Öğrenme Alanı

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

Öğrenme Yollarıİçerik

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, bir geliştirme ortamının nasıl kurulacağı, Git kullanımı ve açık kaynağın ne olduğu.

Başlangıç 0 / 6

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

6 makale Mutlak yeni başlayanlar Yok
1

Bilgisayar Nasıl "Düşünür"

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

2

İnternet ve API'lar

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

3

Terminal

GUI ve CLI, dosya yolları ve temel komutlar.

4

Geliştirme Ortamın

Editör, IDE ve etrafındaki her şey: fikirlerin dosyalara dönüştüğü yeri kurmak.

5

Git ile Sürüm Kontrolü

Depo, commit, branch ve bulut depolama olarak GitHub.

6

Açık Kaynak ve Kapalı Kaynak

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

Sertifika İndir

Durumu görmek için tıklayın

0%

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
1

Değişkenler ve Veri Tipleri

String, Integer, Float, Boolean ve atamalar.

2

Kontrol Yapıları

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

3

Fonksiyonlar

Parametreler, dönüş değerleri ve modüler kod.

4

Kod Bozulduğunda (Hatalar ve Hata Ayıklama)

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

5

Listeler ve Sözlükler

Diziler, anahtar-değer depoları ve dizin tabanlı erişim.

6

Nesne Yönelimli Programlama (Sınıflar ve Nesneler)

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

7

Harici Kod Kütüphaneleri (Paketler)

Pip, bağımlılıklar, import — tekerleği yeniden icat etmeyin.

8

İzolasyon Balonu (Sanal Ortamlar / Docker)

venv, konteynerlar ve tekrar üretilebilir ortamlar.

Sertifika İndir

Durumu görmek için tıklayın

0%

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

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
1

Görüntü Üretimi (Metinden Piksele)

Metinden görüntüye, prompt yazımı ve seed (rastgele değer).

2

Araç (Stable Diffusion Forge)

Arayüz, yerel VRAM ve üretim hızı.

3

Kontrol ve İnce Ayar

LoRA, iç boyama ve dış boyama.

4

İş Akışı Optimizasyonu

ControlNet (pozlar, kenarlar) ve ölçeklendirme.

5

GAN'lar — İnteraktif Demo

GAN'ların görüntüleri nasıl oluşturduğunu interaktif olarak yaşayın.

İsteğe bağlı

Sertifika İndir

Durumu görmek için tıklayın

0%

Yerel Dil Modelleri

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

Orta Şu tarihten itibaren mevcut 23 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
1

Ekosistem (Hugging Face)

Şu tarihten itibaren mevcut 23 Eyl 2026

2

Modelleri Kendi Bilgisayarınıza Getirmek

Şu tarihten itibaren mevcut 23 Eyl 2026

3

Nicelendirme (Modelleri Küçültmek)

Şu tarihten itibaren mevcut 23 Eyl 2026

Sertifika İndir

Durumu görmek için tıklayın

0%

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
1

Modele Görev Vermek (Sistem Promptları)

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

2

Prompt Mühendisliği (Düşünce Zinciri)

Sıfır atış, düşünce zinciri ve halüsinasyon önleme.

3

Kendi Verilerinizi Bağlamak (RAG)

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

4

Fonksiyon Çağırma (Yapay Zeka Düğmelere Basarsa)

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

5

Arayüzleri Kullanmak (API'lar ve MCP)

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

6

Kodsuz İş Akışları (n8n)

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

Sertifika İndir

Durumu görmek için tıklayın

0%

Yazılım Geliştirmede Yapay Zeka

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

Orta Şu tarihten itibaren mevcut 21 Eki 2026

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

4 makale Geliştiriciler, yapımcılar Ön koşul: Python ve Programlama Mantığı Ajanlar ve Otomasyon
1

Doğal Dil Programlama (Vibecoding)

Şu tarihten itibaren mevcut 21 Eki 2026

2

Bağlam Mühendisliği

Şu tarihten itibaren mevcut 21 Eki 2026

3

Harness Engineering: Umut Değil, Bariyerler

Şu tarihten itibaren mevcut 21 Eki 2026

4

Ajansal Kodlama (Kendi Başına Yazan Yapay Zekalar)

Şu tarihten itibaren mevcut 21 Eki 2026

Sertifika İndir

Durumu görmek için tıklayın

0%

Yazılım Kalitesi ve Test Etme

Testleri okumak, makine kontrollerini değerlendirmek, değişiklikleri onaylamak ve sırları korumak — programlama bilgisi olmadan kalite.

