Sıfırdan AI Mühendisliğine - Yol Haritası

Aylık 300 Dolarlık Hata

Altı ay önce Coursera Plus için aylık 49 dolar, DataCamp için 39 dolar ödüyordum ve iki Udemy paketine 199 dolar harcamıştım. Sertifikaları Pokémon kartı gibi topluyordum ama sıfırdan tek bir şey bile inşa edemiyordum.

Sonra her şeyi değiştiren bir şey buldum: Aslında AI inşa eden şirketler - Google, Anthropic, OpenAI - eğitimlerini ücretsiz vermeye başlamıştı. Sulandırılmış giriş videoları değil. Sertifikalı tam kurslar. Bu arada GitHub'da 95.000'den fazla yıldızı olan ve ödediğim herhangi bir kurstan daha iyi öğreten depolar vardı.

Tüm abonelikleri iptal ettim. Sabah rutinimi yöneten bir AI ajanı inşa ettim. Ve hepsini 0 dolara yaptım.

Bu makale, başladığımda sahip olmayı dilediğim sistemin aynısı. Bir bağlantı listesi değil. "Asla açmayacağınız 30 kaynak" değil. Bu adım adım bir yol: önce bunu yap, sonra bunu, sonra bunu inşa et. Sırayla takip et. 14 haftada sıfırdan gerçek AI sistemleri dağıtmaya gideceksin.

Bu Kılavuz Nasıl Kullanılır

Kural 1: Atlama. 3. Adım, 2. Adımı yaptığını varsayar. Gradyanları anlamadan LLM'lere atlarsan, anlamadığın kodu kopyalıyor olursun.

Kural 2: Not al. Obsidian kullanıyorum (ücretsiz, yerel, markdown). Her seanstan sonra üç şey yaz: ne öğrendin, seni ne şaşırttı, hala neyin net olmadığı. Bu pazarlık konusu değil.

Kural 3: Her adımda inşa et. Her adım bir kontrol noktasıyla biter. Yapamıyorsan, geri dön.

Başlamadan önce Obsidian'da bu klasör yapısını oluştur:

Adım 1: Ortamını Kur (1. Gün)

Bir şey öğrenmeden önce, araçlarını kur. Bir akşam. Fazla düşünme.

Araçlarını Kur

1. Python 3.11+ - python.org/downloads. "Add to PATH" i işaretle.

1. VS Code - code.visualstudio.com. Python eklentisini yükle.

1. Git + GitHub - github.com. Depoları forklamak ve projeleri kaydetmek için.

1. Obsidian - obsidian.md. Yukarıdaki klasör yapısını oluştur.

1. Ollama - ollama.com. Modelleri yerel olarak çalıştırmak için. Şimdi kur, 4. Adımdan itibaren kullanacaksın.

Ücretsiz Hesaplarını Oluştur

1. Anthropic Academy - anthropic.skilljar.com. Sertifikalı 16 ücretsiz kurs. 2026'nın en hafife alınan AI öğrenme platformu.

1. OpenAI Academy - academy.openai.com. Ücretsiz atölyeler, eğitimler, AI Foundations kursu.

1. Google AI - grow.google/ai. Google AI Professional Certificate — 7 modül, Coursera denetimiyle ücretsiz.

1. Coursera - coursera.org. Denetim modu = ücretsiz. IBM ML Sertifikası ve Google kursları için.

Coursera'da Denetim Modu

Coursera ödeme istediğinde, alttaki küçük "Audit this course" bağlantısını ara. Tüm videolara ve materyallere tam erişim, ücretsiz. Coursera sertifikası yok, ancak bunun yerine doğrudan Anthropic, OpenAI ve Google'dan sertifikalar alacaksın.

KONTROL NOKTASI:

Python + VS Code + Ollama kuruldu. GitHub hesabı oluşturuldu. Obsidian kasası hazır. Anthropic Academy, OpenAI Academy, Google AI ve Coursera'da hesaplar.

Adım 2: AI Temelleri - Ne İnşa Ettiğini Anla (1-2. Haftalar)

Bunun 2026'da neden önemli olduğu:

AI okuryazarlığı artık bir işe alım filtresi. 2025 WEF analizi, AI okuryazarı çalışanların %15-22 maaş primi aldığını buldu. Temelleri anlamak seni başvuranların %90'ının önüne geçirir.

