Üretken Yapay Zeka uygulamaları geliştirmeye başlamanız için bilmeniz gereken her şeyi öğreten 21 Ders
Arabic | Bengali | Bulgarian | Burmese (Myanmar) | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Croatian | Czech | Danish | Dutch | Estonian | Finnish | French | German | Greek | Hebrew | Hindi | Hungarian | Indonesian | Italian | Japanese | Kannada | Khmer | Korean | Lithuanian | Malay | Malayalam | Marathi | Nepali | Nigerian Pidgin | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese
Yerelde Kopyalamayı Tercih Ediyor musunuz?
Bu depo, 50'den fazla dil çevirisi içerir; bu da indirme boyutunu önemli ölçüde artırır. Çeviriler olmadan kopyalamak için, seyrek çekim (sparse checkout) kullanın:
Bash / macOS / Linux:
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners.git cd generative-ai-for-beginners git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'CMD (Windows):
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners.git cd generative-ai-for-beginners git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"Bu, kursu tamamlamak için ihtiyacınız olan her şeyi çok daha hızlı bir indirme ile sağlar.
Microsoft Bulut Savunucuları tarafından hazırlanan 21 derslik kapsamlı kursumuzla Üretken Yapay Zeka uygulamaları geliştirmenin temellerini öğrenin.
Bu kurs 21 dersten oluşmaktadır. Her ders kendi konusunu kapsar, istediğiniz yerden başlayabilirsiniz!
Dersler, bir Üretken Yapay Zeka kavramını açıklayan "Öğren" dersleri veya bir kavramı hem Python hem de TypeScript kod örnekleri ile açıklayan "Yap" dersleri olarak sınıflandırılmıştır.
.NET geliştiricileri için Yeni Başlayanlar İçin Üretken Yapay Zeka (.NET Sürümü) kontrol edin!
Her ders ayrıca ek öğrenme araçları içeren bir "Öğrenmeye Devam Et" bölümü içerir.
-
Azure OpenAI Hizmeti - Dersler: "aoai-assignment"
-
Microsoft Foundry Modelleri - Dersler: "githubmodels" (GitHub Modelleri Temmuz 2026 sonunda emekliye ayrılıyor - onun yerine Microsoft Foundry Modellerini kullanın)
-
OpenAI API - Dersler: "oai-assignment"
-
Foundry Local - Modelleri tamamen çevrimdışı olarak kendi cihazınızda çalıştırın, herhangi bir bulut aboneliği gerekmez
-
Python veya TypeScript hakkında temel bilgi faydalıdır - *Mutlak yeni başlayanlar için bu Python ve TypeScript kurslarına bakabilirsiniz
-
Bu tüm depoyu kendi GitHub hesabınıza fork etmek için bir GitHub hesabı
Geliştirme ortamınızı kurmanızda yardımcı olmak için Kurs Kurulumu dersini oluşturduk.
Sonra kolayca bulabilmek için bu depoya (🌟) yıldız vermeyi unutmayın.
Daha gelişmiş kod örnekleri arıyorsanız, her iki dilde de hazırladığımız Üretken Yapay Zeka Kod Örnekleri koleksiyonumuza göz atın: Python ve TypeScript.
Bu kursu alan diğer öğrenenlerle tanışmak ve destek almak için resmi Microsoft Foundry Discord sunucumuza katılın.
Sorular sorun veya ürün geri bildirimi paylaşmak için Microsoft Foundry Geliştirici Forumumuza GitHub’da katılın.
Bugün Azure kredileri ile nasıl başlayacağınızı öğrenmek için Microsoft for Startups sayfasını ziyaret edin.
