Ama burada kritik bir ayrım var:
Kursun ücretsiz olmasıyla sertifikanın ücretsiz olması aynı şey değil.

Bu yazıda, gerçekten işe yarayan ve arkasında itibarlı kurumlar olan ücretsiz AI kurslarını tek tek ele alıyorum. Her kurs için şunları netleştiriyorum:

• Kimler için uygun?
• Ne öğretiyor?
• Sertifika/rozet konusu nasıl işliyor?
• Kaç saat ayırmalısın?
• Bu sertifikayı CV/LinkedIn’de nasıl doğru konumlandırırsın?

Son bölümde de “hangi sırayla ilerlemeliyim?” sorusuna net bir 4 haftalık ve 8 haftalık rota veriyorum.

Not: Platformlar zaman zaman erişim ve sertifika şartlarını değiştirir. Bu yüzden kurs sayfasındaki “certificate/badge/credential” detayını kayıt aşamasında mutlaka kontrol et.

Ücretsiz yapay zeka kursu seçerken 7 kriter

Bu 7 maddeyi kontrol etmeden kursa girme. Aksi halde günlerce zaman kaybedersin.

1. Kurum güvenilir mi?
   Üniversite, büyük teknoloji şirketi veya bilinen eğitim platformu olmalı. “Sözde sertifika” dağıtan siteler CV’yi güçlendirmez.
2. Seviye net mi?
   “Beginner” deyip ortada kod yığan kurslar var. Seviyeyi doğru seçmezsen yarıda bırakırsın.
3. Sertifika modeli şeffaf mı?
   Bazılarında içerik ücretsiz, sertifika ücretli sınavla geliyor. Bunu baştan bil.
4. Pratik var mı?
   Sadece video izleyip çıkarsan bir şey öğrenmiş gibi hissedersin ama uygulayamazsın. En azından mini alıştırma olmalı.
5. Süre gerçekçi mi?
   1 saatlik kurs “temel fikir” verir, beceri vermez. Bunu bilerek seç.
6. Üretken AI (prompt) ve temel AI ayrımını yapıyor mu?
   AI öğrenmek sadece “prompt yazmak” değil. Prompt + temel kavramlar birlikte ilerlemeli.
7. Çıktı üretiyor musun?
   Kurs sonunda elinde en az 1 sayfalık “ne öğrendim, ne yaptım” özeti veya mini proje olmalı. Yoksa sertifika vitrin olur, beceri olmaz.

Ücretsiz AI kursları: En iyi 7 seçenek

Aşağıdaki listeyi özellikle “başlangıçtan işe yarar seviyeye” götürecek şekilde seçtim.

1) Elements of AI (University of Helsinki)

Kimler için uygun?
Sıfırdan başlayanlar. Teknik altyapısı olmayanlar. “AI nedir?” sorusunu sağlam temele oturtmak isteyen herkes.

Ne öğrenirsin?

• Yapay zekanın temel kavramları
• AI sistemleri günlük hayatta nasıl kullanılıyor?
• Basit makine öğrenmesi mantığı
• Etik ve toplumsal etkiler

Sertifika konusu
Genelde kursu tamamlayınca dijital sertifika/kanıt alınabilen bir yapıda ilerliyor. Kayıt ekranındaki koşulları kontrol et. Sertifikanız doğrudan LinkedIn profilinize entegre edilebilir.

Ne kadar zaman ayırmalısın?
Yeni başlayan biri için 1–2 hafta boyunca günde 30–45 dakika yeterli.

Kısaca
Bu kursu küçümseyenler genelde hata yapıyor. Çünkü AI dünyasına girişte asıl mesele “kafa karışıklığını” temizlemek. Elements of AI bunu iyi yapar.

URL: elementsofai.com

2) Prompt Engineering for Everyone (IBM / Cognitive Class)

Kimler için uygun?
ChatGPT/Gemini/Claude gibi üretken AI araçlarını kullanan herkes. Özellikle içerik üretimi, pazarlama, operasyon, müşteri desteği gibi alanlarda çalışanlar.