1. Hafta: Büyük Resim

Önce → Google AI Professional Certificate (Modüller 1-3)

grow.google/ai-professional - En yumuşak giriş. Kod yok. Şunları kapsar: AI nedir, AI ile beyin fırtınası, AI ile araştırma. Sana kelime dağarcığını verir.

Sonra → Anthropic Academy: AI Fluency: Framework & Foundations

anthropic.skilljar.com - 4D AI Akıcılık Çerçevesi. Üniversite profesörleriyle birlikte geliştirildi. 2-3 saat sürer. Bu, 2026'da her yerde bulunan en iyi giriş kurslarından biri ve sertifika LinkedIn'de gerçekten iyi görünüyor - Claude'un arkasındaki şirket olan Anthropic'ten.

2. Hafta: İlk Kod + İlk Kavramlar

Sonra → microsoft/generative-ai-for-beginners (Dersler 1-6)

github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners - 95.000'den fazla yıldız. 21 ders. Bu depoyu forkla ve 1-6 arası dersleri çalış: GenAI nedir, LLM'ler nasıl çalışır, prompt kullanımı, ilk sohbet uygulaması.

KONTROL NOKTASI:

LLM'leri, token'ları ve transformatörleri kendi kelimelerinle açıklayabilirsin. İlk Jupyter notebook'ları çalıştı. Obsidian'da 4-6 not var.

Adım 3: ML Temelleri - Sihrin Arkasındaki Matematiği Öğren (3-5. Haftalar)

Bunun 2026'da neden önemli olduğu:

ML temelleri, eğitimleri kopyalayan biriyle modelleri hata ayıklayan biri arasındaki farktır. Şirketler, yalnızca bir API'yi nasıl çağıracağını değil, bir modelin neden yetersiz performans gösterdiğini anlayan mühendislere 150.000 doların üzerinde ödeme yapar.

Birincil: microsoft/ML-For-Beginners

github.com/microsoft/ML-For-Beginners - 44.900'den fazla yıldız. 12 haftalık müfredat: regresyon, sınıflandırma, kümeleme, NLP temelleri. Testler, notebook'lar, zorluklar. Günde 2 dersle 3 haftaya sıkıştırıyoruz.

Paralel: Coursera'da IBM Machine Learning

coursera.org/professional-certificates/ibm-machine-learning - Denetim modu ücretsiz. Daha geleneksel video formatı. Microsoft deposuyla birlikte kullan — aynı konuda iki açı = daha iyi akılda kalıcılık.

Matematik Referansı: mlabonne/llm-course (Temeller)

github.com/mlabonne/llm-course — 40K+ yıldız. İlk bölüm: lineer cebir, kalkülüs, olasılık. Yalnızca ML ile ilgili matematik. Alışılmadık bir şeye rastladığında ona başvur.

1. Hafta Projesi: Microsoft deposundan bir veri seti seç. Sıfırdan kendi sınıflandırma modelini oluştur. GitHub'a gönder.

KONTROL NOKTASI:

Regresyon, sınıflandırma, kümeleme, gradyan inişi, kayıp fonksiyonları, aşırı uyumu anlıyorsun. Gerçek veriler üzerinde bir model eğittin. GitHub'da bir proje.

Adım 4: Derin Öğrenme ve Sinir Ağları - Sıfırdan İnşa Et (6-8. Haftalar)

Birincil: karpathy/nn-zero-to-hero

karpathy.ai/zero-to-hero.html (videolar) + github.com/karpathy/nn-zero-to-hero (kod)

Andrej Karpathy, Tesla'nın eski AI Direktörü, OpenAI'in kurucu ortağı. Sinir ağlarını tamamen sıfırdan inşa ediyor - çerçeve yok, sadece Python ve matematik. Şunları inşa ediyorsun: micrograd, makemore ve nanoGPT.

1. 6. Hafta: Dersler 1-3 (micrograd + makemore). Kodla birlikte ilerle. Duraklat, her satırı yaz, çalıştır, boz.

1. 7. Hafta: Dersler 4-5 (aktivasyonlar, BatchNorm, geri yayılım). Yoğun - günde bir ders. Ayrıntılı notlar.

