Seviye kodu YZ 108, Temel düzeyi Ücretsiz kurs 101 Temel
Yapay zekâ kavramları: Temel
Model, token, halüsinasyon, RAG, ajan… Yapay zekânın temel kavramlarını teknik bilgi gerekmeden, günlük hayattan örneklerle öğrenin.
- 16 ders
- Toplam süre: 1 saat 27 dakika
- Seviye: 101 Temel
Bu kurs kimin için
Yapay zekâ terimlerini duyan ama ne anlama geldiğinden emin olmayan herkes içindir. Kod bilgisi ve teknik ön bilgi gerekmez.
Haberlerde, toplantılarda ve sohbet botlarının ekranında her gün yeni bir yapay zekâ terimi karşınıza çıkıyor: model, token, halüsinasyon, RAG, ajan, açık ağırlıklı model. Bu kurs bu terimleri teknik bilgi istemeden, pazardan, belediyeden, apartman toplantısından örneklerle anlatır.
On altı ders, sırayla okunduğunda sizi temelden kullanıma taşır. Önce yapay zekânın nasıl öğrendiğini, sonra sohbet botunun nasıl yanıt kurduğunu, en sonda da bugün sık duyduğunuz yeni kavramları öğrenirsiniz. Kursta geçen terimlerin kısa tanımları için Sözlük sayfasına da bakabilirsiniz.
Bu kursta neleri öğreneceğim?
- Yapay zekâ (artificial intelligence), makine öğrenmesi (machine learning), üretken yapay zekâ (generative AI) ve yapay sinir ağı (neural network) kavramlarını günlük örneklerle ayırt edersiniz.
- Bir dil modelinin veriyle nasıl eğitildiğini, yanıtı token token nasıl kurduğunu ve bağlamın (context) yanıtı nasıl etkilediğini anlatırsınız.
- Aynı soruya farklı yanıt gelmesini, halüsinasyonu (hallucination) ve bilgi kesim tarihini (knowledge cutoff) tanır; her biri için bir kontrol adımı uygularsınız.
- RAG (retrieval-augmented generation), çok modlu yapay zekâ (multimodal AI) ve düşünen model (reasoning model) kavramlarını açıklar, bu özelliklerin hangi işte işe yaradığını ve sınırlarını söylersiniz.
- Büyük ve küçük modeli, açık kaynak (open source) ile açık ağırlıklı modeli (open-weight model), ajanı (AI agent) ve model adlarını birbirinden ayırır, bir haberi okurken bu farkları kullanırsınız.
Nasıl ilerlemeli?
Dersleri verilen sırayla okuyun; her ders bir öncekinin üzerine kurulur. Günde bir ya da iki dersten fazlasına yüklenmeyin. Her dersin sonundaki uygulamayı kullandığınız bir sohbet botuyla deneyin ve kısa soruları yanıtlayın. Kişisel bilgilerinizi hiçbir uygulamaya yazmayın. Son dersten sonra bitirme testine ve bitirme uygulamasına geçin.
Dersler
İlerlemeniz yalnızca bu tarayıcıda saklanır; kişisel veri toplanmaz. Bir dersi bitirince ders sayfasındaki “Dersi tamamladım” düğmesine basın.
-
1. ders: Yapay zekâ, makine öğrenmesi ve üretken yapay zekâ: Farkları ne?
Kursun çatısı: yapay zekâ, makine öğrenmesi ve üretken yapay zekâyı iç içe halkalar gibi ayırırsınız. -
2. ders: Yapay sinir ağı nedir? Örneklerden öğrenen katmanlar
Bugünkü yapay zekâ sistemlerinin birçoğunun temelindeki sinir ağını; düğüm, katman ve ağırlıkla bir pazar örneği üzerinden tanırsınız. -
3. ders: Veri nedir, yapay zekâ için neden bu kadar önemli?
Modelin neyle öğrendiğini görür, kötü verinin neden kötü sonuç verdiğini anlarsınız. -
4. ders: Yapay zekâ nasıl eğitilir? Üç aşamada sade anlatım
Bir dil modelinin ön eğitim, talimat ayarı ve insan geri bildirimiyle üç aşamada nasıl hazırlandığını öğrenirsiniz. -
5. ders: Sohbet botu nasıl çalışır?
Sohbet botunun yanıtı parça parça tahmin ederek kurduğunu ve bağlamın rolünü görürsünüz. -
6. ders: Token nedir? Yapay zekâ metni nasıl parçalara böler?
Modelin metni okuduğu küçük parçaları tanır, Türkçede bunun neyi değiştirdiğini öğrenirsiniz. -
7. ders: Yapay zekâ aynı soruya neden farklı cevap veriyor?
Aynı soruya neden farklı yanıt geldiğini, hangi farkın sorun olduğunu ayırt edersiniz. -
8. ders: Yapay zekâ neden uydurur? Halüsinasyonun nedeni
Modelin neden kendinden emin biçimde uydurabildiğini ve riskin nerede büyüdüğünü öğrenirsiniz. -
9. ders: Yapay zekâ neden bugünün tarihini bilmez?
Bilgi kesim tarihini tanır, güncel bilgide neden ayrıca kontrol gerektiğini görürsünüz. -
10. ders: RAG nedir? Yapay zekâ belgeye bakarak nasıl yanıt verir?