Ne öğrenirsin?

• Daha iyi prompt yazma (ama “kopyala-yapıştır prompt” değil, sistem kurma)
• Yanlılık (bias) ve hataları azaltma yaklaşımı
• Gerçek kullanım senaryoları

Sertifika/rozet konusu
IBM ekosisteminde dijital rozet (badge) mantığı sık kullanılır. Kursun rozet koşulu kayıt ekranında netleşir.

Ne kadar zaman ayırmalısın?
2–4 saat içinde bitebilir. Ama asıl değer, öğrendiklerini 1 hafta boyunca günlük iş akışına uygulayınca çıkar.

Kısaca
Burası tamamen ücretsiz. Prompt engineering kısa yoldan fayda üretir. Ama çoğu insan yanlış yapar: 10 tane “harika prompt” ezberler, sonra tıkanır. Buradaki hedef, ezber değil yöntem.

URL: cognitiveclass.ai

3) NVIDIA Deep Learning Institute (DLI) Self-Paced Kurslar

Kimler için uygun?
Başlangıçtan orta seviyeye. “Ben biraz daha teknik tarafa gireceğim” diyenler. Özellikle deep learning, computer vision gibi alanlara merakı olanlar.

Ne öğrenirsin?

• Derin öğrenmeye giriş
• Görüntü işleme temelleri
• Model mantığı, eğitim süreci, örnek uygulamalar
• Bazı içeriklerde pratik lab akışı

Sertifika konusu
NVIDIA tarafında bazı kurslar tamamlanınca sertifika/kanıt sunabiliyor. Bu kısım kursa göre değişebiliyor.

Ne kadar zaman ayırmalısın?
Kursa göre değişir. Teknik kurslarda 6–10 saat arası tipik. Parça parça ilerle.

Kısaca
Teknik derinleşme istiyorsan iyi kaynak. Ama sıfırdan gelip burada başlarsan zorlanabilirsin. Önce Elements of AI veya SkillsBuild ile temeli temizlemen daha akıllıca.

URL: developer.nvidia.com

4) IBM SkillsBuild (AI Fundamentals ve benzeri içerikler)

Kimler için uygun?
Öğrenciler, çalışanlar, kariyer geçişi düşünenler. CV/LinkedIn’e “kanıt” koymak isteyenler.

Ne öğrenirsin?

• AI ve ML temelleri
• Üretken AI kavramları
• Etik ve sorumlu AI yaklaşımı
• İş dünyası kullanım örnekleri

Sertifika/credential konusu
IBM SkillsBuild çoğunlukla dijital credential/rozet mantığıyla ilerler. Sertifika koşulunu ilgili kurs sayfasından kontrol et.

Ne kadar zaman ayırmalısın?
1–2 hafta, günde 30–60 dakika ile rahatça ilerlersin.

Kısaca
Kurumsal dünyada “bu kişi temel AI eğitimi almış” demek için iyi bir vitrin. Ama tek başına yeterli değil; bir mini proje veya örnek çalışma ile desteklemek gerekir.

URL: skillsbuild.org

5) SWAYAM (IIT Madras ve benzeri akademik AI kursları)

Kimler için uygun?
Akademik yapı isteyenler. Daha disiplinli ders formatına alışkın olanlar. “Konu derin olsun” diyenler.

Ne öğrenirsin?
Kursa göre değişir ama genelde:

• Python temeli
• Veri analizi
• AI’nin farklı alanlardaki uygulamaları
• Ders + ödev tarzı ilerleyiş

Sertifika konusu
SWAYAM modelinde sık görülen durum şudur: içerik ücretsizdir, sertifika genelde sınav/ücret ile gelir. Bu seni rahatsız ediyorsa “ücretsiz sertifika” odaklı diğer seçeneklere kay.