1. 8. Hafta: Dersler 6-7 (sıfırdan GPT + tokenizasyon). Ödül: bir transformatör inşa ediyorsun.

Ollama ile paralel deney:

nanoGPT'yi inşa ederken, başka bir terminalde ollama run llama3.2:3b çalıştır. "Oyuncak" modelinin çıktısını gerçek bir 3B parametreli modelle karşılaştır. Bu, "teoriyi anlıyorum" ile "modelleri yerel olarak çalıştırabilirim" arasındaki boşluğu kapatır. 3 milyar parametrenin, senin 10 milyonuna kıyasla çıktı kalitesine ne yaptığını görmek göz açıcı.

Tamamlayıcı: microsoft/AI-For-Beginners (Derin Öğrenme)

github.com/microsoft/AI-For-Beginners - 7-12. Haftalar: CNN'ler, RNN'ler. Özellikle bilgisayarlı görü için Karpathy'nin ötesine geçer.

API'lere Köprü: Anthropic Academy - Claude API ile İnşa Etmek

anthropic.skilljar.com - Artık modelleri içeriden anladığına göre, onları API aracılığıyla kullanmayı öğren. Kimlik doğrulama, sistem promptları, araç kullanımı, akışı kapsar. Teoriden ürüne köprü.

KONTROL NOKTASI:

Sıfırdan bir sinir ağı inşa ettin. Geri yayılımı, dikkat mekanizmasını, transformatörleri anlıyorsun. GPT'nin nasıl çalıştığını açıklayabilirsin. Modelleri Ollama ile yerel olarak çalıştırabilirsin. Claude API'yi biliyorsun.

Adım 5: LLM'ler ve Prompt Mühendisliği - Gerçek Modellerle Çalış (9-10. Haftalar)

Derin Dalış: mlabonne/llm-course (LLM Bilim İnsanı Yolu)

github.com/mlabonne/llm-course - En kapsamlı ücretsiz LLM müfredatı. Her konu için Colab notebook'ları.

1. LLM Mimarisi - Karpathy ile inşa ettiğin şeye bağlanır

1. İnce Ayar (LoRA, QLoRA) - modelleri belirli görevler için özelleştir

1. Niceleme - modelleri yerel olarak çalıştır (Ollama kurulumuna bağlanır)

1. Değerlendirme - modelinin gerçekten iyi olup olmadığını ölç

Prompt Mühendisliği

OpenAI Academy: academy.openai.com/public/content - ChatGPT'yi inşa eden ekipten "Prompt Mühendisliğine Giriş" ve "Herhangi Bir Rol İçin ChatGPT".

Anthropic Prompt Mühendisliği: docs.anthropic.com - İnternetteki tartışmasız en iyi yazılmış prompt mühendisliği kılavuzu. Bir kurs değil — son derece ayrıntılı bir referans.

Devam: microsoft/generative-ai-for-beginners (Dersler 7-21)

Geri dön ve 7-21 arası dersleri bitir. Derin bilgiyle, bu ileri düzey dersler yerine oturur: RAG, fonksiyon çağırma, tasarım desenleri, ince ayar.

1. Hafta Projesi: Obsidian notlarının üzerine bir RAG inşa et

AI-Öğrenme kasanı indekslemek için ChromaDB veya LanceDB (her ikisi de ücretsiz, her ikisi de yerel) kullan. Öğrendiğin her şey hakkında soruları yanıtlayan bir araç inşa et. Kelimenin tam anlamıyla ikinci beyninin üzerine ikinci bir beyin inşa ediyorsun. GitHub'a gönder.

Adım 6: AI Ajanları - Gerçek Bir Şey İnşa Et (11-12. Haftalar)

Birincil: microsoft/ai-agents-for-beginners

github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners - 12 ders: araç kullanımı, bellek, çoklu ajan sistemleri, orkestrasyon.

Derin Dalış: Anthropic Academy - MCP Kursları

anthropic.skilljar.com - "Model Bağlam Protokolüne Giriş" + "MCP: İleri Düzey Konular." MCP, Anthropic'in AI'yı harici araçlara bağlamak için açık standardıdır — 2026 ajan araç kullanımı standardı. Bu kurslar sana sıfırdan MCP sunucuları ve istemcileri inşa etmeyi öğretir.

