Python ile Yapay Zeka Öğren
Python ile Yapay Zeka Öğren — Telefonun için Python ile yapay zekâ kursu; ilk kod satırından LLM'lere
Python ile Yapay Zeka Öğren, kodlama deneyimi olmayan yeni başlayanlar, öğrenciler ve kariyerini değiştirmek isteyenler için hazırlanmış ücretsiz iOS ve Android yapay zekâ kursudur. İlk kod satırından başlayarak Python üzerinden yapay zekâyı öğretir. 53 kurs, seni değişkenler ve döngülerden sinir ağlarına, bilgisayarlı görüye ve büyük dil modellerine taşır. Yerleşik kod editörü ve takıldığın bir kavramı — tensor, gradient, overfitting — saniyeler içinde açıklayan bir AI Mentor içerir.
- Fiyat
- Ücretsiz, Pro isteğe bağlı
- Platformlar
- iOS ve Android
- Diller
- 22
- Yaş sınırı
- 4+
- Gereksinimler
- iOS 15.1 veya sonrası
- App Store
- 3.4 ★ (5)


Önce kod yazmayı öğrenmeden yapay zekâyı öğrenemezsin.
Bu kurstaki her yapay zekâ tekniği — bir sınıflandırıcı, bir sinir ağı, bir prompt pipeline — her şeyden önce Python kodudur. Uygulama, dili atlanması gereken bir uğraş olarak değil, öğrenmeye giriş noktası olarak ele alır. Bu yüzden müfredatın ilk üçte birlik bölümü, tek bir model eğitilmeden önce temel Python'a ayrılmıştır.
Nedir
Python ile Yapay Zeka Öğren, önceden kodlama deneyimi olmadığını varsayarak Python programlama dili üzerinden yapay zekâyı öğreten, iOS ve Android için ücretsiz bir eğitim uygulamasıdır. 53 kursu; Python temelleri ve veri işlemeden klasik makine öğrenmesine, sinir ağlarına, bilgisayarlı görüye ve büyük dil modellerine ilerler. Yerleşik kod editöründe kodu yazıp çalıştırabilir ve çıktıyı görebilirsin. Ayrıca AI Mentor, ortaya çıktıkça kavramlar veya hatalar hakkındaki sorularını yanıtlar.
Uygulamanın içinde
Nasıl görünüyor





Kurs
Python ile AI kursunda neler var?
Uygulamanın kendi kurs listesinden alınan 53 kurs ve 200’den fazla ders — ilk Python programından büyük dil modellerine ve retrieval-augmented generation’a kadar.
Python Programlama Temelleri
Programlamaya Giriş, Python Temelleri, Koşullar ve Yineleme, Fonksiyonlar ve Modüler Programlama, Veri Yapıları, Nesne Yönelimli Programlama, Dosya İşleme, Hata ve İstisna Yönetimi, İleri Python Özellikleri, Kütüphanelerle Çalışma, Test ve Hata Ayıklama ve Otomasyon için Python — herhangi bir AI odaklı içeriğe geçmeden önce yalın Python.
AI için Veri İşleme
Veri Bilimi için Python Temelleri, AI için İstatistiksel Temeller, Veri Temizleme ve Ön İşleme, Keşifsel Veri Analizi, NumPy Derinlemesine İnceleme, Pandas İleri Düzey İşlemler, Veri Manipülasyonu, Veri Görselleştirme, Metin AI için Düzenli İfadeler, AI Projeleri için Veritabanları ve AI için Web API’leri ve Veri Toplama.
Klasik Makine Öğrenmesi
Yapay Zekâya Giriş, Denetimli Öğrenme: Temel Algoritmalar, İleri Düzey Denetimli Öğrenme, Destek Vektör Makineleri, Denetimsiz Öğrenme, Özellik Mühendisliği Teknikleri, Model Değerlendirme ve Hiperparametre Ayarlama, Zaman Serisi Analizi ve Tahminleme ve Öneri Sistemleri.
Derin Öğrenme ve Bilgisayarlı Görü
Yapay Sinir Ağları, Keras ve TensorFlow ile Transfer Öğrenimi, PyTorch ile Bilgisayarlı Görü, Görüntü İşleme, Üretken AI: VAE’ler ve GAN’ler, Grafik Sinir Ağları, Dağıtık Eğitim ve Büyük Ölçekli ML, Pekiştirmeli Öğrenme ve İleri Düzey Pekiştirmeli Öğrenme.