Orta Şu tarihten itibaren mevcut 18 Kas 2026

Bir testi okur ve gerçekte neyi kontrol ettiğini anlarsınız, kırmızı makine kontrollerini doğru değerlendirirsiniz, bir ajana yanıtını kendinizin de doğrulayabileceği üç soru sorarsınız ve bir repository'ye asla girmemesi gerekenin ne olduğunu bilirsiniz.

4 makale YZ ajanlarına yazılım yazdıran herkes Ön koşul: Yazılım Geliştirmede Yapay Zeka
1

Ajan Testleri Yazdığında Testleri Anlamak

Şu tarihten itibaren mevcut 18 Kas 2026

2

Gate'ler: Makine Kontrollerinden Oluşan Güvenlik Ağı

Şu tarihten itibaren mevcut 18 Kas 2026

3

Programlama Bilgisi Olmadan İnceleme

Şu tarihten itibaren mevcut 18 Kas 2026

4

Sırlar ve Güvenlik: Repository'ye Asla Girmemesi Gereken

Şu tarihten itibaren mevcut 18 Kas 2026

Sertifika İndir

Durumu görmek için tıklayın

0%

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
1

Algoritma Nedir?

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

2

Algoritmik Karmaşıklık (Big-O)

Ölçeklendirmeyi anlamak: doğrusal, ikinci dereceden, üstel.

3

Veri Yapıları I (Doğrusal)

Dizi, Bağlantılı Liste, Yığın, Kuyruk.

4

Özyineleme

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

5

Veri Yapıları II (Hiyerarşik ve Ağ Tabanlı)

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

6

Veri Yapıları III (Anahtar Tabanlı)

Hash Tablosu, Anahtar-Değer Çifti ve önbellekleme.

7

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

0%

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
1

Konum Parametreleri (Merkez Nerede?)

Ortalama, medyan ve aykırı değerler.

2

Yayılım (Merkezden Ne Kadar Uzak?)

Varyans, standart sapma ve değişim aralığı.

3

Dağılımlar (Verinin Şekli)

Normal dağılım, çarpıklık ve uzun kuyruk.

4

Veriler Arasındaki Bağlantılar

Korelasyon, nedensellik ve karıştırıcı değişkenler.

5

Olasılık ve Beklenti Değeri

Olasılık, beklenti değeri ve risk/fayda hesabı.

6

Bayes ve Koşullu Olasılık

Bayes teoremi: Yeni bilgiyle görüşleri güncellemek.

7

Naive Bayes — İnteraktif Demo

Naive Bayes algoritmasıyla metinleri canlı olarak sınıflandırın.

İsteğe bağlı

Sertifika İndir

Durumu görmek için tıklayın

0%

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
1

Uzaylar ve Yönler (Vektörler)

Skaler, vektör, boyutluluk ve vektör uzayı.

2

Veri Tabloları ve Dönüşümler (Matrisler)

Matris, matris çarpımı, dönüşüm ve nokta çarpımı.

3

Tensörler (GPU'ların Dili)

Tensör olarak n-boyutlu dizi, gruplama ve şekil.

4

Değişimi Ölçmek (Türevler)

Eğim, değişim hızı ve minimum/maksimum.

5

Kısmi Türevler ve Gradyan

Çok boyutlu eğim ve gradyan vektörü.

6

İç İçe Fonksiyonlar (Zincir Kuralı)

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

Sertifika İndir

Durumu görmek için tıklayın

0%

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
1

Yapay Zekanın Doğuşu (Turing'den Dartmouth'a)

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

2

Grafta Arama

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

3

Sezgisel Yöntemler ve Yol Bulma

Sezgisel, maliyet fonksiyonu, Dijkstra ve A* algoritması.

4

A* Yol Bulma — İnteraktif Demo

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

İsteğe bağlı
5

Çatışmadaki Etkenler (Oyun Teorisi)

Çok etkenli sistemler, sıfır toplamlı oyun ve Nash dengesi.

6

MinMax ve Budama

Karar ağacı, MinMax stratejisi ve alfa-beta budama.

7

MinMax — İnteraktif Demo

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

İsteğe bağlı
8

Kurallar ve Mantık (Uzman Sistemler)

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

9

Kural Tabanlı Yapay Zeka — İnteraktif Demo

Bir uzman sistemin mantıksal nedensellik zincirleri oluşturmasını interaktif olarak yaşayın.

