamalar.

Kontrol Yapıları

If/Else dallanmaları ve döngüler (For, While).

Fonksiyonlar

Parametreler, dönüş değerleri ve modüler kod.

Kod Bozulduğunda (Hatalar ve Hata Ayıklama)

Sözdizimi hatası ve mantık hatası, Try/Catch ve yığın izleri okuma.

Listeler ve Sözlükler

Diziler, anahtar-değer depoları ve dizin tabanlı erişim.

Nesne Yönelimli Programlama (Sınıflar ve Nesneler)

Sınıf, nesne, metot ve özellik — karmaşık kod için plan.

Harici Kod Kütüphaneleri (Paketler)

Pip, bağımlılıklar, import — tekerleği yeniden icat etmeyin.

İzolasyon Balonu (Sanal Ortamlar / Docker)

venv, konteynerlar ve tekrar üretilebilir ortamlar.

Sertifika İndir

Durumu görmek için tıklayın

Atölye

Burada şeyler yapılır. Uygulama, araçlar ve modern iş akışlarına odaklanır.

Üretici Sanat (Görüntü ve Video)

Görüntü üretimi, Stable Diffusion, LoRA, ControlNet ve iş akışı optimizasyonu.

Başlangıç Şu tarihten itibaren mevcut 26 Ağu 2026

Stable Diffusion ile kendi görüntülerinizi üretirsiniz, metinden görüntüye dönüşümü anlarsınız ve LoRA, ControlNet ve ölçeklendirmeyi hakimiyet altına alırsınız.

4 makale + 1 Demo Yaratıcılar, tasarımcılar, hobiciler Ön koşul: Bilgisayar İşlemleri ve Komut Satırı

Görüntü Üretimi (Metinden Piksele)

Şu tarihten itibaren mevcut 26 Ağu 2026

Araç (Stable Diffusion Forge)

Şu tarihten itibaren mevcut 26 Ağu 2026

Kontrol ve İnce Ayar

Şu tarihten itibaren mevcut 26 Ağu 2026

İş Akışı Optimizasyonu

Şu tarihten itibaren mevcut 26 Ağu 2026

GAN'lar — İnteraktif Demo

GAN'ların görüntüleri nasıl oluşturduğunu interaktif olarak yaşayın.

İsteğe bağlı

Sertifika İndir

Durumu görmek için tıklayın

Yerel Dil Modelleri

Hugging Face ekosistemi, modelleri yerel olarak çalıştırma ve nicelendirmeyi anlama.

Orta Şu tarihten itibaren mevcut 9 Eyl 2026

Hugging Face'i anlarsınız, modelleri bilgisayarınıza getirirsiniz ve nicelendirmeyi anlarsınız.

3 makale Gizlilik bilincine sahip olanlar, meraklılar Ön koşul: Bilgisayar İşlemleri ve Komut Satırı

Ekosistem (Hugging Face)

Şu tarihten itibaren mevcut 9 Eyl 2026

Modelleri Kendi Bilgisayarınıza Getirmek

Şu tarihten itibaren mevcut 9 Eyl 2026

Nicelendirme (Modelleri Küçültmek)

Şu tarihten itibaren mevcut 9 Eyl 2026

Sertifika İndir

Durumu görmek için tıklayın

Ajanlar ve Otomasyon

Sistem promptları, prompt mühendisliği, RAG, fonksiyon çağırma, API'lar ve kodsuz iş akışları.

Orta

Sistem promptları oluşturursunuz, RAG boru hatları kurarsınız, fonksiyon çağırma kullanırsınız ve n8n ile iş akışlarını otomatize edersiniz.

6 makale Yapımcılar, otomasyon uzmanları Ön koşul: Yerel Dil Modelleri Python ve Programlama Mantığı

Modele Görev Vermek (Sistem Promptları)

Sistem promptu, rol yapma, tek atış ve az atış.

Prompt Mühendisliği (Düşünce Zinciri)

Sıfır atış, düşünce zinciri ve halüsinasyon önleme.