NLP ve Büyük Dil Modelleri
Doğal Dil İşleme (NLP), Word Embeddings ile İleri Düzey NLP, Python ile Büyük Dil Modelleri ve LangChain ve RAG Sistemleri — önceki Python ve veri kurslarının, metin okuyup yazan bir şey oluşturmak için kullanıldığı ileri aşama.
Bir AI Projesini Yayına Alma
AI Proje Yapısı ve Git İş Akışı, FastAPI ile AI Modelleri Sunma, MLOps Temelleri, AI Modelini Büyük Ölçekte Dağıtma, AI Sistem Mimarisi ve Tasarımı, Sorumlu AI ve Açıklanabilirlik, Python ile AI’a Hazırlık ve AI Uygulamaları.
Nasıl çalışır
Kurs Python'dan yapay zekâya nasıl ilerliyor?
53 kursun belirli bir sırayla ilerlemesinin bir nedeni var: Her sonraki aşama kendisinden önceki aşamayı temel alır. Böylece bir ders, müfredatta rastgele bir yere atlamak yerine tam olarak önceki dersin kaldığı yerden devam eder.
Önce gerçek Python kodu yaz
İlk kurslar yalnızca temel programlamaya odaklanır — değişkenler, döngüler, fonksiyonlar, veri yapıları ve nesne yönelimli kod — henüz yapay zekâya özgü hiçbir konu yoktur. Müfredattaki sonraki her teknik bunun üzerine kurulur; dolayısıyla bu temel yapı isteğe bağlı değildir.
Verileri şekillendirmeyi, ardından model eğitmeyi öğren
Veri temizleme, NumPy ve pandas, ardından klasik makine öğrenmesi: denetimli ve denetimsiz algoritmalar, özellik mühendisliği ve model değerlendirme. Kod, yazdığın anda yerleşik editörde çalışır; böylece bir eğitim betiğinin çıktısını hayal etmek yerine gözlerinin önünde izlersin.
Sinir ağlarına ulaş ve ne zaman bozulduğunu sor
Derin öğrenme, bilgisayarlı görü ve büyük dil modelleri bu yolculuğu tamamlar. Bir terim veya hata anlamlı gelmediğinde — "tensor nedir", "modelim neden overfitting yapıyor" — AI Mentor saniyeler içinde sade bir dille yanıt verir. Weekly Code Challenge ise aynı kavramları diğer öğrenenlere karşı yeniden uygulama fırsatı sunar.
İçinde neler var
Uygulamayla birlikte gelenler
53
Python'dan LLM'lere kurslar
Python temelleri ve veri yapılarıyla başlayıp istatistik, NumPy ve pandas, klasik makine öğrenmesi, sinir ağları ve bilgisayarlı görü üzerinden büyük dil modellerine, LangChain ve RAG sistemlerine kadar ilerler.
200+
Kısa dersler
Her ders, uzun bir ders saatinden çok kahve molasına sığacak şekilde hazırlanmış kısa ve sade anlatımlı teoriyi uygulamalı bir egzersizle birleştirir.
AI
AI Mentor
Bir kavram veya hata mesajı hakkında soru sor — "modelim neden overfitting yapıyor", "gradient descent'i basitçe açıkla" — ve hangi seviyede olursan ol, saniyeler içinde örneklerle birlikte net bir yanıt al.
</>
Yerleşik kod editörü
Kodlama egzersizleri telefondaki editörde çalışır: Kodu yaz, çalıştır ve çıktıyı gör. Yanlış bir yanıt, çıkmaz sokak olmak yerine Mentor'a sorabileceğin bir şeydir.
1/hafta
Weekly Code Challenge
Her hafta bir problem çözülür ve dünyanın dört bir yanındaki öğrenenlerin çözümleriyle karşılaştırılır — kursun kendisi bittikten sonra da seni geri getiren pratik.
Sertifika
Tamamlama sertifikası
Final sınavını geç ve her konunun ardından gelen quizler ile kodlama meydan okumalarına ek olarak, CV'nde veya LinkedIn'de gösterebileceğin bir tamamlama sertifikası al.
Arka plan
Sıfırdan yapay zekâ kodu yazmaya geçmek için neler gerekir?
Yapay zekâ, çoğunlukla bir insanın elle yazdığı kuralları izlemek yerine verilerdeki örüntüleri bulmak için yazılmış yazılımlardan oluşur. Hiçbir şey bilmeden bu noktaya gelmek için üç aşamayı sırayla tamamlaman gerekir: Gerçek programları okuyup yazabilecek kadar Python, bir modelin öğreneceği verileri temizleyip şekillendirebilecek kadar veri işleme ve ardından modelleme tekniklerinin kendisi — önce klasik makine öğrenmesi, sonra sinir ağları ve dil modelleri. Doğrudan üçüncü aşamaya geçmek, kendi kendine yapay zekâ öğrenmeye çalışan çoğu kişinin, kimsenin açıklamadığı bir hatada takılıp kalmasının nedenidir.