Çerçeve: LangGraph (LangChain tarafından)

Ücretsiz Colab notebook'larında LangGraph üzerinde 2-3 oturum geçir. Durum bilgisi olan, çok adımlı ajan iş akışları oluşturmak için en popüler çerçevedir. Anthropic MCP yaklaşımını tamamlar — orkestrasyon için LangGraph, araç bağlantıları için MCP.

Bonus: Anthropic Cookbook

docs.anthropic.com/en/docs/about-claude/use-case-guides - Araç kullanımı ve MCP desenlerinin en iyi gerçek dünya örnekleri. Bunları vaka çalışmaları gibi incele.

Son Ajan Projesi:

Yerel dosyalarınla çalışmak için MCP + Claude kullanan bir ajan inşa et. Örnek: Obsidian kasanı okuyan, çalıştığın konularda güncellemeler için web'i kontrol eden ve Telegram'ına günlük bir özet oluşturan bir ajan. Mimari için "Hayatımı Yöneten Bir AI Ajanı İnşa Ettim" makaleme bak.

KONTROL NOKTASI:

MCP ile çalışan bir AI ajanı inşa ettin. Ajan mimarisini, araç kullanımını ve çok adımlı iş akışlarını anlıyorsun. Portföyün büyüyor.

Adım 7: Üretim, Portföy ve Sorumlu AI (13-14. Haftalar)

Dağıt (hepsi ücretsiz)

En iyi projeni al ve dağıt:

1. Gradio + Hugging Face Spaces - bir ML demosunu paylaşmanın en hızlı yolu. Ücretsiz barındırma.

1. Streamlit Community Cloud - veri odaklı uygulamalar için. Ücretsiz katman.

1. Vercel - web tabanlı AI araçları için. Ücretsiz katman.

Modellerini Değerlendir

Değerlendirme olmadan dağıtılan bir model bir yükümlülüktür. Kaliteyi ölçmeyi öğren:

1. DeepEval - LLM değerlendirmesi için açık kaynaklı çerçeve.

1. RAGAS - özellikle RAG boru hatlarını değerlendirmek için (5. Adımdaki Obsidian RAG'ın).

1. LLM-as-Judge - bir LLM'nin çıktılarını değerlendirmek için başka bir LLM kullanmak. Claude bunun için mükemmeldir.

Sorumlu AI ve Güvenlik

Ücretsiz kılavuzların %90'ının başarısız olduğu yer burasıdır. Sana inşa etmeyi öğretirler ama sorumlu bir şekilde inşa etmeyi öğretmezler.

1. Anayasal AI - modern modellerin nasıl hizalandığını anla. Anthropic'in temel yaklaşımı.

1. Prompt enjeksiyon savunması - uygulamalarını düşmanca girdilerden nasıl koruyacağın.

1. Kırmızı takım - kullanıcılardan önce kendi sistemlerini nasıl stres testine tabi tutacağın.

Kaynaklar: Anthropic'in resmi güvenlik kılavuzu + Anthropic Academy'deki Sorumlu AI kursu.

Portföy ve Kariyer

GitHub profilin AI'da özgeçmişindir. İşte onu değerli kılmanın yolu:

1. GitHub README - profesyonel profil README'si + mimari diyagramları ve canlı demo bağlantıları olan proje README'leri.

1. LinkedIn vakaları - projelerin hakkında 2-3 kısa vaka çalışması yaz. Hangi sorun, ne inşa ettin, ne öğrendin.

1. Kariyer yolları - Kıdemsiz AI Mühendisi (80-120 bin dolar) → Prompt/Ajan Mühendisi (120-180 bin dolar) → AI Ürün Mühendisi (150-250 bin dolar).

Bitirme Projesi:

Hayatında gerçek bir sorunu çözen, üretim kalitesinde bir AI ajanı inşa et. Dağıtılmış. Bir değerlendirme sistemiyle. Güvenlik kontrolleriyle. İşverenlere göstereceğin şey bu. Hakkında tweet atacağın şey bu. Kanıt bu.

KONTROL NOKTASI:

Dağıtılmış, değerlendirilmiş, güvenlik kontrollü bir AI sistemin var. Profesyonel GitHub profili. LinkedIn vaka çalışmaları. İşe hazırsın.