Ne kadar zaman ayırmalısın?
Akademik ders formatı daha fazla zaman ister. Haftada 3–5 saat gerçekçi olur.

Kısaca
“Ben cidden öğrenmek istiyorum, sistemli ilerlerim” diyorsan iyi. “Hemen sertifika alayım” diyorsan doğru yer olmayabilir.

URL: swayam.gov.in

6) AWS Machine Learning Foundations (Udacity)

Kimler için uygun?
ML temellerini öğrenmek ve AWS bakışını görmek isteyenler. Bulut tarafında ilerlemek isteyenler.

Ne öğrenirsin?

• Supervised / unsupervised temel farklar
• Basit model mantıkları (kavramsal düzeyde)
• Gerçek dünyada ML kullanım örnekleri
• AWS ekosistemine giriş perspektifi

Sertifika konusu
Udacity’de erişim ve sertifika modeli programa göre değişebilir. Kayıt ekranında “free” ve “certificate” detayını net görmeden plan yapma.

Ne kadar zaman ayırmalısın?
1–2 hafta, günde 30–60 dakika idealdir.

Kısaca
“ML + bulut” hattına gireceksen iyi başlangıç. Ama sıfırdan gelen biri için önce AI temeli ve prompt tarafını oturtmak daha hızlı sonuç verir.

URL: udacity.com

7) Simplilearn SkillUp – AI for Beginners

Kimler için uygun?
Zamanı çok az olanlar. “Bugün başlayayım, kafamda otursun” diyenler.

Ne öğrenirsin?

• AI nedir, ML’den farkı nedir?
• Popüler kullanım alanları
• Sektörlere etkisi ve genel çerçeve

Sertifika konusu
Bu tip platformlar genelde “completion certificate” verir. Sertifika türü ve koşullarını kayıt sırasında kontrol et.

Ne kadar zaman ayırmalısın?
1 saat civarı.

Kısaca
Bu kursu “gerçek öğrenme” olarak değil, “ısınma turu” olarak düşün. Sonrasında mutlaka daha güçlü bir rota seç.

URL: simplilearn.com

Bonus: Google Cloud Skills Boost (AI ve Generative AI Skill Badges)

Kimler için uygun?
Google ekosisteminde (Google Cloud, Vertex AI, BigQuery, Gemini) ilerlemek isteyenler, “sadece izledim” değil “uyguladım” diyerek pratik çıktılar üretmek isteyenler ve LinkedIn’de paylaşılabilir dijital rozet (skill badge) eklemeyi hedefleyenler için iyi bir seçenek.

Ne öğrenirsin?
Google Cloud’un kendi öğrenme yolları üzerinden; üretken yapay zeka temelleri, sorumlu AI yaklaşımı ve Google Cloud üzerinde AI kullanımına giriş. Ayrıca birçok içerik “hands-on lab” formatında ilerlediği için, sadece teori değil uygulama tarafı da güçlenir.

Sertifika/rozet durumu
Google Cloud Skills Boost’ta “Skill Badge” mantığı bulunur. Belirli öğrenme yolu + lab/pratik + değerlendirme akışını tamamladığında, paylaşılabilir dijital rozet elde edebilirsin. Bu rozetleri LinkedIn profilinde “Licenses & certifications” bölümüne eklemek mümkündür.

Ücretsiz kullanım (kritik)
Skills Boost tarafında “tamamen limitsiz ücretsiz” bekleme. Ücretsiz ilerleme çoğu zaman “kredi” (credits) modeliyle olur ve bazı içerikler/rozetler için kredi veya plan gerekebilir. Yani hedefin “bedava sertifika” ise, kayıt ekranında ilgili learning path’in/skill badge’in koşullarını mutlaka kontrol et.

Ne kadar zaman ayırmalısın?
Başlangıç seviyesinde bir learning path için 1–2 hafta boyunca günde 30–60 dakika çoğu kişi için yeterli olur. Skill badge hedefliyorsan lab ve değerlendirme kısımlarına ekstra zaman ayırman normal.