Yapay zekânın belgeye bakarak yanıt vermesini öğrenir, gösterilen kaynağı açıp kontrol edersiniz. -
11. ders: Çok modlu yapay zekâ: yazı, ses ve görsel bir arada
Yazı, ses ve görseli birlikte işleyen araçların neyi iyi yaptığını, nerede yanıldığını görürsünüz. -
12. ders: Düşünen model nedir? Yanıttan önce akıl yürüten yapay zekâ
Yanıttan önce ara adım üreten modellerin hangi işte işe yaradığını, bedelini ve sınırını öğrenirsiniz. -
13. ders: Büyük model, küçük model: fark ne?
Parametre sayısının ne anlattığını ve hangi iş için hangi büyüklüğün yettiğini ayırırsınız. -
14. ders: Açık kaynak yapay zekâ modeli ne demek?
“Açık kaynak” ile “açık ağırlıklı” farkını öğrenir, bu tür haberleri lisansa bakarak okursunuz. -
15. ders: Yapay zekâ ajanı nedir? Sohbet botundan farkı ne?
Sohbet botundan farklı olarak iş yapan ajanı tanır, güvenli bir ilk görevi nasıl vereceğinizi öğrenirsiniz. -
16. ders: Model adları kısa sözlüğü: GPT, Claude, Gemini, Llama, Mistral, DeepSeek ve Gemma ne demek?
Kursu model adlarıyla kapatırsınız: haberde geçen bir adın şirket mi, uygulama mı, model ailesi mi olduğunu ayırırsınız.
Bitirme testi
Kursu bitirdiyseniz kendinizi sınayın. Cevaplar yalnızca bu sayfada gösterilir, hiçbir yere gönderilmez.
Neleri öğrendim?
Aşağıdaki maddeleri kendi sözlerinizle anlatabiliyorsanız kursun asıl kazanımlarına ulaştınız.
- Yapay zekâ geniş bir çatıdır; makine öğrenmesi örneklerden öğrenen bir yoldur, üretken yapay zekâ ise yeni içerik üretmeye odaklanır.
- Sinir ağı, örneklerdeki hataya bakarak ağırlıklarını ayarlar; kimse ona kuralları tek tek yazmaz. Beynin kopyası değildir.
- Sohbet botu yanıtı, öğrendiği örüntülere ve bağlama dayanarak parça parça tahmin eder. Akıcı yanıt, doğru yanıt demek değildir.
- Uydurma, eski bilgi ve tutarsız yanıt ayrı sorunlardır; her birinde resmî kaynağa, tarihe ve yanıtın dayanağına bakarsınız.
- RAG ve düşünen model hata olasılığını azaltabilir ama sıfırlamaz; gösterilen kaynağı açar, hesabı kendiniz kontrol edersiniz.
- “Açık ağırlıklı” her zaman “açık kaynak” değildir; ajan ise iş yaptığı için geri alınamaz eylemleri kendinize bırakırsınız.
Öz sınama
Aşağıdaki sorularla kendinizi yoklayın.
Bir spam filtresi, bir sohbet botu ve bir resim üreten araç için hangisi doğrudur?
Bir sohbet botu size kendinden emin biçimde bir yönetmelik maddesi söyledi ama kaynak göstermedi. İlk adımınız ne olmalı?
Bot yüklediğiniz belgeye dayanarak yanıt verdi ve sayfa 4’ü gösterdi. Ne yapmalısınız?
Hangi işte düşünme seçeneğini açmak en mantıklıdır?
Bir haberde “şirket yeni modelini açık kaynak olarak yayımladı” yazıyor. Ne kontrol etmelisiniz?
Bitirme uygulaması
Son bir hafta içinde okuduğunuz ya da duyduğunuz, yapay zekâyla ilgili bir haber ya da tanıtım metni seçin. Bu metni kursta öğrendiğiniz kavramlarla çözümleyin ve bir sohbet botunun da yardımıyla bir sayfalık “kavram kartı” hazırlayın.
- Metindeki yapay zekâ terimlerini işaretleyin; örneğin model, ajan, açık kaynak, düşünen model.
- Her terimi kendi cümlenizle, kurstaki bir günlük örneğe bağlayarak tek satırda tanımlayın.
- Metindeki en önemli iki iddiayı seçin ve her biri için kurstaki kontrol adımlarından birini uygulayın: resmî kaynak, tarih, lisans ya da gösterilen kaynak.
- Bir sohbet botuna kartınızı verin ve yalnızca kavram hatalarını göstermesini isteyin. Önerdiği düzeltmeleri Sözlük sayfası ve ilgili dersle karşılaştırın.
- Kartın sonuna, metnin cevaplamadığı iki soruyu yazın.
Bitirmeden önce şu kontrol listesine bakın.
- Her terimi kendi cümlemle ve günlük bir örnekle tanımladım.
- İki iddiayı ayrı ayrı kontrol ettim ve kaynağını yazdım.
- Botun önerdiği düzeltmeleri kendim doğruladım.
- Kartta kişisel bilgi yok.
Sonraki kurs önerisi
Önerimiz, Komut yazma ustalığı (YZ 201) kursudur. Bu kursta bağlamın, tokenların ve düşünmenin yanıtı nasıl etkilediğini öğrendiniz. Önerilen kurs bu bilgiyi komuta taşır: amacı, bağlamı ve biçimi doğru vererek daha iyi ve daha kolay doğrulanan yanıtlar alırsınız.