Yapay Zekâ · İleri Seviye (10-14 Yaş)

Yapay Zekânın İçinde Ne Var?

Bu kurs yapay zekânın içini açar. Öğrenci bir nöron kurar, katman ekleyip çözülemeyen bir problemi çözer, resimlerde filtre kullanır, kelimelerin haritasını çıkarır ve bir dil modelinin neden kendinden emin bir tonla yanlış söylediğini kendi deneyiyle görür. Son modülde bir modelin iyi olup olmadığını nasıl ölçeceğini ve kararın kimde kalması gerektiğini tartışır. Kurs, kendi projesini kurup sunmasıyla biter. Kodlama ön koşulu yoktur; çarpma ve toplama yeterlidir.

Ön koşul yok, kodlama gerekmiyor. Çarpma ve toplama yeterli; formül ezberletilmez. Birinci seviyeyi almamış öğrenciler için ilk dört ders temel fikirleri kurar. Kurulum, hesap ve indirme yok.

Bilgi Al

28 Derslik Müfredat

Her ders 60 dakika, birebir ve tamamen uygulamalı işlenir. Öğrenci neredeyse her derste bir ölçüm tablosu doldurur ve modelin sınırını kendi verisiyle görür.

Modül 1: Hızlı Giriş Ders 1 - 4

Ders 1 Kural mı, Örnek mi?: Kurala dökmeye çalışır, tıkanır; örnekle öğretir ve ilk ölçümünü yapar.

Ders 2 Yüksek Puanın Yalanı: Eğitim–sınav ayrımı ve kısayol avı tek derste: yüksek puan neden yanıltır?

Ders 3 Veri Kalitesi Tezgâhı: Dengesizlik, yanlış etiket ve tekdüzelik üç kaydırıcıyla ayrı ayrı ölçülür.

Ders 4 Bilmemeyi Bilmek: Uzaklık eşiği kurar; ödünleşim eğrisiyle ilk kez karşılaşır.

Modül 2: Makinenin İçi Ders 5 - 9

Ders 5 Özellik Uzayı: Kendi verisini ölçüp haritaya döker, eksenleri değiştirip kümeleri görür.

Ders 6 Karar Sınırı: Sınırı elle çeker; sonra hiçbir çizginin ayıramadığı veriyle tanışır.

Ders 7 Ağırlıklar: Her özelliğe bir kaydırıcı: ağırlık ne demek, önem nasıl ayarlanır?

Ders 8 Öğrenme = Hatayı Azaltma: Önce elle ayarlar, sonra makine kendi ayarlar; hata eğrisini izler.

Ders 9 Çizgiyle Ayrılamayanlar: Hiçbir ağırlığın çözemediği veri: doğrusal modelin duvarı. En iyi sonuç %51.

Modül 3: Sinir Ağları Ders 10 - 13

Ders 10 Bir Nöron: Sürpriz: yedinci derste kurduğu şeyin adı nöronmuş. Yumuşatma neden gerekli?

Ders 11 Katman Ekle: Dokuzuncu dersin duvarı yıkılır. Her gizli nöronun tek tek ne çizdiğini görür.

Ders 12 Ağı Eğit ve İzle: Aynı ayarla farklı sonuçlar. Rastgeleliğin eğitimde değil başlangıçta olduğunu kanıtlar.

Ders 13 Kara Kutu: Ağın bütün sayıları önünde — ama kararı açıklayamıyor. Açıklanabilirlik sorunu.

Modül 4: Görüntü Ders 14 - 17

Ders 14 Resim Aslında Bir Sayı Tablosu: Piksel kavramı. Aynı çizgi bir piksel kayınca ortak dolu kare kalmıyor.

Ders 15 Filtre: Resimde Parça Aramak:3×3 filtre kurar; kendi dokuz sayısını yazıp bir çizgi bulucu yapar.

Ders 16 Filtreleri Üst Üste Koy: Katman 1 çizgi bulur, katman 2 köşe. Ve kaydırma sorunu tamamen çözülür.

Ders 17 Filtreleri Kim Buluyor?: Makine kendi filtresini arar ve elle yazılanı geçer — evrişimli sinir ağı fikri.

Modül 5: Dil Ders 18 - 21

Ders 18 Kelimeler Sayıya Dönüşünce: Bir kelimeyi komşularıyla tarif eder; makine «kedi»nin en yakınını «köpek» bulur.

Ders 19 Aynı Kelime, Farklı Anlam:«Yüz» üç anlama gelir. Bağlamsız %33, cümleyle %100.

Ders 20 Sonraki Kelimeyi Tahmin Et: Büyük dil modellerinin tek işi. Sıcaklık ayarını ölçerek keşfeder.

Ders 21 Emin Ama Yanlış: Sadece doğru bilgi öğretilir; makine yine de uydurur. Ve hiç tereddüt etmez.

Modül 6: Değerlendirme ve Karar Ders 22 - 25

Ders 22 «%95 Doğru» Ne Demek?: Hiçbir şey yapmayan bir model %95 alır. Dört kutu, yakalama ve isabet.

Ders 23 Eşiği Kaydır: Aynı model, farklı eşik: takas kaçınılmaz. Eğri üzerinde yer seçilir, eğriden çıkılmaz.

Ders 24 Hangi Hata Daha Pahalı?: Doğru eşik matematiksel bir soru değil. Cevabı insan verir.

Ders 25 Karar Kimde Kalmalı?: Üç otomasyon seviyesi, üç soru, altı gerçek durum.

Modül 7: Kendi Projen Ders 26 - 28

Ders 26 Projeni Planla: Problemini, iki sınıfını, hata tercihini ve karar seviyesini belirler.

Ders 27 Kur, Eğit, Ölç: Verisini toplar, modelini eğitir, dört kutuyla ölçer, kısayol kontrolü yapar.

Ders 28 Sun ve Savun: Ne yaptığını, ne kadar iyi çalıştığını ve nerede yanıldığını sunar.

Ücretsiz tanışma dersiyle başlayın

Yapay Zekâ İleri Seviye dersleri, öğrencinin sinir ağlarını, görüntü işlemeyi ve dil modellerini kendi eliyle kurup ölçmesini sağlar. Detaylı bilgi almak için başvuru formunu doldurun. İlk adım olarak, hiçbir ücret ödemeden 30-60 dakikalık tanışma dersine katılabilirsiniz.

Sinir ağını, filtreyi ve dil modelini kendi eliyle kurar

Her derste ölçülmüş bir sonuç — tahmin değil, veri

Kara kutu, uydurma ve otomatik karar tartışmaları

Kurulum ve hesap yok; veriler cihazdan çıkmaz

Online birebir özel ders formatı

Eğitim Sonu Katılım Sertifikası