🟢 1️⃣ AI ile Otomatik Etiketleme (EN İYİ BAŞLANGIÇ)
Neden iyi? Tek input: metin → Tek output: etiketler. NLP + API mantığını öğretir. Python, FastAPI, LLM API (Cohere / OpenAI). “Ben AI kullanıyorum” demek boş olmaz.
Devamını OkuGüncel teknolojileri deneyip öğrendiklerimi paylaştığım yazılar ve fikirlerimi ürüne dönüştürdüğüm pratik uygulamalar.
Neden iyi? Tek input: metin → Tek output: etiketler. NLP + API mantığını öğretir. Python, FastAPI, LLM API (Cohere / OpenAI). “Ben AI kullanıyorum” demek boş olmaz.
Devamını OkuNeden iyi? Koddan çok düşünme + deney. Aynı soru, 2–3 farklı prompt, çıktıları yan yana göster. Prompt engineering şu an aşırı trend. Hem öğrenirsin hem anlatırsın.
Devamını OkuRAG değil, SADECE benzerlik. 5–10 kısa metin, yeni metin gir, en benzeri göster. Embedding mantığını öğretir; “keyword vs semantic” farkını anlarsın.
Devamını Oku3 sınıf yeter: Blog / Haber / Akademik. ML düşüncesi, değerlendirme (doğru mu yanlış mı?). Hoca projelerinde de kullanılır.
Devamını OkuBasit hali: “Bu konuda 10 örnek üret” → çıktıları listele. Veri yokken ne yapılır? Güncel tartışma konusu. Akademik + pratik.
Devamını OkuTek input: metin → Tek output: etiketler. Python, FastAPI, LLM (Cohere/OpenAI). NLP + API mantığını öğretir.
Aynı soru, 2–3 farklı prompt, çıktıları yan yana göster. Prompt engineering deneyi.
RAG değil, sadece benzerlik. 5–10 kısa metin, yeni metin gir, en benzeri göster. Keyword vs semantic.
Blog / Haber / Akademik — 3 sınıf. ML düşüncesi, doğru/yanlış değerlendirme.
🗺️ AI Mini Proje Yol Haritası - AI teknolojileri üzerinde çalışıyorum. Yeni ve güncel yapay zekâ teknolojilerini API'ler kullanarak deneyimliyorum, küçük ölçekli uygulamalar geliştiriyorum ve her deneyimi blog yazısıyla belgeliyorum.
Başlangıç: 17 Aralık 2025 | Frekans: 2 haftada 1 proje