🛠️ MühendisAl¶
Neden bu platform?¶
AI üzerine Türkçe kaynak az değil ama çoğu iki uçta: ya "AI şudur" soyut anlatımı, ya "30 dakikada yapay zeka uzmanı ol" pazarlama vaadi. Arada boşluk var: oturup bir şey üreten biri olmak. MühendisAl bu boşluğu doldurmak için yazıldı.
Platform bir ders kitabı değil, proje eşlikçisi. 75+ sayfada AI Engineer'ın günlük işini öğretir; tek bir amaç var: platformu bitirdiğinde elinde çalışan, canlıda duran, başkalarının kullanabileceği bir Claude destekli mini-proje olsun. GitHub linki ya da URL paylaştığında arkadaşın tıklayıp deneyebilsin.
Üçüncü neden: Anthropic'in 18 resmi ücretsiz kursu, docs'u ve GitHub not defterleri İngilizce. Her sayfada o kaynaklardan birine Türkçe köprü kuruyoruz — o kaynağa gitmeden önce konuyu burada anlıyor, sonra ister oraya atlıyorsun ister devam ediyorsun. Yabancılık yok.
Dürüst kapsam¶
Bu platform seni 3-4 ay (akşam 30 dk) veya yoğun 6-8 hafta sonunda şu üçünden birini üretip dağıtmayı yapan biri yapar:
- 🤖 Chatbot: Belirli bir konuda sohbet eden, Claude API'ye bağlı, basit kurallı
- 🔄 İş otomasyonu: PDF özetleme, e-posta yanıt taslağı, rapor çıkarma gibi tek-amaç tool
- ✍️ Metin asistanı: Blog/özet/çeviri/reklam yazısı üreten, prompt şablonlu bir araç
Ne yapmaz:
- Seni 4 haftada "Senior AI Engineer" pozisyonuna hazırlamaz — o ayrı, çok yıllık bir yol. Bu platform junior/lateral mover seviyesi başlangıcı verir.
- Transformer'ı sıfırdan yazdırmaz. Bölüm 5 ince ayara giriş seviyesinde QLoRA pratiği içerir; üretim seviyesi için Anthropic Academy'ye yönlendirir.
- Matematik bölümü yok — ileri kaynaklar bir kutuda başvuru olarak verilir, platformun akışı matematikten bağımsız ilerler.
- PhD seviyesi ML kuramı yok — bu platform "yapanlar için", araştıranlar için değil.
Başarı ölçütün tek şeydir: 3-4 ay sonunda GitHub'ında bir repo VEYA tarayıcıda açılan bir URL. O yoksa platform senin için başarısız sayılır — bunu başta yazıyoruz ki beklenti net olsun.
Hangi yoldan başlıyorsun? — Persona seçimi¶
Üç farklı başlangıç noktası var. İçerik hepsi için aynı, ama her sayfada sana uygun örnek öne çıkıyor. Birini seç:
-
🟢 Başlangıç
"Python'u biraz biliyorum ama AI'ya hiç değmedim."
Hedefin: İlk Claude çağrını atmak, prompt mühendisliğini anlamak, küçük bir sohbet botu yapmak.
-
🔵 İş
"İşte tekrarlayan bir iş var, AI'yla otomasyon yapmak istiyorum."
Hedefin: PDF özetleme, rapor çıkarma, form doldurma gibi tek-amaç bir iş aracı kurmak.
-
🟣 Kişisel
"Kendim için bir araç istiyorum — yazma, öğrenme, not alma."
Hedefin: Blog yazım asistanı, ders notu özetleyici, dil pratik partneri gibi kişisel bir araç.
Kararsızsan 🟢 Başlangıç'ı seç. Kurulum tarafı en çok orada; sonrası hepsinde ortak.