Bakım Modu: Güncel Kalma Yolu

AI hızlı hareket eder. Yol haritasını bitirdikten sonra önde olmak için haftalık ritüel:

1. Pazartesi: Anthropic, OpenAI ve Google sürüm notlarını kontrol et. 10 dakika.

1. Çarşamba: İlginç makaleler için arxiv-sanity-lite'a göz at. 1 özet oku. 15 dakika.

1. Cuma: Yeni bir makale/araç hakkında bir Yannic Kilcher veya 1littlecoder videosu izle. 20 dakika.

1. Aylık: Yeni bir araç veya teknikle küçük bir proje inşa et. GitHub'a gönder.

Toplam süre: Haftada yaklaşık 1 saat. Bu seni AI uygulayıcılarının ilk %10'unda tutar.

Bu Nasıl Karşılaştırılır

Bu yol haritası ile alternatifler arasında dürüst karşılaştırma:

Tam Kaynak Listesi

Ücretsiz Kurslar (sertifikalı)

• Anthropic Academy - anthropic.skilljar.com - 16 kurs, ücretsiz sertifikalar

• OpenAI Academy - academy.openai.com - atölyeler, eğitimler, AI Foundations

• Google AI Professional Certificate - grow.google/ai - 7 modül

• Coursera'da IBM ML - denetim modu ücretsiz - tam ML sertifikası

• NVIDIA DLI - developer.nvidia.com/training - GPU ve derin öğrenme

• DeepLearning.AI - Andrew Ng'nin kısa kursları, özellikle "Agentic AI" ve "LLM Uygulamaları için LangChain"

GitHub Depoları

• microsoft/generative-ai-for-beginners - 95K★ - 21 ders GenAI

• microsoft/ML-For-Beginners - 45K★ - 12 hafta klasik ML

• microsoft/AI-For-Beginners - 35K★ - 24 ders derin öğrenme ve CV

• karpathy/nn-zero-to-hero - Andrej Karpathy'den sıfırdan sinir ağları

• mlabonne/llm-course - 40K★ - tam LLM yol haritası + Colab

• microsoft/ai-agents-for-beginners - 12 ders AI ajanları

• ashishpatel26/500-AI-ML-DL-Projects - 500'den fazla proje fikri

Araçlar (Ücretsiz)

• Ollama + Open WebUI - modelleri yerel olarak çalıştır, kendi kendine barındırılan ChatGPT alternatifi

• Anthropic Cookbook - docs.anthropic.com - en iyi araç kullanımı ve MCP örnekleri

• Hugging Face Course (2026) - özellikle Ajanlar ve Değerlendirme bölümleri

• ChromaDB / LanceDB - RAG projeleri için ücretsiz yerel vektör veritabanları

YouTube (Ücretsiz)

• Andrej Karpathy - Sinir Ağları: Sıfırdan Kahramana

• 3Blue1Brown - sinir ağları ve lineer cebir görselleştirilmiş

• Yannic Kilcher - AI makale analizleri

• 1littlecoder - en son AI araçları ve uygulamaları (2026 odaklı)

• Matt Wolfe - AI haberleri ve araç incelemeleri

Bu Gece Başla

İşte önümüzdeki 60 dakikada yapman gerekenler:

1. Obsidian'ı kur ve AI-Öğrenme kasasını oluştur. 5 dakika.

1. Anthropic Academy'ye kaydol. AI Fluency'e başla. İlk modülü izle. İlk notu yaz. 30 dakika.

1. GitHub'da microsoft/generative-ai-for-beginners'ı forkla. Ders 1'i aç. Oku. 20 dakika.

İşte bu. Üç şey. Bu gece.

2026'da gerçekten AI öğrenecek insanlar 50 makaleyi yer imlerine ekleyenler değil. Bir terminal açıp başlayanlar.

Anlamadığım kodu kopyalayıp yapıştırmayı öğreten kurslar için ayda 300 dolar ödemeye başladım. Bugün eğlence için AI ajanları inşa ediyorum ve tüm eğitim bana 0 dolara mal oldu. Kaynaklar tam orada. Tek soru başlayıp başlamayacağın.

lütfen tg'den abone ol <3 - https://t.me/+y1dBeWEIm_plMGNi