LLM, RAG ve AI Agent ile Akıllı Uygulama Geliştirme Eğitimi
Eğitmen yakında açıklanacak
Süre: 7 Hafta / 14 Ders
Ders Türü: Canlı ve Online
Bu eğitim yakında açılacaktır.
Tarih ve eğitmen bilgileri yakında duyurulacaktır.
Eğitime genel bakış
Üretken yapay zekâ teknolojilerinin hızla gelişmesiyle birlikte, akıllı uygulamalar geliştirme yaklaşımı da yeni bir boyut kazanmıştır. Büyük Dil Modelleri (LLM), Retrieval-Augmented Generation (RAG) ve AI Agent teknolojileri sayesinde kurumlar, kendi verilerini kullanarak daha doğru, güvenilir ve ölçeklenebilir yapay zekâ çözümleri geliştirebilmektedir. LLM, RAG ve AI Agent ile Akıllı Uygulama Geliştirme Eğitimi, modern yapay zekâ mimarilerini uygulamalı örneklerle ele alarak katılımcıların kurumsal ihtiyaçlara yönelik akıllı uygulamalar geliştirmelerine rehberlik etmektedir. Eğitim kapsamında LLM mimarisi, Prompt Engineering, RAG, vektör veritabanları ve AI Agent tasarımı gibi güncel teknolojiler uçtan uca ele alınmaktadır.
Eğitmenimiz Hakan Özer, yazılım geliştirme, yazılım mimarileri ve yapay zekâ teknolojileri alanlarında uzun yıllara dayanan deneyime sahip, BT Akademi ve Career HuBT bünyesinde aktif olarak eğitimler veren bir uzmandır. Kariyeri boyunca kurumsal yazılım geliştirme, mikroservis mimarileri, bulut teknolojileri ve üretken yapay zekâ çözümleri üzerine birçok projede teknik lider, danışman ve eğitmen olarak görev almıştır. Büyük Dil Modelleri (LLM), RAG mimarileri ve AI Agent teknolojileri konusundaki saha deneyimini uygulamalı eğitim yaklaşımıyla birleştiren Hakan Özer, katılımcıların yalnızca teknolojileri öğrenmelerini değil, gerçek iş ihtiyaçlarına yönelik ölçeklenebilir yapay zekâ çözümleri geliştirebilmelerini hedeflemektedir.
Eğitim boyunca katılımcılar; LLM servislerini uygulamalara entegre etmeyi, RAG mimarileri oluşturmayı, vektör veritabanlarıyla semantik arama gerçekleştirmeyi ve AI Agent tabanlı akıllı sistemler geliştirmeyi uygulamalı olarak deneyimleyecektir. Gerçek hayat senaryoları üzerinden gerçekleştirilecek çalışmalar sayesinde katılımcılar, kurumsal yapay zekâ uygulamalarının mimarisini tasarlayabilecek, güvenli ve yüksek performanslı AI çözümleri geliştirebilecek ve yeni nesil yapay zekâ projelerinde aktif rol alabilecek yetkinliğe sahip olacaktır.
Eğitimde neler var?
Büyük Dil Modelleri (LLM) ve üretken yapay zekâ teknolojilerine giriş
LLM mimarisi, çalışma prensipleri ve kullanım senaryoları
Prompt Engineering teknikleri ve etkili prompt tasarımı
Retrieval-Augmented Generation (RAG) mimarisinin temel bileşenleri
Vektör veritabanları ve semantik arama teknolojileri
Kurumsal verilerin LLM uygulamalarına güvenli entegrasyonu
AI Agent mimarisi ve otonom görev yönetimi
LLM tabanlı akıllı uygulamalar geliştirme süreçleri
API entegrasyonları ve harici servislerle yapay zekâ uygulamaları geliştirme
Gerçek iş senaryoları üzerinden uygulamalı RAG ve AI Agent geliştirme çalışmaları
Performans, güvenlik ve maliyet optimizasyonu yaklaşımları
Modern yapay zekâ ekosistemi ve kurumsal uygulama geliştirme en iyi uygulamaları
Eğitim kimler için uygun?