Platformun yol haritası¶
11 bölüm, sıralı akış. Her bölüm bir öncekinin üstüne kurar. Atlama yapabilirsin ama bir sonrakini çalıştırmak için gerekeni biliyor olman lazım.
flowchart TB
S["👤 Sen\n(yeni başlayan)"]
B0["📦 Bölüm 0\nTemel Hazırlık\nPython · venv · yerel LLM"]
B1["🗺 Bölüm 1\nGiriş & Temeller\nAI ekosistemi · yol seçimi"]
B2["💬 Bölüm 2\nLLM & Prompt\ntoken · sampling · Anthropic API"]
B3["🧮 Bölüm 3\nEmbeddings\nvektör DB · benzerlik"]
B4["📚 Bölüm 4\nRAG\nchunking · retrieval"]
B5["⚖️ Bölüm 5\nRAG vs Fine-tune\nhangisi ne zaman"]
B6["🤖 Bölüm 6\nAgent & MCP\ntool use · multi-step"]
B7["🖼 Bölüm 7\nMultimodal\ngörsel · ses"]
B8["🔒 Bölüm 8\nGüvenlik & Prod\nrate limit · XSS · log"]
B9["🚀 Bölüm 9\nDeployment\nportföy · canlıya çıkış"]
B10["🎓 Bölüm 10\nKariyer\nileri adımlar"]
OUT{{"✅ Canlı mini-proje\nGitHub repo\nveya URL"}}
ANT[("📖 Anthropic\n18 kurs · docs\n· GitHub")]
S --> B0 --> B1 --> B2 --> B3 --> B4 --> B5 --> B6 --> B7 --> B8 --> B9 --> B10 --> OUT
B2 -.köprü.-> ANT
B4 -.köprü.-> ANT
B6 -.köprü.-> ANT
B9 -.köprü.-> ANT
classDef user fill:#ddd6fe,stroke:#7c3aed,color:#111
classDef page fill:#dbeafe,stroke:#2563eb,color:#111
classDef goal fill:#fef3c7,stroke:#ca8a04,color:#111
classDef ext fill:#fed7aa,stroke:#ea580c,color:#111
class S user
class B0,B1,B2,B3,B4,B5,B6,B7,B8,B9,B10 page
class OUT goal
class ANT extAktör tablosu¶
| Düğüm | Nerede | Ne iş yapıyor |
|---|---|---|
| 👤 Sen | Bu platformu okuyor, pratikleri yapıyor | Her bölüm sonunda "Çıktı Kanıtı"nı üretiyorsun: repo/URL/screenshot |
| 📦 Bölüm 0 | /bolum-0/ |
Python + venv + yerel Ollama + FastAPI. Anthropic'e geçmeden önce "zemin" |
| 🗺 Bölüm 1 | /bolum-1/ |
AI Engineer vs ML Engineer, ekosistem haritası, yol seçimi |
| 💬 Bölüm 2 | /bolum-2/ |
LLM nasıl çalışır + ilk Claude API çağrın. İlk somut proje girdisi |
| 🧮 Bölüm 3 | /bolum-3/ |
Embedding nedir, vektör DB (Qdrant) nasıl kurulur |
| 📚 Bölüm 4 | /bolum-4/ |
RAG — PDF'ten sorduğun soruya cevap alan sistem |
| ⚖️ Bölüm 5 | /bolum-5/ |
Fine-tune ne zaman gerekli, ne zaman RAG yeter |
| 🤖 Bölüm 6 | /bolum-6/ |
Claude'u araçlarla konuşturmak (tool use, MCP) |
| 🖼 Bölüm 7 | /bolum-7/ |
Claude'un vision ve ses kabiliyeti |
| 🔒 Bölüm 8 | /bolum-8/ |
Canlıya almadan önce güvenlik: rate limit, XSS, log |
| 🚀 Bölüm 9 | /bolum-9/ |
Deploy + GitHub + portföy. Projen canlıya çıkıyor |
| 🎓 Bölüm 10 | /bolum-10/ |
Sertifikalar, topluluklar, "sonraki 6 ay" yol haritası |
| 📖 Anthropic | docs.claude.com, skilljar.com, github.com/anthropics |
Her kritik bölümde "Anthropic öz" bloğuyla köprü kurulur |
| ✅ Çıktı | Kendi GitHub'ın / Vercel / Netlify / CF Pages | Bitirince elinde duran canlı proje |
Platformu bitirdiğinde elinde ne olacak¶
- Canlı bir mini-proje: GitHub repo + çalışan URL. Arkadaşına "şunu ben yaptım" diye link atabileceğin şey
