YÖK ve Marmara Üniversitesi Nüfus ve Sosyal Araştırmalar Enstitüsü işbirliğiyle yürütülen Dijital Üniversite Platformu - 2026'da Modern Yazılım Geliştirme modülünü anlatacağız!
Böylesine geniş ve değerli bir katılımcı kitlesiyle bilgi birikimimizi ve deneyimlerimizi paylaşacak olmaktan heyecan duyuyoruz.
Üstelik interaktif eğitim katılımcılarımız için bir sürprizimiz de olacak. Takipte kalın!
Dijital Üniversite Platformu 2026'ya yapılan 33 bin başvuru, yapay zekâ ve yazılım geliştirme alanlarındaki öğrenme isteğini bir kez daha ortaya koydu. Bu yoğun ilgi için tüm katılımcılara ve başvuru sahiplerine teşekkür ediyoruz.
Kontenjan sınırlamaları nedeniyle bu dönem herkes eğitimlere katılma fırsatı bulamadı. Biz de kendi kendine öğrenmeye devam etmek isteyenler için, Modern Yazılım Geliştirme modülümüzde de yararlanacağımız 10 ücretsiz öğrenme kaynağını bir araya getirdik.
Başlangıç seviyesinden ileri düzeye uzanan bu seçki; yapay zekâ okuryazarlığı, büyük dil modelleri (LLM), Python, modern yazılım mühendisliği ve ajentik sistemleri kapsıyor.
1. Yapay Zekâya Giriş
1. AI for Everyone
Andrew Ng / DeepLearning.AI
Seviye: Başlangıç | Süre: Yaklaşık 7 saat
Yapay zekânın temel kavramlarını, yeteneklerini, sınırlarını ve iş dünyasındaki uygulamalarını ele alıyor. Teknik geçmiş gerektirmeyen bu eğitim, yapay zekâ dünyasına ilk adımını atmak isteyenler için iyi bir başlangıç noktası.
2. Elements of AI
University of Helsinki
Seviye: Başlangıç
Yapay zekânın nasıl çalıştığını, hangi problemleri çözebildiğini ve toplumsal etkilerini anlamak isteyenlere yönelik kapsamlı bir eğitim. Programlama veya ileri matematik bilgisi gerektirmiyor.
3. AI Fluency: Framework & Foundations
Anthropic
Seviye: Başlangıç | Süre: Yaklaşık 4 saat
Yapay zekâ ile etkili, güvenli ve sorumlu çalışmanın temel prensiplerini ele alıyor. Görev tanımlama, bağlam sağlama, çıktıları değerlendirme ve insan ile yapay zekâ arasındaki iş birliği üzerine odaklanıyor.
2. Büyük Dil Modellerini Anlamak ve Kullanmak
4. How I Use LLMs
Andrej Karpathy
Seviye: Başlangıç | Süre: Yaklaşık 2 saat
Büyük dil modellerinin günlük yaşamda, öğrenme süreçlerinde ve profesyonel işlerde nasıl kullanılabileceğini gerçek örneklerle anlatan uygulamalı bir video.
Yapay zekâ araçlarını daha bilinçli ve verimli kullanmak isteyenler için öneriyoruz.
5. Deep Dive into LLMs like ChatGPT
Andrej Karpathy
Seviye: Orta | Süre: Yaklaşık 3,5 saat
ChatGPT benzeri büyük dil modellerinin nasıl geliştirildiğini, nasıl çalıştığını ve neden hata yapabildiğini ayrıntılı biçimde ele alıyor.
Model eğitimi, token'lar, çıkarım süreçleri ve modellerin sınırlamaları hakkında daha derin bir anlayış kazanmak isteyenler için.
3. Yazılım Geliştirme ve Python
6. CS50, Week 0: Scratch
Harvard University
Seviye: Başlangıç
Yazılım geliştirmeye ilk adımını atmak isteyenler için algoritmik düşünme, problem çözme ve programlama mantığına giriş.