Kendi Verilerinizi Bağlamak (RAG)

Retrieval-Augmented Generation, parçalama, embedding'ler ve vektör veritabanı.

Fonksiyon Çağırma (Yapay Zeka Düğmelere Basarsa)

JSON çıktı, araç kullanımı — yapay zeka hangi aracı kullanacağına karar verir.

Arayüzleri Kullanmak (API'lar ve MCP)

API anahtarı, Model Bağlam Protokolü ve yapay zeka etkenleri için sunucu mimarisi.

Kodsuz İş Akışları (n8n)

Tetikleyici, düğüm, iş akışı otomasyonu ve webhook'lar.

Sertifika İndir

Durumu görmek için tıklayın

Yazılım Geliştirmede Yapay Zeka

Vibecoding, bağlam mühendisliği ve ajansal kodlama — programlamanın yeni yolu.

Orta Şu tarihten itibaren mevcut 7 Eki 2026

Yapay zeka ile programlarsınız, bağlam mühendisliğini hakimiyet altına alırsınız ve otonom kodlama etkenlerini kullanırsınız.

3 makale Geliştiriciler, yapımcılar Ön koşul: Python ve Programlama Mantığı Ajanlar ve Otomasyon

Doğal Dil Programlama (Vibecoding)

Şu tarihten itibaren mevcut 7 Eki 2026

Bağlam Mühendisliği

Şu tarihten itibaren mevcut 7 Eki 2026

Ajansal Kodlama (Kendi Başına Yazan Yapay Zekalar)

Şu tarihten itibaren mevcut 7 Eki 2026

Sertifika İndir

Durumu görmek için tıklayın

Akademi

Akademik temel — bilişim lisans derslerine karşılık gelir, ancak herkes için erişilebilir.

Bilişim Yapıları ve Algoritmalar

Algoritmaların ne olduğu, nasıl ölçeklendikleri ve bilişimi yönlendiren veri yapıları.

Orta

Algoritmaları, Big-O gösterimini, özyinelemeyi ve temel veri yapılarını (doğrusal, hiyerarşik, anahtar tabanlı) anlarsınız.

6 makale Python temeli olanlar Ön koşul: Python ve Programlama Mantığı

Algoritma Nedir?

Determinizm, sonluluk, giriş/çıkış — makinelerin yemek tarifi.

Algoritmik Karmaşıklık (Big-O)

Ölçeklendirmeyi anlamak: doğrusal, ikinci dereceden, üstel.

Veri Yapıları I (Doğrusal)

Dizi, Bağlantılı Liste, Yığın, Kuyruk.

Özyineleme

Temel durum, özyinelemeli çağrı ve yığın taşması — steroidli döngüler.

Veri Yapıları II (Hiyerarşik ve Ağ Tabanlı)

Ağaç, İkili Arama Ağacı, Graf, Düğüm, Kenar.

Veri Yapıları III (Anahtar Tabanlı)

Hash Tablosu, Anahtar-Değer Çifti ve önbellekleme.

Travelling Salesman — When Trying Everything Takes Too Long

This path's first demo: find the shortest tour through many cities — an NP-hard problem that exposes the limits of brute force and why we need clever heuristics like simulated annealing.

İsteğe bağlı

Sertifika İndir

Durumu görmek için tıklayın

Verinin Matematiği

Makine öğrenmesinin temeli olarak istatistik ve olasılık hesabı.

Orta

Konum parametrelerini, yayılımı, dağılımları, korelasyonu, olasılığı ve Bayes teoremini anlarsınız.

6 makale + 1 Demo Algoritma temeli olanlar Ön koşul: Bilişim Yapıları ve Algoritmalar

Konum Parametreleri (Merkez Nerede?)

Ortalama, medyan ve aykırı değerler.

Yayılım (Merkezden Ne Kadar Uzak?)

Varyans, standart sapma ve değişim aralığı.

Dağılımlar (Verinin Şekli)

Normal dağılım, çarpıklık ve uzun kuyruk.

Veriler Arasındaki Bağlantılar

Korelasyon, nedensellik ve karıştırıcı değişkenler.