- Claude API refleksi: Prompt yazarken ne token harcadığını, ne zaman sistem prompt kullanacağını, temperature'ın ne işe yaradığını biliyorsun
- RAG iskeleti: PDF/dokümandan soru cevaplayan bir yapı kurup anlamışsın (en popüler AI projesi bu)
- Tool use bilinci: Claude'u "sadece konuşan" değil "iş yapan" biri olarak kullanmanın kapısı açık
- Deploy disiplini: GitHub → Vercel/CF Pages zinciri,
.envsecret yönetimi, temel güvenlik kontrolleri - Anthropic ekosisteminde yön: 18 kursun hangisinin ne işe yaradığını, hangi docs sayfasının ne için açılacağını biliyorsun
- Türkçe teknik kelime dağarcığı: "embedding", "chunking", "sampling", "tool use" — ama Türkçe karşılıklarıyla. Yabancı kaynaklara hızlı geçebiliyorsun
Bu liste özetidir, "uzman olacaksın" vaadi değil. 6 hafta sonunda "proje bitirdim + temel refleks kazandım" seviyesi — gerisi kendi yolunla devam edeceğin taban.
MühendisAl, Anthropic'in kendi ekosistemiyle paralel akar. Anthropic her konu için ücretsiz kaynak sunmuş; biz o kaynağa Türkçe hazırlığı verip köprü kuruyoruz. Üç tür kaynak var:
1. Anthropic Academy (skilljar.com) — 18 ücretsiz sertifikalı kurs. Başlangıç için "Claude 101" + "AI Fluency: Framework & Foundations", developer için "Claude Code 101" + "Building with the Claude API", ileri için "Introduction to MCP" + "Introduction to Agent Skills". Platformdaki her temel bölüm, ilgili kurs linkiyle kapanır — önce burada hazırlanıp sonra kursa gitmen için.
2. Dokümantasyon (docs.claude.com, platform.claude.com). Prompt engineering overview, best practices, XML tags, tool use, sampling parametreleri. Anthropic'in "canonical" açıklamaları. Bölüm 2 ve 6'da yoğun köprü kurulur — biz konuyu senaryoyla öğretiyor, docs'a kanonik referans olarak işaret ediyoruz.
3. GitHub (anthropics/courses) — 5 notebook. Anthropic API fundamentals, prompt engineering tutorial, real world prompting, prompt evaluations, tool use. Colab'de açılır, elle çalıştırırsın. Platformun Bölüm 2 ve Bölüm 6 pratikleri buradan esinlenir — oradaki sterilizasyon seviyesinde değil, senin somut mini-projene yönlendirilmiş biçimde.
Başlangıç noktası (platforma girmeden önce okumak istersen): Anthropic Academy — Claude 101 (İngilizce, ~30 dk, sertifikalı). Bölüm 1 bitiminde zaten bu kursa yönlendireceğiz; şimdiden göz atmak istersen platformdan bağımsız açabilirsin.
Kural dışı notlar (Tip B platform girişi)¶
Bu sayfa "Uygulama" bölümü içermiyor — uygulama 11 bölüm boyunca dağıtılmış. "Çıktı Kanıtı" tekil blok olarak da yok; her bölüm kendi kanıtını istiyor, platformun nihai kanıtı da yukarıdaki bölüm sonu çıktısı listesi. Bu sayfanın işi "kapı" olmak: persona seçtir, yol haritasını göstersin, dürüst scope çizsin.
İlk adımın → Bölüm 0 — Temel Hazırlık (Python + yerel LLM kurulumu, ~2 saat)
Kurulumun tamamsa: Bölüm 1 — Giriş ve Temeller