Bölüm 1 — Giriş ve Temeller¶
Neden bu bölüm?¶
Bölüm 2'de "ilk Claude API çağrın"ı yapacaksın. Ama doğru modeli seçmek, doğru servisi tercih etmek için önce 2026 ekosisteminin nasıl göründüğünü bilmen gerek. Yoksa tanıdık bir isme (ChatGPT) atlamak çok cazip geliyor, ama proje gereksinimin ona hiç uymuyor olabilir.
İkincisi: "AI Engineer" terimi her yerde geçiyor ama farklı yerlerde farklı şey kastediliyor. LinkedIn'de "AI Engineer" çoğu zaman "Prompt mühendisi + entegrasyon yazan kişi" demek; akademide "ML Engineer'ın bir kolu"; girişim (startup) dünyasında "doktora yapmamış ama Python bilen teknik kurucu". Bu bölüm bu karışıklığı çözer — sen hangisine yakınsın, hangisine gitmek istiyorsun, netleşir.
Üçüncüsü: Persona seçimini ana sayfada yapmış ama net değilsen, bu bölüm sonunda kesinleşir. 1.4'te "Hangi yolu seçmeli?" sayfası üç persona için somut hedef örnekleri gösterir.
Bölüm 1 kısaca — ne öğreniyorsun¶
1.1 — AI Engineer Nedir. Terim ne zaman ortaya çıktı (2023 sonu, ChatGPT API'siyle), hangi işleri kapsıyor, hangilerini kapsamıyor. "Makine öğrenmesi araştırmacısı" değil — zaten eğitilmiş modelleri entegre edip ürüne çeviren kişi. Prompt yazmak, API'yi kendi koduna sarmak, vektör veritabanı kurmak, yayına almak — bu rolün günlük işi.
1.2 — AI Engineer ile ML Engineer. En çok karıştırılan iki rol. ML Engineer model eğitir (veri akışı + eğitim + değerlendirme). AI Engineer önceden eğitilmiş modeli kullanır (API + prompt + RAG + yayına alma). Sayfa somut örneklerle ayrımı yapar: bir müşteri destek chatbot'u iki rol arasında nasıl bölünür, sen öğrenci olarak hangi kısımda konumlanacaksın.
1.3 — AI Ekosistemi 2026. Kimler hangi modeli sunuyor (Anthropic Claude — bu platformun ana dili; OpenAI GPT-5/5.5; Google Gemini; Meta Llama 4; Çin'den DeepSeek + Qwen; Fransa'dan Mistral); açık kaynak ile kapalı model ayrımı; fiyat/performans/lisans karşılaştırması. Bu sayfa karar-destek tablosu içerir — "bu proje için hangi modeli seçmeliyim?" sorusunun cevap iskeleti.
1.4 — Hangi Yolu Seçmeli. 3 persona (🟢 başlangıç / 🔵 iş / 🟣 kişisel) için somut proje örnekleri + her yolun Bölüm 2-9 arası hangi konulara yoğunlaşacağının haritası. Bu sayfa biter bitmez kendi 6 haftalık hedef cümlen yazılı olur.
Bu bölümün yol haritası¶
flowchart LR
S["👤 Sen\n(Bölüm 0 bitti)"]
P11["📄 1.1\nAI Engineer\nNedir"]
P12["📄 1.2\nAI vs ML\nEngineer"]
P13["📄 1.3\nEkosistem\n2026"]
P14["🏁 1.4\nYol seçimi"]
OUT{{"✅ Persona kesin\n+ 6 hafta hedefin\nyazılı"}}
ANT[("📖 Anthropic\nAcademy\nAI Fluency")]
S --> P11 --> P12 --> P13 --> P14 --> OUT
P11 -.köprü.-> ANT
P13 -.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 P11,P12,P13,P14 page
class OUT goal
class ANT extAktör tablosu¶
| Düğüm | Nerede | Ne iş yapıyor |
|---|---|---|
| 👤 Sen | Bölüm 0 sonrası — yerel LLM çalışıyor | Okuma odaklı bölüm: 4 sayfa oku, 3 persona üzerinde kendini test et |
| 📄 1.1 AI Engineer Nedir | Platform (okuma) | Terimin tanımı + ne yapar/ne yapmaz listesi + gerçek iş ilanı örnekleri |
| 📄 1.2 AI vs ML | Platform (okuma) | Ayrım tablosu + ortak proje üzerinde iki rolün iş dağılımı |
| 📄 1.3 Ekosistem 2026 | Platform (okuma) | Model sağlayıcı haritası + fiyat/performans/lisans karşılaştırma tablosu |
