Yapay zeka mühendisliğini teoriden değil, gerçek projelerden mi öğrenmeli?
Orijinal başlık: Sumanth077 /Hands-On-AI-Engineering
KISACA
- Şaşırtıcı bilgi
- Hands-On-AI-Engineering deposu; OCR, RAG ve yapay zeka ajanları alanlarında 40'tan fazla çalıştırılabilir proje bir araya getiriyor.
- Neden önemli?
- İçerik teorik anlatımdan çok, fiş dijitalleştirmeden tıbbi reçete okumaya kadar doğrudan çalıştırılabilir kod örnekleri üzerinden öğretmeyi hedefliyor.
Ne oldu?
GitHub Trending'de öne çıkan Hands-On-AI-Engineering deposu, yapay zeka ajanlarından OCR'a, RAG (retrieval-augmented generation) sistemlerinden çok-modlu uygulamalara kadar uygulamalı 40'tan fazla proje bir araya getiriyor. Depoda fiş ve fatura verilerini dijitalleştiren bir OCR aracı, tıbbi reçeteleri okuyan bir sistem, klinik dokümanlar için RAG uygulaması ve YouTube video transkriptlerini sorgulayan bir araç gibi somut, çalıştırılabilir örnekler yer alıyor. Proje, teorik anlatımdan çok gerçek kod üzerinden öğrenmeyi hedefleyen geliştiriciler için hazırlanmış bir kaynak koleksiyonu niteliğinde.
Bazen en iyi ders notu, çalışan koddur.
Aynı haberin kısa dikey video özeti.
Bu notu kaynak göstererek alıntılayabilirsin: Hasan Amanet, “Yapay zeka mühendisliğini teoriden değil, gerçek projelerden mi öğrenmeli?”, Notes for Data Science, 6 Eylül 2026.