İsteğe bağlı
10

ELIZA Sohbet Botu — İnteraktif Demo

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

İsteğe bağlı
11

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

0%

Makine Öğrenimi Temelleri

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

Orta 0 / 16

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
1

Programlama ve Eğitim

Makine öğrenmesi, eğitim verisi, model ve çıkarım.

2

Denetimli Öğrenme (Öğretmenle Öğrenmek)

Etiket, özellikler, hedef, sınıflandırma ve regresyon.

3

Doğrusal ve Lojistik Regresyon

Uyum doğrusu, sigmoid ve hata fonksiyonu (MSE).

4

Ham Madde (Veri Mühendisliği)

Özellik mühendisliği, eksik değerler ve normalizasyon.

5

Parametre ve Hiper Parametre

Yapay zekanın kendi öğrendikleri ve insanın ayarladıkları.

6

Öğrenci Ezberlediğinde

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

7

Modelleri Değerlendirmek

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

8

Denetimsiz Öğrenme (Kaostaki Yapı)

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

9

Denetimli Öğrenme — İnteraktif Demo

Bir model eğitin ve karar sınırını izleyin.

İsteğe bağlı
10

Decision Tree — the Glass-Box Classifier

Watch a tree of yes/no questions carve up the data — and see it tip into overfitting when it asks too many. The most transparent algorithm in the ML toolkit.

İsteğe bağlı
11

K-Ortalamalar Kümeleme — İnteraktif Demo

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

İsteğe bağlı

Sertifika İndir

Durumu görmek için tıklayın

0%

Derin Öğrenme (Sinirsel Devrim)

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

İleri

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
1

Yapay Nöron

Perceptron, ağırlıklar, önyargı ve toplama.

2

Perceptron — İnteraktif Demo

En basit sinir ağını adım adım eğitin.

İsteğe bağlı
3

Ateşleme Kıvılcımı (Aktivasyon)

Doğrusallık ve doğrusal olmayanlık, ReLU ve sigmoid.

4

Ağ (Gizli Katmanlar)

Derin sinir ağı, gizli katman ve ileri geçiş.

5

Neural Network Playground — İnteraktif Demo

Kendi ağ mimarilerinizi oluşturun, canlı eğitin ve Backpropagation'ı iş başında görün.

İsteğe bağlı
6

Yapay Zekanın Ne Kadar Yanlış Olduğunu Hesaplaması

Kayıp fonksiyonu, Ortalama Karesel Hata ve Çapraz Entropi.

7

Vadiye Giden Yol (Gradyan İnişi)

Gradyan inişi, öğrenme hızı ve yerel/küresel minimum.

8

Gradient Descent — İnteraktif Demo

Optimizer'ın vadiye inişini izleyin — adım adım.

İsteğe bağlı
9

Öğrenmenin Özü (Geri Yayılım)

Geri yayılım ve hata geri bildirimi — zincir kuralına dayanır.

Sertifika İndir

Durumu görmek için tıklayın

0%

Modern Mimariler (Üretici Yapay Zeka)

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

İleri 0 / 18

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)
1

Tokenizasyon (Makinelerin Alfabesi)

Token, BPE, bağlam penceresi — yapay zekanın neden heceleri anlamadığı.

2

Embedding'ler ve Gizli Uzay

Word2Vec, embedding vektörleri ve anlamsal mesafe.

3

Word Embeddings — Meaning as a Map

The interactive companion to the embeddings chapter: words become points, similar terms cluster, and king - man + woman lands on queen. This is what vector semantics feels like.

İsteğe bağlı
4

Bilgisayarla Görü (CNN'ler)

Evrişim, filtre/çekirdek, havuzlama ve özellik çıkarımı.

5

Convolutional Filter — İnteraktif Demo

CNN filtrelerinin kenarları, dokuları ve desenleri nasıl tespit ettiğini canlı görün.

İsteğe bağlı
6

Zaman ve Diziler (RNN'ler)

Dizi verisi, tekrarlayan sinir ağları ve kaybolan gradyan.

7

Atılım (Transformer'lar ve Dikkat)

Öz-dikkat, Sorgu/Anahtar/Değer ve Transformer bloğu.

8

Attention Mekanizması — İnteraktif Demo

Query/Key/Value'yu adım adım anlayın — her Transformer'ın kalbi.