Olasılık ve Beklenti Değeri

Olasılık, beklenti değeri ve risk/fayda hesabı.

Bayes ve Koşullu Olasılık

Bayes teoremi: Yeni bilgiyle görüşleri güncellemek.

Naive Bayes — İnteraktif Demo

Naive Bayes algoritmasıyla metinleri canlı olarak sınıflandırın.

İsteğe bağlı

Sertifika İndir

Durumu görmek için tıklayın

Doğrusal Cebir ve Kalkülüs

Vektörler, matrisler, tensörler, türevler ve zincir kuralı — derin öğrenmenin dili.

Orta

Vektörleri, matrisleri, tensörleri, türevleri, kısmi türevleri ve geri yayılım için temel olan zincir kuralını anlarsınız.

6 makale İstatistik temeli olanlar Ön koşul: Verinin Matematiği

Uzaylar ve Yönler (Vektörler)

Skaler, vektör, boyutluluk ve vektör uzayı.

Veri Tabloları ve Dönüşümler (Matrisler)

Matris, matris çarpımı, dönüşüm ve nokta çarpımı.

Tensörler (GPU'ların Dili)

Tensör olarak n-boyutlu dizi, gruplama ve şekil.

Değişimi Ölçmek (Türevler)

Eğim, değişim hızı ve minimum/maksimum.

Kısmi Türevler ve Gradyan

Çok boyutlu eğim ve gradyan vektörü.

İç İçe Fonksiyonlar (Zincir Kuralı)

Fonksiyon bileşimi ve zincir kuralı — geri yayılım için ön adım.

Sertifika İndir

Durumu görmek için tıklayın

Klasik, Sembolik Yapay Zeka

Turing'den arama, sezgisel yöntemler ve oyun teorisine, uzman sistemlerden yapay zeka kışına.

Orta

Yapay zekanın köklerini anlarsınız, durum uzaylarında gezinirsiniz, yol bulma ve oyun teorisini hakimiyet altına alırsınız ve yapay zeka kışının derslerini öğrenirsiniz.

7 makale + 4 Demo Algoritma temeli olanlar Ön koşul: Bilişim Yapıları ve Algoritmalar

Yapay Zekanın Doğuşu (Turing'den Dartmouth'a)

Turing Testi, Dartmouth Konferansı (1956), ELIZA — tarihsel çerçeve.

Grafta Arama

Durum uzayı, genişlik öncelikli arama (BFS) ve derinlik öncelikli arama (DFS).

Sezgisel Yöntemler ve Yol Bulma

Sezgisel, maliyet fonksiyonu, Dijkstra ve A* algoritması.

A* Yol Bulma — İnteraktif Demo

A* ve Dijkstra'nın bir labirenti gezerken nasıl çalıştığını görün.

İsteğe bağlı

Çatışmadaki Etkenler (Oyun Teorisi)

Çok etkenli sistemler, sıfır toplamlı oyun ve Nash dengesi.

MinMax ve Budama

Karar ağacı, MinMax stratejisi ve alfa-beta budama.

MinMax — İnteraktif Demo

Yenilmez bir MinMax yapay zekasına karşı Tic-Tac-Toe oynayın.

İsteğe bağlı

Kurallar ve Mantık (Uzman Sistemler)

Uzman sistem, çıkarım motoru, If-Then kuralları ve kombinatoryal patlama.

Kural Tabanlı Yapay Zeka — İnteraktif Demo

Bir uzman sistemin mantıksal nedensellik zincirleri oluşturmasını interaktif olarak yaşayın.

İsteğe bağlı

ELIZA Sohbet Botu — İnteraktif Demo

Tarihin ilk kural tabanlı terapist botu olan ELIZA ile sohbet edin.

İsteğe bağlı

Yapay Zeka Kışı (Başarısızlık ve Dersler)

Lighthill Raporu, abartılmış vaatler ve sembolik yapay zekanın karmaşıklık karşısında neden başarısız olduğu.

Sertifika İndir

Durumu görmek için tıklayın

Makine Öğrenimi Temelleri

Paradigma değişimi: Programlamadan eğitime — denetimli, denetimsiz öğrenme ve değerlendirme araçları.

