Sıfırdan Yapay Zeka Oluşturma: Microsoft'un Üretken Yapay Zeka Kursunun İçinde

Kısa Bilgi

Microsoft, profesyonelleri sıfırdan kendi modellerini oluşturmaya yönlendirmek için tasarlanmış, 18 derslik ücretsiz bir kursu duyurdu.

Bu yıl, üretken yapay zeka niş bir meraktan temel bir beceriye dönüştü. Buna yanıt olarak, Microsoft Üretken Yapay Zeka için Başlangıçlar adlı, Microsoft Cloud Advocates tarafından üretilen ücretsiz, çevrimiçi, 18 derslik bir kurs yayımladı. Video, yazılı rehberler ve kod örnekleri etrafında yapılandırılan kurs, öğrenicileri temellerden sorumlu yapay zekaya, istemci mühendisliğine, ajanlara, RAG'a ve ince ayara kadar rehberlik ediyor. Kurs, fazlalık olmadan son derece yalın ve pratiktir; çok az MOOC bu kadarını, bu kadar temiz bir şekilde kapsar.

Kursun İçinde: Gerçek İhtiyaçlara Haritalanmış On Sekiz Ders

Kurs, temel kavramların yer aldığı "Öğren" modülleri ve Python veya TypeScript kodlarının bulunduğu "İnşa" modüllerine bölünmüş 18 dersten oluşmaktadır. Her modül, "Öğrenmeye Devam Et" parçası ile sona ermektedir. İçerik, videolar, yazılı README, kod defterleri ve ek kaynakları içermektedir.

Ders konuları şunlardır:

• Üretken AI ve LLM'lere Giriş;
• Farklı LLM'leri keşfetmek ve karşılaştırmak;
• Üretken AI'yi sorumlu bir şekilde kullanmak;
• Prompt mühendisliği (temelleri ve ileri düzey);
• Metin, sohbet, görüntü üretim uygulamaları oluşturma;
• Vektör veritabanları ile arama yapın;
• Düşük kodlu AI uygulamaları (Power Platform, Copilot);
• Fonksiyon çağrımı ile entegrasyon;
• AI uygulamaları için UX tasarımı;
• Uygulama yaşam döngüsü, LLMOps;
• AI uygulamalarını güvence altına alma;
• Retrieval-Augmented Generation (RAG) ve vektör DB'leri;
• Açık kaynak modeller ve Hugging Face;
• AI ajanları;
• LLM'leri ince ayar yapmak;

Videolar birçok kişiye eşlik eder. Örneğin, 1. Bölüm LLM'in iç işleyişini ve gerçek kullanım durumlarını tanıtır; 2. Bölüm model karşılaştırması ve dağıtımını ele alır; 17. Bölüm ise AI ajanlarına dalar: bunlar nedir, çerçeveler ve pratik bağlamlar.

Microsoft Neden Geliştiricilerin Üretken AI Öğrenmesini İstiyor

Yapay zeka okuryazarlığı, teknoloji alanındaki temel beklentilere doğru yükseliyor. Microsoft'un lansmanı stratejik görünüyor: yeni gelenleri eğitmek ve onları Microsoft'un ekosistemine—Azure, Copilot, OpenAI ortaklıklarına—entegre etmek.

EdTech'teki büyüme küresel talebi gösteriyor: HolonIQ, küresel edtech harcamalarının on yılın sonuna kadar 400 milyar doları aşabileceğini öngörüyor—dijital beceriler büyük bir etken. Microsoft'un çabası daha az hayırsever gibi görünüyor ve daha çok ekosistem güçlendirme yönünde. Geliştiricilere Azure veya OpenAI'yi Microsoft Learn aracılığıyla kullanmayı öğretmek, araçlarına doğal bir akış yaratıyor.

Google ve NVIDIA da AI rehberleri sunuyor - Google'ın "Herkes için AI" yolları; NVIDIA'nın Derin Öğrenme Enstitüsü. Ancak Microsoft'un içeriği, öğrenmeyi Azure ile ve yalnızca teori değil, pratik projelerle sıkı bir şekilde entegre ediyor.

Pratik Kazanç: Microsoft'un Yeni Başlayanlar için Üretken AI'den Geliştiricilerin Kazandığı Beceriler

Öğrenciler, 18 derste belirtilen somut becerilerle mezun olurlar:

• Sohbet botları, temel LLM uygulamaları veya görüntü araçları gibi prototipler oluşturmak;
• Uygulamalara vektör arama ve RAG entegrasyonu;
• Fonksiyon çağrısını kullanarak LLM'leri harici sistemlerle bağlamak;;
• Power Platform ve Copilot ile düşük kodlu uygulamalar dağıtma
• Güvenli, yaşam döngüsüne duyarlı AI çözümleri tasarlamak.

Bunlar, resmi modüller GitHub ve Microsoft Learn tarafından desteklenen Başlangıç Seviyesi için Üretken AI müfredatının doğrudan sonuçlarıdır.

Microsoft'un öğrenmeyi ekosistemine nasıl entegre ettiği

Kursun ötesinde, Microsoft, öğrenicileri projelerini daha geniş ekosistem aracılığıyla genişletmeye teşvik ediyor. Örneğin, Microsoft for Startups Founders Hub, 150.000 $'a kadar Azure kredisi ve 2.500 $'lık OpenAI kredisi sunuyor (program detayları). Kursun kendisinin bir parçası olmamakla birlikte, bu teşvikler, eğitimden prototipleme ve Microsoft'un yığınında ölçeklenmeye bir yol oluşturuyor.