İsteğe bağlı
9

Büyük Dil Modelleri (LLM'ler)

Temel model, ön eğitim, sonraki token tahmini ve parametre boyutu.

10

Transfer Öğrenme ve İnce Ayar

Önceden eğitilmiş ağırlıklar, kontrol noktaları ve LoRA.

11

Örnekleme ve Sıcaklık

Softmax, sıcaklık, Top-K/Top-P — ChatGPT'nin neden her seferinde aynı şeyi söylemediği.

12

Üretici Görsel Modeller (Difüzyon)

Gizli uzay, gürültü, gürültü giderme ve metinden görüntüye.

13

GAN'lar — İnteraktif Demo

GAN'ların görüntüleri nasıl oluşturduğunu interaktif olarak yaşayın.

İsteğe bağlı

Sertifika İndir

Durumu görmek için tıklayın

0%

Pekiştirmeli Öğrenme

Ödülle öğrenmek: Temel prensipten Q-öğrenmesine ve RLHF'e.

İleri Şu tarihten itibaren mevcut 7 Eki 2026

Pekiştirmeli öğrenmeyi, MDP'yi, Q-öğrenmesini ve RLHF'yi anlarsınız — ChatGPT'nin kibar olmayı nasıl öğrendiğini.

3 makale + 2 Demo Derin öğrenme temeli olanlar Ön koşul: Derin Öğrenme (Sinirsel Devrim)
1

Havuç ve Sopa (Prensip)

Şu tarihten itibaren mevcut 7 Eki 2026

2

Multi-Armed Bandit — İnteraktif Demo

Slot makinesinde keşif (exploration) ve sömürü (exploitation) arasındaki ikilemi yaşayın.

İsteğe bağlı
3

Stratejiler Geliştirmek (Q-Öğrenmesi ve MDP'ler)

Şu tarihten itibaren mevcut 7 Eki 2026

4

Q-Öğrenmesi — İnteraktif Demo

Bir etkeni Q-öğrenmesiyle çıkışı bulurken izleyin.

İsteğe bağlı
5

RLHF (LLM'ler Kibar Olmayı Nasıl Öğrenir)

Şu tarihten itibaren mevcut 7 Eki 2026

Sertifika İndir

Durumu görmek için tıklayın

0%

Toplum ve Kapsayıcılık

Toplumsal ve hukuki etkiler, hedef kitlelere özel.

Etik ve Mitler

Bilinç, önyargı, telif hakkı ve prompt enjeksiyonları — yapay zeka etrafındaki kritik sorular.

Başlangıç

AGI'yi stokastikten ayırt edersiniz, eğitim önyargısını analitik olarak anlarsınız, telif hakkı sorularını bilirsiniz ve prompt enjeksiyon risklerini tanırsınız.

4 makale Tüm ilgilenenler Yok
1

Bilinç ve Olasılık

AGI, duyarlılık ve stokastik papağan.

2

Önyargı ve Veri Kalitesi

Eğitim önyargısı, imkânsızlık teoremi, sinyal ve gürültü.

3

Telif Hakkı ve Veri Hırsızlığı

Adil kullanım, devre dışı bırakma ve eğitim ham verilerinde telif hakkı.

4

Güvenlik ve Prompt Enjeksiyonları

Jailbreak'ler, veri sızıntısı ve dil modellerinin nasıl kandırıldığı.

Sertifika İndir

Durumu görmek için tıklayın

0%

Avrupa ve Hukuk

AB Yapay Zeka Yasası, temel modellerin düzenlenmesi ve yapay zeka uygulamalarında veri koruma.

Başlangıç Şu tarihten itibaren mevcut 4 Kas 2026

AB Yapay Zeka Yasasını, temel modeller için şeffaflık yükümlülüklerini ve yapay zeka için GDPR etkilerini anlarsınız.

3 makale Tüm ilgilenenler Yok
1

AB Yapay Zeka Yasası

Şu tarihten itibaren mevcut 4 Kas 2026

2

Temel Model Düzenlemesi

Şu tarihten itibaren mevcut 4 Kas 2026

3

Veri Koruma ve Yapay Zeka (GDPR)

Şu tarihten itibaren mevcut 4 Kas 2026

Sertifika İndir

Durumu görmek için tıklayın

0%

Yaşlılar İçin (Günlük Hayatta Yapay Zeka)

Dijital bir yardımcı, çevrimiçi güvenlik ve egemenliği korumak.