Önerileriniz veya yazım ya da kod hataları bulduysanız bir sorun açın veya bir çekme isteği oluşturun
- Konuya kısa bir video tanıtımı
- README içinde yer alan yazılı ders
- Azure OpenAI ve OpenAI API destekleyen Python ve TypeScript kod örnekleri
- Öğreniminize devam etmek için ek kaynak bağlantıları
| # | Ders Bağlantısı | Açıklama | Video | Ek Öğrenme |
|---|---|---|---|---|
| 00 | Kurs Kurulumu | Öğren: Geliştirme Ortamınızı Nasıl Kurarsınız | Video Yakında Geliyor | Daha Fazla Bilgi |
| 01 | Üretken Yapay Zeka ve LLM’lere Giriş | Öğren: Üretken Yapay Zeka’nın ne olduğunu ve Büyük Dil Modelleri (LLM’ler) nasıl çalışır. | Video | Daha Fazla Bilgi |
| 02 | Farklı LLM’leri Keşfetme ve Karşılaştırma | Öğren: Kullanım durumunuza uygun modeli nasıl seçebilirsiniz | Video | Daha Fazla Bilgi |
| 03 | Yaratıcı AI'yı Sorumlu Kullanmak | Öğren: Yaratıcı AI Uygulamaları sorumlu şekilde nasıl geliştirilir | Video | Daha Fazla Bilgi |
| 04 | İstenen Mühendisliğinin Temellerini Anlamak | Öğren: Uygulamalı İstenen Mühendisliği En İyi Uygulamaları | Video | Daha Fazla Bilgi |
| 05 | Gelişmiş İstenenler Oluşturmak | Öğren: İstenen mühendisliği tekniklerini nasıl uygulayarak, istenen çıktıyı geliştirebilirsiniz. | Video | Daha Fazla Bilgi |
| 06 | Metin Oluşturma Uygulamaları Yapmak | Yap: Azure OpenAI / OpenAI API kullanarak metin oluşturma uygulaması | Video | Daha Fazla Bilgi |
| 07 | Sohbet Uygulamaları Kurmak | Yap: Sohbet uygulamalarını verimli bir şekilde geliştirme ve entegre etme teknikleri. | Video | Daha Fazla Bilgi |
| 08 | Vektör Veritabanları ile Arama Uygulamaları Yapmak | Yap: Verileri aramak için Embeddings kullanan bir arama uygulaması | Video | Daha Fazla Bilgi |
| 09 | Görüntü Oluşturma Uygulamaları Kurmak | Yap: Bir görüntü oluşturma uygulaması | Video | Daha Fazla Bilgi |
| 10 | Düşük Kodlu AI Uygulamaları Kurmak | Yap: Düşük Kod araçları kullanarak Yaratıcı AI uygulaması | Video | Daha Fazla Bilgi |
| 11 | Fonksiyon Çağrısı ile Dış Uygulamaları Entegre Etmek | Yap: Fonksiyon çağrısı nedir ve uygulamalar için kullanımları | Video | Daha Fazla Bilgi |
| 12 | AI Uygulamaları için UX Tasarlamak | Öğren: Yaratıcı AI Uygulamaları geliştirirken UX tasarım prensiplerini nasıl uygularsınız | Video | Daha Fazla Bilgi |
| 13 | Yaratıcı AI Uygulamalarınızı Güvenceye Almak | Öğren: AI sistemlerine yönelik tehditler ve riskler ile bu sistemleri güvenceye alma yöntemleri | Video | Daha Fazla Bilgi |
| 14 | Yaratıcı AI Uygulama Yaşam Döngüsü | Öğren: LLM Yaşam Döngüsü ve LLMOps'u yönetmek için araçlar ve metrikler | Video | Daha Fazla Bilgi |
| 15 | Retrieval Augmented Generation (RAG) ve Vektör Veritabanları | Yap: RAG Çerçevesi kullanarak Vektör Veritabanlarından embeddingler getiren uygulama | Video | Daha Fazla Bilgi |
| 16 | Açık Kaynak Modeller ve Hugging Face | Yap: Hugging Face'de bulunan açık kaynak modelleri kullanarak uygulama | Video | Daha Fazla Bilgi |
| 17 | AI Ajanları | Yap: Bir AI Ajan Çerçevesi kullanarak uygulama | Video | Daha Fazla Bilgi |
| 18 | LLM'leri İnce Ayarlamak | Öğren: LLM'nin ince ayarı nedir, neden ve nasıl yapılır | Video | Daha Fazla Bilgi |
| 19 | SLM'lerle Yapmak | Öğren: Küçük Dil Modelleri ile yapmanın faydaları | Video Yakında | Daha Fazla Bilgi |
| 20 | Mistral Modelleriyle Yapmak | Öğren: Mistral Ailesi Modellerinin özellikleri ve farkları | Video Yakında | Daha Fazla Bilgi |
| 21 | Meta Modellerle Yapmak | Öğren: Meta Ailesi Modellerinin özellikleri ve farkları | Video Yakında | Daha Fazla Bilgi |
Tüm GitHub Actions ve iş akışlarını oluşturan John Aziz’a özel teşekkürler
Öğrenme ve kod deneyimini geliştirmek için her derse önemli katkılarda bulunan Bernhard Merkle‘a teşekkürler.
Ekibimiz başka kurslar da üretiyor! Göz atın:
-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA){kind=icon}
-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC){kind=icon}
-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9){kind=icon}
AI uygulamaları geliştirme konusunda takılırsanız veya herhangi bir sorunuz varsa. MCP hakkında tartışmalara katılmak için diğer öğrenenlere ve deneyimli geliştiricilere katılın. Soruların hoş karşılandığı ve bilginin özgürce paylaşıldığı destekleyici bir topluluktur.
Ürün geri bildirimi veya geliştirme sırasında oluşan hatalar için ziyaret edin:
Feragatname: Bu belge, AI çeviri hizmeti Co-op Translator kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için çaba sarf etsek de, otomatik çevirilerin hata veya yanlışlık içerebileceğini lütfen unutmayınız. Orijinal belge, kendi dilinde yetkili kaynak olarak kabul edilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel insan çevirisi önerilir. Bu çevirinin kullanımı sonucu ortaya çıkabilecek yanlış anlamalardan veya yanlış yorumlamalardan sorumlu değiliz.