Makine öğrenmesitemel fikir
Kuralları elle kodlamak yerine bir programa çok sayıda etiketlenmiş örnek gösterirsin; program da bunları birbirine bağlayan örüntüyü kendisi çıkarır. Spam filtreleri, öneri sistemleri ve bugün yapay zekâ olarak adlandırılan neredeyse her şey bu şekilde oluşturulur ve diğer tüm dillerden daha sık Python ile uygulanır.
Sinir ağıana araç
Değerleri birbirine aktaran basit sayısal katmanların üst üste dizilimi; eğitim sırasında her katman, çıktı işe yarar hâle gelene kadar ayarlanır. TensorFlow ve PyTorch gibi kütüphaneler, matematiği elle yazmadan bunları Python ile oluşturup eğitmek için geliştirilmiştir.
Overfittingilk gerçek tuzak
Örüntüyü öğrenmek yerine eğitim örneklerini ezberlemiş bir modeldir — gördüğü verilerde iyi, görmediği verilerde ise kötü sonuç verir. Bunu fark edip düzeltmek, kurstaki ilk gerçek dünya hata ayıklama becerilerinden biridir.
Büyük dil modeliLLM
Sonraki kelimeyi tahmin etmek üzere çok büyük miktarda metinle eğitilmiş bir sinir ağıdır. LangChain ve RAG ile oluşturulan araçların soruları yanıtlamasını, belgeleri özetlemesini ve kod yazmasını sağlayan şey bu tek yetenektir. Bu konu, müfredatın başlangıcı değil, son aşamasıdır.
Uygunluk
Kimler için uygun — kimler için değil
Şu durumlarda senin için uygun
- Kodlama geçmişin azsa veya hiç yoksa ve AI’ın varsayılmadan Python’dan başlayarak açıklanmasını istiyorsan
- Sadece bir modelin ne yaptığını okumak yerine telefonda gerçekten bir model eğitmek ve çalıştırmak istiyorsan
- Derslerin yanında ekstra Python ve ML pratiği yapmak isteyen bir öğrenciysen ya da veri bilimine yönelen bir kariyer değişikliği yapıyorsan
- Bir terimde veya stack trace’te sık sık takılıyor ve forumlarda aramak yerine AI Mentor’un yanıt vermesini istiyorsan
- Yolun klasik makine öğrenmesinde durmasını değil, büyük dil modellerine ve RAG’e ulaşmasını istiyorsan
Şu durumlarda doğru araç değil
- Python’ı zaten iyi biliyor ve dil temellerini atlayarak yalnızca makine öğrenmesi veya derin öğrenme için bir başvuru kaynağı istiyorsan
- Her şeyin ücretsiz olmasını bekliyorsan: ilk kurs günlük AI Mentor kullanım hakkıyla ücretsizdir, geri kalanların kilidini Pro açar
- Büyük modelleri gerçek GPU donanımında eğitmen gerekiyorsa — uygulama eğitim tekniklerini öğretir, bir eğitim kümesi sağlamaz
- Akredite bir yeterlilik gerekiyorsa — sertifika, diploma değil, kursu tamamlama sertifikasıdır
Sorular
Sık sorulan sorular
Bu uygulamayla AI öğrenmeden önce Python bilmem gerekiyor mu?
Hayır. Python ile Yapay Zeka Öğren, AI’a özel herhangi bir kurs başlamadan önce yalın Python programlamayla — değişkenler, döngüler, fonksiyonlar ve veri yapılarıyla — başlar; bunu daha önce hiç kod yazmadığın varsayımıyla yapar. 53 kursun yaklaşık ilk üçte biri dil temellerinden oluşur. Bu da sonrasındaki makine öğrenmesi kurslarının sihir gibi görünmek yerine anlamlı gelmesini sağlar.
AI öğrenirken gerçek sıra nedir: sinir ağlarından önce ne gelir?
Önce Python temelleri, ardından NumPy, pandas ve temel istatistiklerle veri işleme, sonra da klasik makine öğrenmesi gelir — denetimli ve denetimsiz algoritmalar, özellik mühendisliği ve model değerlendirme. Sinir ağları, bilgisayarlı görü ve büyük dil modelleri, önceki tüm konuların üzerine kurulan son aşamalardır. Uygulamanın kurs listesi, derin öğrenmeye erkenden atlamana izin vermek yerine bu sırayı takip eder.