Kısaca
Bu seçenek, özellikle “AI öğrendim” demekten “AI ile bir şey yaptım” demeye geçmek isteyenler için iyi bir köprü. Helsinki/IBM gibi temel kursların üstüne eklenince, pratik ve rozet tarafıyla yazıyı güçlendirir.

URL: skills.google – cloud.google.com/learn/trainingHangi sırayla ilerlemelisin? (Skills Boost eklenmiş nihai sürüm)

Hangi sırayla ilerlemelisin?

Rastgele kurs seçmek çoğu kişiyi batırıyor. Ya çok kolay diye sıkılıyorlar ya da çok zor diye bırakıyorlar. En verimli rota, önce temeli kurup sonra “pratik ve kanıt” tarafına geçmek.

Sıfırdan başlayanlar için en iyi sıra

1. Elements of AI (temel kavramlar ve AI okuryazarlığı)
2. IBM Prompt Engineering (üretken AI araçlarını verimli kullanma yöntemi)
3. IBM SkillsBuild (AI Fundamentals ile kurumsal temel ve credential)
4. Google Cloud Skills Boost (hands-on lab + skill badge ile pratik ve doğrulanabilir kanıt)
5. NVIDIA DLI (teknik derinleşme: deep learning / computer vision vb.)
6. AWS Machine Learning Foundations (ML kavramsal çerçeve + bulut perspektifi)

Zaten üretken AI kullananlar için en iyi sıra

1. IBM Prompt Engineering (yöntemi oturt)
2. Google Cloud Skills Boost (pratik/lab + skill badge ile “kanıt” üret)
3. IBM SkillsBuild (temeli, etik ve iş dünyası tarafını tamamla)
4. Elements of AI (temeli temizlemek için hızlı tekrar)
5. NVIDIA veya AWS (hedefine göre: teknik derinleşme ya da bulut/ML)

Akademik rota isteyenler (SWAYAM/IIT Madras)

SWAYAM dersleri genelde daha uzun ve akademik ilerlediği için ana rotayı yavaşlatabilir. Bu yüzden SWAYAM’ı “1. sıraya” koymak yerine, Elements/IBM ile temeli kurduktan sonra paralel bir hat olarak yürütmek daha mantıklı.

4 haftalık öğrenme planı

Hedef: Temel AI + prompt yöntemi + pratik uygulama + paylaşılabilir kanıt (sertifika/rozet) üretmek.

1. Hafta

• Elements of AI: temel kavramlar
• Çıktı: “AI nedir, ne değildir?” başlıklı 1 sayfalık not (kendi cümlelerinle)

2. Hafta

• IBM Prompt Engineering
• Çıktı: 5 iş senaryosu için prompt seti (her biri için 3–5 prompt + 1 “revizyon promptu”)

Örnek senaryolar

• Blog taslağı + başlık varyasyonları
• SEO içerik brief
• Müşteri destek yanıt şablonları
• Ürün açıklaması şablonları
• Basit otomasyon fikirleri (kontrol listesi/şablon)

3. Hafta

• IBM SkillsBuild: AI Fundamentals
• Çıktı: LinkedIn için 5–7 cümlelik “ne öğrendim, nerede kullanacağım” özeti

4. Hafta

• Google Cloud Skills Boost: 1 başlangıç learning path seç
• Hedef: En az 1 hands-on lab tamamla ve mümkünse 1 skill badge akışına gir
• Mini proje: “AI ile 1 iş akışını standardize et”

Mini proje örnekleri

• Haftalık içerik planı üretim sistemi (brief + başlık + outline şablonu)
• FAQ bankası (soru havuzu + yanıt ton şablonları)
• Ürün açıklaması üretim şablonu (özellik → fayda → itiraz → CTA)
• İçerik kalite kontrol checklist’i (SEO + okunabilirlik + marka tonu)

4 haftanın sonunda elinde şunlar olmalı

• 1–2 sertifika/credential (Helsinki/IBM)
• En az 1 pratik lab çıktısı (Skills Boost)
• 1 mini proje çıktısı (doküman/şablon + 2 örnek çıktı)

8 haftalık öğrenme planı

Hedef: Temel + prompt + pratik rozet + ML çerçevesi + teknik farkındalık.

