AI-For-Beginners/translations/tr
Pikachú 5d34bc4eb8 Add support documentation and translations for various lessons 2025-02-12 16:09:04 +00:00
..
etc Add support documentation and translations for various lessons 2025-02-12 16:09:04 +00:00
lessons Add support documentation and translations for various lessons 2025-02-12 16:09:04 +00:00
README.md Add support documentation and translations for various lessons 2025-02-12 16:09:04 +00:00
SECURITY.md Add support documentation and translations for various lessons 2025-02-12 16:09:04 +00:00

README.md

GitHub lisansı GitHub katkıda bulunanlar GitHub sorunlar GitHub çekme talepleri Çekme Talepleri Hoş Geldiniz

GitHub izleyicileri GitHub çatalları GitHub yıldızları Binder Gitter

Başlangıç Seviyesi Yapay Zeka - Bir Müfredat

 Sketchnote by (@girlie_mac)
Yapay Zeka için Başlangıç - Sketchnote by @girlie_mac

Yapay Zeka (AI) dünyasını 12 haftalık, 24 derslik müfredatımızla keşfedin! Uygulamalı dersler, sınavlar ve laboratuvarlar içerir. Müfredat, başlangıç seviyesindeki kullanıcılar için uygundur ve TensorFlow ile PyTorch gibi araçları ve AI'daki etik konularını kapsamaktadır.

Ne öğreneceksiniz

Kursun Zihin Haritası

Bu müfredatta şunları öğreneceksiniz:

  • Bilgi Temsili ve akıl yürütme ile "eski güzel" sembolik yaklaşım da dahil olmak üzere, Yapay Zeka'ya farklı yaklaşımlar.
  • Modern AI'nın temelini oluşturan Sinir Ağları ve Derin Öğrenme. Bu önemli konuların arkasındaki kavramları, en popüler iki çerçevede - TensorFlow ve PyTorch - kod ile açıklayacağız.
  • Görüntü ve metin ile çalışmak için Sinir Mimarileri. Son modelleri ele alacağız, ancak en son teknolojilerde biraz eksik kalabiliriz.
  • Genetik Algoritmalar ve Çoklu Ajan Sistemleri gibi daha az popüler AI yaklaşımları.

Bu müfredatta ele almayacağımız konular:

Bu kurs için tüm ek kaynakları Microsoft Learn koleksiyonumuzda bulabilirsiniz

AI in the Cloud konularına nazik bir giriş için Azure'da yapay zeka ile tanışma öğrenme yolunu almayı düşünebilirsiniz.