- LLM, RAG ve AI Agent teknolojileriyle akıllı uygulamalar geliştirmek isteyen yazılım geliştiriciler
- Üretken yapay zekâ çözümlerini kurumsal uygulamalarına entegre etmek isteyen yazılım mimarları, teknik liderler ve BT profesyonelleri
- Yapay zekâ destekli uygulama geliştirme, otomasyon ve karar destek sistemleri üzerine uzmanlaşmak isteyen veri mühendisleri, AI/ML mühendisleri ve teknoloji ekipleri
- Modern yapay zekâ mimarilerini öğrenerek kurumsal projelerde kullanmak isteyen ürün yöneticileri, çözüm mimarları ve dijital dönüşüm ekipleri
- RAG, vektör veritabanları ve AI Agent teknolojilerini uygulamalı olarak öğrenerek kariyerine yeni yetkinlikler kazandırmak isteyen profesyoneller
- Büyük Dil Modelleri (LLM) ile çalışan güvenilir, ölçeklenebilir ve akıllı uygulamalar geliştirmek isteyen herkes
Eğitimde neler kazanacaksınız?
Büyük Dil Modelleri (LLM), RAG ve AI Agent teknolojilerinin çalışma prensiplerini kapsamlı şekilde öğrenebileceksiniz.
LLM tabanlı uygulamaları kurumsal ihtiyaçlara uygun olarak tasarlayıp geliştirebileceksiniz.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) mimarisi ile kurumunuza ait verileri yapay zekâ uygulamalarına güvenli ve etkili şekilde entegre edebileceksiniz.
Vektör veritabanları ve semantik arama teknolojilerini kullanarak daha doğru ve bağlama uygun sonuçlar üreten uygulamalar geliştirebileceksiniz.
AI Agent mimarileri oluşturarak karmaşık görevleri otonom şekilde gerçekleştiren akıllı sistemler tasarlayabileceksiniz.
Prompt Engineering tekniklerini kullanarak üretken yapay zekâ modellerinden daha kaliteli, tutarlı ve verimli çıktılar elde edebileceksiniz
Gerçek proje senaryoları üzerinde çalışarak modern yapay zekâ teknolojilerini uçtan uca uygulama geliştirme süreçlerinde kullanma deneyimi kazanacaksınız.
Kurumsal yapay zekâ projelerinde görev alabilecek, ölçeklenebilir ve sürdürülebilir AI çözümleri geliştirebilecek teknik yetkinliğe sahip olacaksınız.
Müfredat
1. Ders: Zihniyet Değişimi ve İlk Temas
- • AI destekli yazılım geliştirme nedir? Geleneksel kodlamadan farkı ne?
- • Bir web uygulaması nasıl çalışır? Frontend, backend, API, veritabanı kavramları
- • Kurulum: Node.js ve Claude Code'a ilk adım, ilk doğal dil komutu
2. Ders: Claude Code ile İlk Gerçek Proje
- • Etkili talimat (prompt) yazma teknikleri ve CLAUDE.md ile proje hafızası
- • Plan Mode: Önce plan, sonra uygulama
- • Seçilen senaryonun tanıtım sayfasını (landing page) geliştirme
- • Hata mesajlarını okuma ve ajana geri iletme refleksi
3. Ders: Antigravity ile Tanışma
- • Antigravity nedir? Claude Code'dan farkı ne?
- • Kurulum ve Agent Manager üzerinden ilk görev başlatma
- • Çoklu ajan sürecini artifact'lar üzerinden izleme
4. Ders: İki Aracı Karşılaştırma ve Veri Yönetimi
- • Hangi görevde hangi araç kullanılır? Senaryo bazlı karar verme pratiği
- • Veri saklama mantığı: kayıt ekleme, listeleme, silme
- • Seçilen senaryonun kayıt yönetimi kısmının geliştirilmesi
5. Ders: Yapay Zeka Entegrasyonu ve Canlıya Alma
- • Uygulamaya AI destekli bir özellik ekleme
- • Deploy nedir? Projeyi herkesin erişebileceği bir linke dönüştürme
6. Ders: Final Proje ve Sunum
- • Temel güvenlik ve sorumluluk bilinci
- • Final projesi: kendi fikrinizle özelleştirilmiş, canlıya alınmış uygulama
- • Katılımcı sunumları ve kapanış
Referanslar