1–2. Haftalar

• Elements of AI tamamla

3. Hafta

• IBM Prompt Engineering

4. Hafta

• IBM SkillsBuild (AI Fundamentals)

5. Hafta

• Google Cloud Skills Boost: 1 learning path + en az 1 lab
• Mümkünse 1 skill badge hedefle

6. Hafta

• AWS Machine Learning Foundations (kavramsal ML çerçevesi)

7–8. Haftalar

• NVIDIA DLI’den başlangıç seviyesinde 1 kurs seç
• Mini proje: Öğrendiklerini bir iş akışına bağla (doküman + örnek çıktılar)

Skills Boost’u konumlandırma noktası

Skills Boost’u “ilk adım” yaparsan çoğu kişi lab tarafında zorlanır ve bırakır. Temeli (Elements + IBM) kurduktan sonra Skills Boost’a girmek en iyi sonuç verir.

CV/LinkedIn’e nasıl yazmalısın?

Şunu kopyalayıp kendine göre düzenleyebilirsin:

“Completed foundational AI training covering AI concepts, responsible AI, and practical usage of generative AI tools. Built a small workflow project to apply prompt engineering for real tasks (content planning/FAQ automation/brief generation).”

Türkçe istersen:

“Yapay zekanın temel kavramları ve sorumlu AI yaklaşımı üzerine eğitimleri tamamladım. Üretken AI araçlarını prompt engineering yöntemiyle gerçek iş akışına uygulayarak küçük bir otomasyon/şablon sistemi geliştirdim.”

Sertifika gerçekten ücretsiz mi?

Kursa kaydolmadan önce şu dört şeye bak:

• Certificate/badge “free” mi, yoksa ücretli sınav mı istiyor?
• Free trial mı, gerçekten free mi?
• Sertifika için ekstra doğrulama/ek platform (badge hesabı vb.) gerekiyor mu?
• Kursu bitirince kanıt indirebiliyor musun?

Bu kontrolü yapmayanların %80’i, son gün “sertifika ücretliymiş” diye söyleniyor.

Sık sorulan sorular

Ücretsiz yapay zeka kursu sertifikası işe yarar mı?
Başlangıç seviyesinde evet. Özellikle kariyer geçişinde “ben bu işe yatırım yaptım” demenin kanıtı olur. Ama asıl farkı sertifika değil, sertifika sonrası ürettiğin küçük proje yaratır.

Kod bilmeden yapay zeka öğrenilir mi?
AI okuryazarlığı ve üretken AI kullanımı öğrenilir. ML/DL tarafında derinleştikçe kod kaçınılmaz olur. Bu normal.

Hangisi en iyi ücretsiz yapay zeka kursu?
Sıfırdan başlayan için en güvenli başlangıç genelde Elements of AI hattıdır. “Hemen işime yarasın” diyorsan IBM Prompt Engineering ile destekle. CV için de SkillsBuild mantıklı.

Bu kurslar gerçekten güncel mi?
Kurumlar ve platformlar büyük olduğu için içerikler genelde güncel tutulur. Yine de sertifika ve erişim koşulları değişebilir; kayıt ekranını kontrol et.

En doğru hareket hangisi?

Bugün başlıyorsan şu iki karardan birini ver:

• Sıfır bilgim var: Elements of AI ile gir, 1 hafta içinde temeli kur.
• Zaten AI araçlarını kullanıyorum: IBM Prompt Engineering ile gir, aynı hafta verimi artır.

Sonra SkillsBuild ile “kanıt” ekle, en sonda mini proje ile işi ciddileştir.