Python ile Yapay Zeka Öğren kimler için?
Python ile Yapay Zeka Öğren; yapay zekâyı merak eden tamamen yeni başlayanlar, derslerin yanında ekstra Python ve makine öğrenmesi pratiği yapmak isteyen öğrenciler, veri bilimi becerileri geliştiren kariyer değişikliği yapanlar ve yapılandırılmış bir derin öğrenme ve LLM tekrarı isteyen geliştiriciler için hazırlandı. İlk kurs sıfırdan başladığı için deneyim gerekmez.
Overfitting nedir ve AI Mentor’a neden bu kadar sık sorulur?
Overfitting, genel örüntüyü öğrenmek yerine eğitim örneklerini ezberlemiş bir modeldir — model, daha önce gördüğü verilerde doğru görünürken yeni herhangi bir veride başarısız olur. Yeni başlayanların, modeller hakkında okumak yerine gerçekten model eğitmeye başladıklarında karşılaştığı ilk gerçek hata ayıklama sorunlarından biridir. Bu nedenle uygulamada AI Mentor’a nadiren değil, sıkça sorulur.
AI kodunu telefonda yazıp çalıştırabilir miyim, yoksa dizüstü bilgisayar ve GPU mu gerekir?
Kursun kodlama egzersizleri uygulamanın dahili düzenleyicisinde çalışır: kodu yazarsın, çalıştırırsın ve çıktıyı hemen görürsün. Böylece statik örnekleri okumak yerine gerçek kod üzerinde pratik yaparsın. Üretim ölçeğinde büyük modeller eğitmeye geçtiğinde GPU donanımına sahip bir dizüstü bilgisayar gerekir; bu ise bir öğrenme uygulamasının kapsamı dışındadır.
Kurs ne kadar ilerliyor: büyük dil modellerine ulaşıyor mu?
Evet. Yol, klasik makine öğrenmesi ve sinir ağlarından sonra doğal dil işleme, word embeddings ve ardından özellikle büyük dil modellerini kapsar: Large Language Models with Python kursu ile bir LLM’i kendi verilerine bağlayarak bu veriler hakkında soruları yanıtlamasını sağlayan LangChain ve RAG Systems kursu.
Sıfırdan temel AI kodu yazmaya geçmek ne kadar sürer?
Toplam saatten çok istikrar önemlidir. Kısa günlük dersleri düzenli çalışan çoğu yeni başlayan, Python temellerini ve ilk makine öğrenmesi kurslarını tamamladıktan sonra birkaç hafta içinde basit bir sınıflandırıcı yazıp çalıştırabilir. Yolun ilerleyen bölümlerindeki sinir ağı ve LLM kursları daha uzun sürer ve tekrar dönülerek çalışılmak üzere tasarlanmıştır. Uygulamadaki seriler ve hatırlatıcılar, tek bir uzun oturum yerine bu günlük düzene göre oluşturulmuştur.
Python ile Yapay Zeka Öğren ücretsiz mi?
Uygulama App Store ve Google Play üzerinden ücretsiz indirilebilir. İlk kurs, günlük AI Mentor soru hakkıyla birlikte ücretsizdir; böylece herhangi bir karar vermeden önce gerçek Python derslerini tamamlayabilirsin. Pro ücretli yükseltmedir: makine öğrenmesi ve LLM içerikleri de dahil olmak üzere tüm kursların kilidini açar, reklamları kaldırır ve AI Mentor’u sınırsız hâle getirir.
İnternetsiz, metroda veya uçakta çalışır mı?
Uygulama tamamen bağlantısız kullanım için değil, düzensiz bağlantılar için tasarlanmıştır. Dersler hızlı yüklenir ve bağlantı gidip geldiğinde çalışmaya devam eder; bu da çoğu yolculuk için yeterlidir. Gerçekten bağlantı gerektiren bölüm AI Mentor’dur; çünkü yanıtlarını telefonda kayıtlı içeriklerden değil, sorularını canlı olarak yanıtlayarak verir.
Hangi platformları ve dilleri destekliyor?
Python ile Yapay Zeka Öğren, App Store üzerinden iOS’ta ve Google Play üzerinden Android’de çalışır; uygulamanın kendisi 22 dilde kullanılabilir. İçerik derecelendirmesi 4+’tır. Uygulama, 40’tan fazla kodlama uygulamasından oluşan CoddyKit ailesinin bir parçasıdır.
Başla
İlk Python satırını, ardından ilk modelini yaz
iOS ve Android’de, 22 dilde ücretsiz başlayabilirsin.
CoddyKit'ten daha fazlası
iOS ve Android üzerinde kullanılabilir.