Görsel programlama ortamı Scratch üzerinden ilerlediği için önceden kodlama bilgisi gerektirmiyor.
7. Python ile Veri Analizi
BTK Akademi 🇹🇷
Seviye: Orta | Dil: Türkçe
Python kullanarak veri işleme, analiz ve görselleştirme uygulamalarına ilgi duyanlar için Türkçe bir kaynak.
Programlama temellerini öğrendikten sonra veri analizi alanında uygulamalı deneyim kazanmak isteyenlere öneriyoruz.
Atölye erişimi ve katılım koşulları değişebilir.
4. Ajentik Sistemler ve Modern Yazılım Geliştirme
8. Building Effective Agents
Anthropic
Seviye: Orta
Ajentik yapay zekâ sistemlerinin nasıl tasarlanabileceğini, araçlarla nasıl etkileşime geçtiğini ve karmaşık görevleri nasıl gerçekleştirdiğini açıklayan teknik bir rehber.
İş akışları (workflows), araç kullanımı (tool use) ve ajan orkestrasyonu gibi kavramları anlamak isteyenler için.
9. The Modern Software Developer
Stanford University
Seviye: Orta / İleri
Yapay zekâ destekli modern yazılım geliştirme yaklaşımlarını inceleyen bir üniversite dersi.
Coding agents, Model Context Protocol (MCP), context engineering, spec-driven development ve yazılım otomasyonu gibi güncel konuları kapsıyor.
10. CS2680: Modern AI Systems, Agents and System Optimizations
Harvard University
Seviye: İleri
Ajentik yapay zekâ sistemlerinin tasarımı ve optimizasyonu üzerine ileri seviye bir üniversite dersi.
Agent loops, context management, multi-agent orchestration, model serving ve performans optimizasyonu gibi konuları ele alıyor.
Ders programı, teknik okumalar ve ödev açıklamaları açık erişimli.
Nereden Başlamalı?
Tüm kaynakları sırasıyla tamamlamanız gerekmiyor. İlginize ve mevcut bilgi seviyenize göre bir öğrenme yolu oluşturabilirsiniz.
| Öğrenme hedefiniz | Önerilen kaynaklar |
|---|---|
| Yapay zekâya yeni başlıyorum | 1, 2, 3 |
| Yapay zekâyı günlük işlerimde kullanmak istiyorum | 3, 4 |
| Büyük dil modellerinin nasıl çalıştığını merak ediyorum | 5 |
| Yazılım geliştirme ve Python öğrenmek istiyorum | 6, 7 |
| Ajentik sistemlerde ve modern yazılım geliştirmede derinleşmek istiyorum | 8, 9, 10 |
Öğrenmek Yetmez, Uygulamak Gerekir
Bu kaynakları paylaşırken vurgulamak istediğimiz temel bir düşünce var:
Önemli olan teknolojileri yalnızca kullanmak değil, nasıl çalıştıklarını, sınırlarını ve gerçek problemlerin çözümünde nasıl değerlendirilebileceklerini anlamak.
Öğrenme sürecinde küçük uygulamalar geliştirmeyi, farklı yaklaşımları karşılaştırmayı ve yapay zekâ tarafından üretilen sonuçları eleştirel biçimde değerlendirmeyi ihmal etmeyin.
Yeni araçlar ve modeller sürekli değişebilir. Ancak problem çözme becerisi, mühendislik temelleri ve eleştirel düşünme kalıcıdır.
Not: Listelenen kaynakların ücretsiz içeriklerinden yararlanabilirsiniz. Bazı platformlarda sertifikalar, ek özellikler veya uygulamalar ücretli hizmetler gerektirebilir.
Dijital Üniversite Platformu 2026 kapsamında bir araya geleceğimiz tüm katılımcılarla tanışmayı sabırsızlıkla bekliyoruz.
Hepinize iyi öğrenmeler!
Whitehand AI
The AI Company We Were Promised.
Real Problems. Original Solutions. Accountability.