Pazar bağlamı

Bu becerilerin önemi, daha geniş geliştirici topluluğu tarafından pekiştirilmektedir. GitHub'ın Octoverse 2024 raporu, jeneratif AI ile etiketlenmiş kamuya açık depolarda yıllık %98'lik bir artış kaydettiğini ve dünya genelinde yaklaşık 150.000 projeye yaklaştığını belirtti. Bu artış, jeneratif AI'nın denemelerden ana akım geliştirici faaliyetlerine ne kadar hızlı bir şekilde geçtiğini göstermektedir.

Alandan Sesler: Öğrenci Tepkisi ve Bağlam

Ciddi geliştiriciler, sloganlardan daha fazlasını isterler. Onlar, çalışır sistemler teslim etmeyi öğreten müfredat ve modern modellerin gerçekten nasıl davrandığına uyan bir çerçeve isterler. Bugünün en faydalı sinyalleri, yığın içinde yaşayan ve kamuya somut rehberlik yayınlayan uygulayıcılardan gelmektedir.

Bu pozisyonlar birlikte net bir talep eğrisini tanımlar: hemen fayda sağlayan uygulayıcı pratik ile AI okuryazarlığının nasıl öğretileceğinin daha derin bir yeniden yazımı. Bu karışım, gerçek ürün çalışmaları için uygulayıcıları hazırlama iddiasında bulunan her kursun standartlarını belirler.

AI Eğitiminde Rekabetçi Manzara

Microsoft, Başlangıç Seviyesi İçin Üretken Yapay Zeka'yı hem bir öğrenme yolu hem de ekosistemine giriş noktası olarak çerçeveledi, ancak yapay zeka eğitiminin daha geniş alanı zaten çeşitlenmiş durumda.

Helsinki Üniversitesi, MinnaLearn ile birlikte, 26 dilde 170 ülkede bir milyondan fazla insana ulaşan ücretsiz bir kurs olan AI Öğeleri'ni oluşturdu. Bu kurs, platforma özgü beceriler yerine yurttaşlık okuryazarlığı ve ulaşılabilir temellere odaklanmaktadır.

fast.ai, Jeremy Howard ve Rachel Thomas tarafından 2016 yılında Kodlayıcılar için Pratik Derin Öğrenme serisi ile kuruldu. Kodlama, deney yapma ve kurumsal destek gerektirmeden modern model eğitimi erişimini vurgulamaktadır.

Coursera'nın kurucu ortağı Andrew Ng, makine öğrenimi ve derin öğrenme kursları yayımlayarak çevrimiçi yapay zeka eğitimini şekillendirdi ve dünya genelinde milyonlarca öğreniciyi kendine çekti. Onun çalışmaları, ölçekli olarak sunulan üniversite tarzı müfredatın kalıcılığını göstermektedir.

| | | | --- | --- | | Platform / kurs | Ayırt edici özellik | | Microsoft Üretken AI Başlangıçlar için | Ajanlar, geri alma, yaşam döngüsü farkındalığı üzerine pratik dersler | | AI Öğeleri | 26 dile çevrildi, kamu okuryazarlığına odaklandı | | fast.ai | Doğrudan kodlama pratiği ve model oluşturma | | Coursera / Andrew Ng | Küresel erişim ve kurumsal güvenilirlik |

Microsoft, kursunu altyapısına bağlı uygulamalı bir yol olarak konumlandırıyor. AI'nın Unsurları erişilebilirliğe odaklanırken, fast.ai kodlama derinliğini takip ediyor ve Coursera akademik çerçeveleri ölçeklendirmeye devam ediyor. Birlikte, AI eğitimini yaygın ve stratejik olarak rekabetçi hale getiren bir manzara tanımlıyorlar.

Öğrenmekten İnşa Etmeye: Üretken AI Eğitimi İçin Gelecek Yol

Yeni Başlayanlar İçin Üretken AI, eğitimi altyapı olarak konumlandırıyor. Öğrenicileri, araçların, iş akışlarının ve kariyerlerin birleştiği tanımlı ekosistemlere yönlendiriyor. Microsoft, yolu kısaltıyor: temel bilgiler, sorumlu AI, istemci tasarımı, geri alma, ajanlar ve ardından Azure ve OpenAI içinde tam iş akışları. Sonuç, teori ile prototip arasında doğrudan bir hat. Alternatifler diğer mantıkları ortaya koyuyor. AI Öğeleri, ölçekli erişim sağlarken, fast.ai kodlama disiplinini derinlemesine inceliyor, Coursera akademi ile küresel talep arasında köprü kuruyor.

Her biri aynı temel çizgiyi yansıtır: AI akıcılığı artık isteğe bağlı değil. Ayrım, kanalda yatıyor. Kurumsal programlar becerileri hızlandırırken, bunları platformlara bağlıyor. Bağımsız yollar tarafsızlığı korurken, entegre yığınlardan uzak kalır. Bu karar, sonraki nesil uygulayıcıların nasıl öğrendiğini ve pratiklerinin şartlarını kimin belirlediğini şekillendirir.