Yapay zeka artık yalnızca teknoloji uzmanlarının takip ettiği dar bir alan değil; iş dünyasını, eğitimi, akademiyi, içerik üretimini, yazılım geliştirmeyi, tasarımı, hukuku, sağlığı ve bireysel üretkenliği doğrudan etkileyen yeni bir dönüşüm altyapısıdır. ChatGPT, Claude, Gemini, Midjourney, DALL·E, Stable Diffusion ve AI agent sistemleri gibi araçlar gündelik hayata hızla girerken, asıl farkı yaratan unsur yalnızca bu araçları kullanmak değil; onların nasıl çalıştığını, nerede güçlü olduklarını, nerede hata yapabileceklerini ve gelecekte meslekleri nasıl dönüştüreceklerini anlayabilmektir.
Bu kurs, üretken yapay zekayı yalnızca araç tanıtımı düzeyinde değil; teknik, felsefi, etik, ekonomik ve toplumsal boyutlarıyla öğrenmek isteyenler için hazırlanmıştır. Eğitim boyunca yapay zekanın makine öğrenmesi ve derin öğrenmeden üretken yapay zekaya nasıl evrildiğini; büyük dil modellerinin tokenizasyon, transformer, attention, context window, parametre sayısı ve halüsinasyon gibi temel kavramlarla nasıl çalıştığını öğreneceksiniz. Kursun öğrenme hedefleri arasında ChatGPT, Claude, Gemini ve LLM tabanlı sistemlerin temel çalışma mantığını açıklamak; metin, görsel, ses ve video üreten yapay zeka araçlarını doğru kullanım senaryolarıyla değerlendirmek; transformer, token, attention, diffusion, benchmark, RLHF ve AI agent gibi temel kavramları anlamak yer alıyor.
Eğitim, yalnızca metin üreten yapay zeka sistemleriyle sınırlı kalmaz. Görsel üretim tarafında diffusion modelleri, Midjourney, DALL·E ve Stable Diffusion gibi sistemlerin çalışma mantığı; GAN ve VAE gibi üretken mimarilerin modern yapay zeka ekosistemindeki yeri de ele alınır. Açık kaynak ve kapalı kaynak modeller, API kullanımı, Hugging Face ekosistemi, yerel LLM çalıştırma, GPU, TPU, VRAM ve bulut bilişim gibi konular da yapay zekayı daha bilinçli değerlendirmek isteyenler için önemli bir temel oluşturur.
Kursun ilerleyen bölümlerinde modellerin nasıl eğitildiği, pre-training, fine-tuning, RLHF, DPO ve alignment süreçleri; benchmark’ların nasıl okunacağı, multimodal yapay zeka, küçük dil modelleri, LoRA, quantization, açıklanabilir yapay zeka, AI agent sistemleri, ReAct döngüsü, RAG, LLMOps, prompt injection ve üretim ortamındaki gerçek dünya zorlukları detaylı biçimde incelenir. Bu yönüyle kurs, “hangi aracı kullanmalıyım?” sorusunun ötesine geçerek “bu teknolojiyi nasıl anlamalı, değerlendirmeli ve sorumlu biçimde kullanmalıyım?” sorusuna cevap arar.
Son bölümde üretken yapay zekanın etik, telif hakkı, veri gizliliği, deepfake, dezenformasyon, mesleklerin dönüşümü, insan-AI işbirliği, bilişsel etki ve yapay genel zeka gibi daha büyük soruları ele alınır. Böylece katılımcı yalnızca bugünün araçlarını öğrenmekle kalmaz; geleceğin iş dünyasında, akademisinde ve toplumunda nerede durması gerektiğine dair daha bilinçli bir yol haritası kazanır.
Bu kurs kimler için uygun?
Bu eğitim; üretken yapay zekayı temelden öğrenmek isteyen öğrenciler, profesyoneller, girişimciler, akademisyenler, yöneticiler, içerik üreticileri, danışmanlar ve teknolojiyle dönüşen iş dünyasında kendini güncel tutmak isteyen herkes için uygundur.
Özellikle “ChatGPT kullanıyorum ama bu sistemlerin arkasındaki mantığı bilmiyorum”, “Görsel yapay zeka, LLM, AI agent ve RAG gibi kavramları bütünlüklü anlamak istiyorum”, “Yapay zekanın mesleğimi, işimi veya sektörümü nasıl etkileyeceğini görmek istiyorum” diyenler için güçlü bir başlangıç rotası sunar.
Programlama veya yapay zeka deneyimi zorunlu değildir. Udemy sayfasında da temel bilgisayar ve internet kullanımı bilgisinin yeterli olduğu belirtilmektedir.
Bu eğitimde öne çıkan konular:
- ChatGPT, Claude ve Gemini gibi LLM tabanlı sistemlerin temel çalışma mantığı
- Transformer, token, attention, context window ve halüsinasyon kavramları
- Görsel yapay zeka, diffusion modelleri, DALL·E, Midjourney ve Stable Diffusion
- GAN, VAE ve diğer üretken model mimarileri
- Açık kaynak ve kapalı kaynak yapay zeka ekosistemleri
- GPU, TPU, VRAM, bulut bilişim ve yerel LLM çalıştırma mantığı
- Pre-training, fine-tuning, RLHF, DPO ve alignment süreçleri
- Benchmark’lar, liderlik tabloları ve model performansını eleştirel okuma
- Multimodal AI, küçük dil modelleri, LoRA, quantization ve on-device AI
- Açıklanabilir yapay zeka, LIME, SHAP ve mechanistic interpretability
- AI agent sistemleri, ReAct, tool use, API kullanımı ve multi-agent yaklaşımlar
- RAG, LLMOps, prompt injection ve üretim ortamındaki riskler
- Etik AI, telif hakkı, veri gizliliği, deepfake ve dezenformasyon
- Mesleklerin dönüşümü, insan-AI işbirliği ve AGI tartışmaları
Değerlendirmeler
Henüz değerlendirme yapılmadı.