| 🏁 1.4 Yol seçimi | Platform (karar) | 3 persona × somut proje örneği + 6 haftalık yol haritası şablonu |
| 📖 Anthropic Academy | anthropic.com/learn | "AI Fluency: Framework & Foundations" + "Claude with the API" + "Tool Use" + "MCP" — bölüm sonrasında İngilizce kaynakla derinleşmek istersen |
| ✅ Çıktı (OUT) | Kendi not defteri / README | 1 paragraf: "Ben 🟢/🔵/🟣 persona'sıyım, 6 hafta sonunda X projesini çıkaracağım" |
Bu bölüm bittiğinde elinde ne olacak¶
- Zihin haritası: AI Engineer nedir, ML Engineer'dan nerede ayrılır, veri/AI/ML ekipleri nasıl birbirine bakar
- Model karar çerçevesi: Bir proje geldiğinde "Claude mı, GPT mi, Gemini mi, açık kaynak Llama/Qwen mi?" sorusuna cevap verebileceğin iskelet
- Persona netliği: 🟢/🔵/🟣'den hangisinin sen olduğu kesin (ana sayfada seçtiysen bile 1.4'te doğrulanır veya değişir)
- 6 haftalık hedef cümlesi: "Ben 6 hafta sonunda X aracı yapmış olacağım" — yazılı, saklanıyor, sonraki bölümlerde referans olacak
- Anthropic Academy ile ilk tanışma: "AI Fluency" kursunu duydun, belki 1.3'ten sonra açıp göz attın — ileride sertifikan olsun istediğinde bir rota açıldı
Bu çıktı 2. bölüme geçmeden önce önemlidir: Bölüm 2'de ilk API çağrını atarken "niye Claude?" sorusunun cevabını burada oturtmuş olacaksın.
Bölüm 1 bir oryantasyon bölümü; Anthropic'in ücretsiz Academy kursları bu oryantasyonu İngilizce kaynakla derinleştirir. Zorunlu değil — bölümü burada bitirip Bölüm 2'ye geçebilirsin — ama vaktin varsa aşağıdaki kurslar güzel tamamlayıcı:
1. AI Fluency: Framework & Foundations (Academy, ücretsiz, sertifikalı). "AI nedir, nasıl düşünülür, hangi sorular sorulur" seviyesinde temel kazandırır. 4 modülden oluşur, toplam ~2-3 saatlik bir kurs. 1.1 ve 1.2'de anlattığımız ayrımları Anthropic'in kendi çerçevesiyle — 4D: Delegation (devretme), Description (tarif etme), Discernment (ayırt etme), Diligence (titizlik) — görmen için faydalı. Proje odaklı değil, zihinsel temel.
2. Claude with the API + Tool Use + MCP (Academy). API çağrısı, araç çağırma (tool use) ve Model Context Protocol kursları. Bunları Bölüm 2 (API), Bölüm 6 (Agent/MCP) öncesinde açarsan platformdaki Türkçe pratik + Anthropic'in İngilizce sistematik anlatımı birbirini güçlendirir.
3. "AI Engineer" terimi Anthropic'te yok. Anthropic dokümanları "developer" (geliştirici) veya "builder" (yapıcı) der. 1.1'de kullandığımız "AI Engineer" terimi piyasa standardıdır (LinkedIn, O'Reilly kitapları); Anthropic'in kendi çerçevesiyle bire bir eşleşmez. Bu kasıtlı — piyasa ile konuşabilmen için piyasa terimini, Anthropic ile konuşurken Anthropic terimini kullanacaksın.
Kaynak: Anthropic Academy — anthropic.com/learn (EN, ücretsiz + sertifikalı kurslar). Bölüm 1 bitiminde aç — 1.4'teki persona kararını verdikten sonra "AI Fluency" kursunu izlemek, kararını Anthropic'in çerçevesiyle doğrulamana yarar.
Kural dışı notlar (Tip A bölüm girişi)¶
Bu sayfa "Uygulama" bölümü içermiyor — Bölüm 1 okuma-karar bölümü. 4 alt sayfa da okuma ağırlıklı; tek "somut çıktı" 1.4 sonunda yazacağın 1 paragraflık persona + hedef cümlesi. "Çıktı Kanıtı" dev bloğu yok — onun yerine yukarıdaki bölüm sonu çıktısı listesi.
Bir sonraki adım → 1.1 AI Engineer Nedir (20 dk, terimin netleşmesi)