İçerik

Ders Linki PyTorch/Keras/TensorFlow Laboratuvar
0 Kurs Ayarı Geliştirme Ortamınızı Ayarlayın
I Yapay Zekaya Giriş
01 Yapay Zekanın Tanıtımı ve Tarihi - -
II Sembolik AI
02 Bilgi Temsili ve Uzman Sistemler Uzman Sistemler / Ontoloji /Kavram Grafiği
III Sinir Ağlarına Giriş
03 Perceptron Notebook Laboratuvar
04 Çok Katmanlı Perceptron ve Kendi Çerçevemizi Oluşturma Notebook Laboratuvar
05 Çerçevelere (PyTorch/TensorFlow) Giriş ve Aşırı Öğrenme PyTorch / Keras / TensorFlow Laboratuvar
IV Bilgisayarla Görme PyTorch / TensorFlow Microsoft Azure'da Bilgisayarla Görmeyi Keşfedin
06 Bilgisayarla Görmeye Giriş. OpenCV Notebook Laboratuvar
07 Konvolüsyonel Sinir Ağları & CNN Mimarileri PyTorch /TensorFlow Laboratuvar
08 Önceden Eğitilmiş Ağlar ve Transfer Öğrenme ve Eğitim İpuçları PyTorch / TensorFlow Laboratuvar
09 Otomatik Kodlayıcılar ve VAE'ler PyTorch / TensorFlow
10 Üretici Rekabetçi Ağlar & Sanatsal Stil Transferi PyTorch / TensorFlow
11 Nesne Tespiti TensorFlow Laboratuvar
12 Anlamsal Segmentasyon. U-Net PyTorch / TensorFlow
V Doğal Dil İşleme PyTorch /TensorFlow Microsoft Azure'da Doğal Dil İşleme'yi Keşfedin
13 Metin Temsili. Bow/TF-IDF PyTorch / TensorFlow
14 Anlamsal kelime gömme yöntemleri. Word2Vec ve GloVe PyTorch / TensorFlow
15 Dil Modelleme. Kendi gömmelerinizi eğitme PyTorch / TensorFlow Laboratuvar
16 Tekrarlayan Sinir Ağları PyTorch / TensorFlow
17 Üretken Tekrarlayan Ağlar PyTorch / TensorFlow Laboratuvar
18 Dönüştürücüler. BERT. PyTorch /TensorFlow
19 İsimlendirilmiş Varlık Tanıma TensorFlow Laboratuvar
20 Büyük Dil Modelleri, İstek Programlama ve Az Sayıda Görev PyTorch
VI Diğer AI Teknikleri
21 Genetik Algoritmalar Not Defteri
22 Derin Pekiştirmeli Öğrenme PyTorch /TensorFlow Laboratuvar
23 Çoklu Ajan Sistemleri
VII Yapay Zeka Etiği
24 Yapay Zeka Etiği ve Sorumlu Yapay Zeka Microsoft Learn: Sorumlu Yapay Zeka İlkeleri
IX Ekstra
25 Çok Modlu Ağlar, CLIP ve VQGAN Not Defteri

Her ders şunları içerir

  • Ön okuma materyali
  • Çoğunlukla belirli çerçevelere (PyTorch veya TensorFlow) özgü çalıştırılabilir Jupyter Notları. Çalıştırılabilir not, konuyu anlamak için en az bir versiyonunu (ya PyTorch ya da TensorFlow) gözden geçirmeniz gereken birçok teorik materyal de içerir.
  • Bazı konular için mevcut olan Laboratuvarlar, öğrendiğiniz materyali belirli bir probleme uygulama fırsatı sunar.
  • Bazı bölümler, ilgili konuları kapsayan MS Learn modüllerine bağlantılar içerir.

Başlarken

Bu adımları izleyin:

Depoyu Forklayın: Bu sayfanın sağ üst köşesindeki "Fork" butonuna tıklayın.

Depoyu Klonlayın: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git

Sonra bu repo'yu daha sonra bulmanızı kolaylaştırmak için yıldızlayın (🌟).

Diğer Öğrenenlerle Tanışın

Bu kursu alan diğer öğrenenlerle tanışmak ve ağ kurmak için resmi AI Discord sunucumuza katılın ve destek alın.

Quizler

Quizler hakkında bir not: Tüm quizler, quiz uygulamasının çalıştırılabileceği veya Azure'a dağıtılabileceği derslerden bağlantılar içeren quiz-app klasöründe bulunmaktadır; quiz-app klasöründeki talimatları izleyin. Yavaş yavaş yerelleştiriliyorlar.

Yardım İstiyoruz

Önerileriniz var mı ya da yazım veya kod hataları mı buldunuz? Bir sorun açın veya bir çekme isteği oluşturun.

Özel Teşekkürler

Diğer Müfredatlar

Ekibimiz başka müfredatlar da üretiyor! Göz atın:

ıklama:
Bu belge, makine tabanlı yapay zeka çeviri hizmetleri kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için çaba göstersek de, otomatik çevirilerin hatalar veya yanlış anlamalar içerebileceğini lütfen dikkate alınız. Orijinal belge, kendi dilinde kesin kaynak olarak değerlendirilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel insan çevirisi önerilmektedir. Bu çevirinin kullanılması sonucu ortaya çıkan yanlış anlamalardan veya yanlış yorumlamalardan sorumlu değiliz.