Başlangıç 0 / 1

Yapay zekayı günlük yardımcı olarak kullanırsınız, dolandırıcılık yöntemlerini tanırsınız ve verileriniz üzerinde kontrol sahibi olursunuz.

3 makale + 2 Demo Yaşlılar, geç başlayanlar Yok
1

Dijital Bir Yardımcı

Sesli asistan, çeviri ve sesli okuma.

2

İlk Yapay Zeka Teması — İnteraktif Demo

Basit bir sohbet botuyla güvenli bir ilk diyalog.

İsteğe bağlı
3

Güvenlik ve Dolandırıcılık Koruması

Dijital vishing, ses klonlama ve kimlik avı tespiti.

4

E-posta Kalkanı — İnteraktif Demo

Bir spam filtresinin şüpheli e-postaları nasıl tanıdığını yaşayın.

İsteğe bağlı
5

Egemenliği Korumak

Sağlayıcılarda devre dışı bırakma ve veri paylaşımını kontrol etmek.

Sertifika İndir

Durumu görmek için tıklayın

0%

Öğrenciler İçin

Kopya çekmek yerine yapay zeka ile öğrenmek, derin sahteleri tanımak ve kaynakları eleştirel değerlendirmek.

Başlangıç

Yapay zekayı öğrenme tutoru olarak kullanırsınız, derin sahteleri ve sentetik medyayı tanırsınız ve kaynakları eleştirel olarak değerlendirirsiniz.

2 makale + 3 Demo Okul ve üniversite öğrencileri Yok
1

Yapay Zeka ile Öğrenmek (Kopya Çekmek Yerine)

Sokratik diyalog, öğrenme tutoru ve halüsinasyonları eleştirel sorgulamak.

2

Çevrimiçi Gerçek

Derin sahteler, kaynak kontrolü ve sentetik medya.

3

Arabalar Sürmeyi Öğreniyor — İnteraktif Demo

Arabaların nöroevolüsyon ile bir yarış pistini nasıl öğrendiğini izleyin. Kendiniz sürün ve yapay zeka ile karşılaştırın.

İsteğe bağlı
4

Bilgisayara Karşı Oynamak — İnteraktif Demo

MinMax ile en iyi hamleyi seçen bir yapay zekaya karşı oynayın.

İsteğe bağlı
5

En Eski Sohbet Botu — İnteraktif Demo

Tarihin ilk sohbet botu ELIZA ile sohbet edin.

İsteğe bağlı

Sertifika İndir

Durumu görmek için tıklayın

0%

Second Brain ve Dijital İkizler

Bilgiyi kafanızın dışında organize etmek — ve gerçek nesnelerin dijital kopyalarının neler yapabildiğini ve sınırlarının nerede olduğunu anlamak.

Başlangıç Şu tarihten itibaren mevcut 2 Ara 2026

Bir daha asla okumayacağınız notlar biriktirmek yerine kendi Second Brain'inizi oluşturur ve bir dijital ikizi sıradan bir simülasyondan ayıran şeyi açıklarsınız.

2 makale Herkes — teknik ön bilgi gerekmiyor Yok
1

Second Brain: Dış Hafızan

Şu tarihten itibaren mevcut 2 Ara 2026

2

Dijital İkizler

Şu tarihten itibaren mevcut 2 Ara 2026

Sertifika İndir

Durumu görmek için tıklayın

0%

Meraklıklar

Herhangi bir tematik yola uymayan demolara büyüyen bir vitrin — klasikler, meraklıklar, sevimli aykırılar.

Meraklıklar

Başka hiçbir yola ait olmayan demolar için bir ev — klasikler, meraklıklar, sevimli aykırılar. Ortak bir müfredat olmaksızın büyüyen bir vitrin. Bazen biri tematik bir yola taşınır, bazen yeni biri katılır.

Başlangıç

Özenle seçilmiş bir avuç bağımsız demo — meraklılar için bir yürüyüş. Ödev yok, sadece keşif.

2 demo Meraklılar Yok
1

Boids — sürü davranışı

Kuş başına üç basit kural, lidersiz bir sürü oluşturur.

İsteğe bağlı
2

Evrim — mutasyon ve seçilim

Küçük canlılar nesil nesil rastgele mutasyona uğrar — izlenmek için evrim.

İsteğe bağlı

Sertifika İndir

Durumu görmek için tıklayın

0%