Seviye kodu YZ 117, Temel düzeyi Ücretsiz kurs 101 Temel
Yapay zekânın kısa tarihi
8 derslik öğrenme yolu: yapay zekâ kışları ve uzman sistemler, transformer 2017 ve dil modelleri ve daha fazlası.
- 8 ders
- Toplam süre: 56 dakika
- Seviye: 101 Temel

Bu kurs kimin için
Yapay zekâyı merak eden ve pratik örneklerle öğrenmek isteyen her yetişkin içindir. Kod bilgisi gerekmez.
Bu kurs, sitedeki 8 dersi bir öğrenme yolu olarak sıralar. Dersler kolaydan zora ilerler; her biri gerçek bir işe bağlıdır ve kısa bir uygulamayla biter.
Bu kursta neleri öğreneceğim?
- 2012’de büyük bir görüntü veri kümesi, güçlü grafik işlemciler ve çok katmanlı bir sinir ağı bir araya geldi.
- Büyük vaatler, kesilen destekler ve kurallarla çalışan uzman sistemler: yapay zekâ kışları neden yaşandı ve bugünkü abartılı vaatlere nasıl bakmalı?
- Haziran 2017’de yayımlanan Transformer makalesi, bugünkü sohbet asistanlarının temelini attı.
- Deep Blue 1997’de Kasparov’u yendi, AlphaGo 2016’da Lee Sedol’u.
- Yapay zekâ fikri 2022’de doğmadı: Turing makinesinden yapay nöron modeline ve 1950 tarihli “Makineler düşünebilir mi?” makalesine kısa bir yolculuk.
- Dartmouth’taki 1956 yaz çalışması, Logic Theorist, ilk sinir ağı denemeleri ve ELIZA: yapay zekâ alanının ilk umutlu yıllarına kısa bir bakış.
- 30 Kasım 2022’de önizleme olarak açılan ChatGPT ve birkaç ay içinde gelen benzer asistanlar: sohbet etmek neden herkesin işine girdi?
- Görüntü ve ses anlayan modeller, açık modeller, bilgisayarı kullanan ajanlar ve AB Yapay Zekâ Yasası: 2023’ten bugüne kısa bir harita.
Nasıl ilerlemeli?
Dersleri sırayla izleyin ve her dersteki uygulamayı kendi işinizden bir örnekle deneyin. Gerçek kişilerin adını, telefonunu ya da kimlik bilgisini yazmayın; alıştırmalarda kurgusal bilgi kullanın. Araçların görünümü cihaza ve hesaba göre değişebilir.
Dersler
İlerlemeniz yalnızca bu tarayıcıda saklanır; kişisel veri toplanmaz. Bir dersi bitirince ders sayfasındaki “Dersi tamamladım” düğmesine basın.
-
1. ders: Derin öğrenme patlaması: ImageNet ve GPU’lar
2012’de büyük bir görüntü veri kümesi, güçlü grafik işlemciler ve çok katmanlı bir sinir ağı bir araya geldi. -
2. ders: Yapay zekâ kışları ve uzman sistemler
Büyük vaatler, kesilen destekler ve kurallarla çalışan uzman sistemler: yapay zekâ kışları neden yaşandı ve bugünkü abartılı vaatlere nasıl bakmalı? -
3. ders: Transformer 2017 ve dil modelleri
Haziran 2017’de yayımlanan Transformer makalesi, bugünkü sohbet asistanlarının temelini attı. -
4. ders: Satranç ve Go: Deep Blue’dan AlphaGo’ya
Deep Blue 1997’de Kasparov’u yendi, AlphaGo 2016’da Lee Sedol’u. -
5. ders: Düşünen makine fikri ve Turing: 1950’ye kadar
Yapay zekâ fikri 2022’de doğmadı: Turing makinesinden yapay nöron modeline ve 1950 tarihli “Makineler düşünebilir mi?” makalesine kısa bir yolculuk. -
6. ders: Dartmouth 1956 ve yapay zekânın ilk umutları
Dartmouth’taki 1956 yaz çalışması, Logic Theorist, ilk sinir ağı denemeleri ve ELIZA: yapay zekâ alanının ilk umutlu yıllarına kısa bir bakış. -
7. ders: ChatGPT anı: Sohbet asistanları yaygınlaştı
30 Kasım 2022’de önizleme olarak açılan ChatGPT ve birkaç ay içinde gelen benzer asistanlar: sohbet etmek neden herkesin işine girdi? -
8. ders: 2023-2026: Çok kipli modeller, ajanlar, kurallar
Görüntü ve ses anlayan modeller, açık modeller, bilgisayarı kullanan ajanlar ve AB Yapay Zekâ Yasası: 2023’ten bugüne kısa bir harita.
Bitirme testi
Kursu bitirdiyseniz kendinizi sınayın. Cevaplar yalnızca bu sayfada gösterilir, hiçbir yere gönderilmez.
Neleri öğrendim?
Aşağıdaki işleri kendi başınıza yapabiliyorsanız kursun kazanımlarına ulaştınız.
- Derin öğrenme patlaması: ImageNet ve GPU’lar
- Yapay zekâ kışları ve uzman sistemler
- Transformer 2017 ve dil modelleri
- Satranç ve Go: Deep Blue’dan AlphaGo’ya
- Düşünen makine fikri ve Turing: 1950’ye kadar
- Dartmouth 1956 ve yapay zekânın ilk umutları
- ChatGPT anı: Sohbet asistanları yaygınlaştı
- 2023-2026: Çok kipli modeller, ajanlar, kurallar
Öz sınama
ImageNet nedir?
Turing, Computing Machinery and Intelligence makalesini hangi yıl yayımladı?
AB Yapay Zekâ Yasası’nın yürürlüğe girdiği tarih hangisidir?
Bitirme uygulaması
Kursun son dersindeki uygulamayı tamamlayın: 2023-2026: Çok kipli modeller, ajanlar, kurallar. Ardından aynı adımları kendi işinizden ikinci bir örnekle tekrarlayın.
Kendinizi üç ölçütle değerlendirin: sonuçtaki her bilgi kaynağında var mı, gerçek bir kişiye ait bilgi metinde kaldı mı, sonucu bir başkası kontrol etmeden kullanılabilir mi? Her ölçütü “karşılandı” ya da “geliştirilmeli” diye işaretleyin.
Sonraki kurs önerisi
Önerimiz Yapay zekâyı güvenli kullanmak (YZ 102) kursudur; her alanda geçerli güvenlik alışkanlıklarını toplu olarak öğretir.