Orta 0 / 4

Makine öğrenmesi paradigmalarını anlarsınız, denetimli öğrenme modelleri eğitirsiniz, metriklerle değerlendirirsiniz ve aşırı öğrenme ile denetimsiz öğrenmeyi öğrenirsiniz.

8 makale + 2 Demo Tüm temel yolları tamamlayanlar Ön koşul: Bilişim Yapıları ve Algoritmalar Verinin Matematiği Doğrusal Cebir ve Kalkülüs Klasik, Sembolik Yapay Zeka

Programlama ve Eğitim

Makine öğrenmesi, eğitim verisi, model ve çıkarım.

Denetimli Öğrenme (Öğretmenle Öğrenmek)

Etiket, özellikler, hedef, sınıflandırma ve regresyon.

Doğrusal ve Lojistik Regresyon

Uyum doğrusu, sigmoid ve hata fonksiyonu (MSE).

Ham Madde (Veri Mühendisliği)

Özellik mühendisliği, eksik değerler ve normalizasyon.

Parametre ve Hiper Parametre

Yapay zekanın kendi öğrendikleri ve insanın ayarladıkları.

Öğrenci Ezberlediğinde

Aşırı öğrenme, az öğrenme, eğitim-test bölünmesi ve doğrulama seti.

Modelleri Değerlendirmek

Doğruluk, hassasiyet, geri çağırma, F1 skoru ve karışıklık matrisi.

Denetimsiz Öğrenme (Kaostaki Yapı)

Kümeleme (k-Ortalamalar), boyut azaltma (PCA) ve anomali tespiti.

Denetimli Öğrenme — İnteraktif Demo

Bir model eğitin ve karar sınırını izleyin.

İsteğe bağlı

K-Ortalamalar Kümeleme — İnteraktif Demo

K-Ortalamalar'ın veri noktalarını gruplara nasıl ayırdığını izleyin.

İsteğe bağlı

Sertifika İndir

Durumu görmek için tıklayın

Derin Öğrenme (Sinirsel Devrim)

Yapay nörondan aktivasyon, gizli katmanlar ve kayıp fonksiyonlarına, gradyan inişine ve geri yayılıma.

İleri Şu tarihten itibaren mevcut 15 Tem 2026

Sinir ağlarını perceptron'dan geri yayılıma kadar anlarsınız ve tam eğitim sürecini takip edebilirsiniz.

6 makale + 3 Demo Makine öğrenmesi temeli olanlar Ön koşul: Makine Öğrenimi Temelleri

Yapay Nöron

Şu tarihten itibaren mevcut 15 Tem 2026

Perceptron — İnteraktif Demo

En basit sinir ağını adım adım eğitin.

İsteğe bağlı

Ateşleme Kıvılcımı (Aktivasyon)

Şu tarihten itibaren mevcut 15 Tem 2026

Ağ (Gizli Katmanlar)

Şu tarihten itibaren mevcut 15 Tem 2026

Yapay Zekanın Ne Kadar Yanlış Olduğunu Hesaplaması

Şu tarihten itibaren mevcut 15 Tem 2026

Vadiye Giden Yol (Gradyan İnişi)

Şu tarihten itibaren mevcut 15 Tem 2026

Öğrenmenin Özü (Geri Yayılım)

Şu tarihten itibaren mevcut 15 Tem 2026

Sertifika İndir

Durumu görmek için tıklayın

Modern Mimariler (Üretici Yapay Zeka)

Tokenizasyondan embedding'lere, CNN'ler, RNN'ler ve Transformers'tan LLM'lere, Transfer Öğrenme ve Difüzyona.

İleri Şu tarihten itibaren mevcut 12 Ağu 2026

Tokenizasyonu, embedding'leri, CNN'leri, RNN'leri, Transformer'ları, LLM'leri, Transfer Öğrenmeyi, örneklemeyi ve difüzyonu anlarsınız.

9 makale + 3 Demo Derin öğrenme temeli olanlar Ön koşul: Derin Öğrenme (Sinirsel Devrim)