Eğitmen eşliğinde, çevrimiçi veya fiziki olarak gerçekleştirilen Yapay Zekâ Ajanları eğitimleri, etkileşimli ve uygulamalı çalışmalarla, çeşitli uygulamalarda görevleri otomatikleştirmek, akıllı kararlar almak ve kullanıcılarla etkileşim kurmak için AI ajanlarının nasıl kullanılacağını öğretir.
AI Agents eğitimi, "çevrimiçi eğitim" veya "fiziki olarak verilen eğitim" formatlarında sunulmaktadır. Çevrimiçi eğitim (diğer adıyla "uzaktan eğitim"), etkileşimli bir uzaktan masaüstü ortamı aracılığıyla gerçekleştirilir. Fiziki olarak verilen eğitim ise Ankara bölgesindeki müşteri sahasında veya NobleProg’un Ankara'daki kurumsal eğitim merkezlerinde düzenlenebilir.
NobleProg – Yerel Eğitim Ortağınız
Ankara
Kavaklıdere, Barbaros Mahallesi, Tahran Cd. 19/A, Ankara, Türkiye, 06680
Ankara’nın Kavaklıdere semtinde, Tahran Caddesi üzerinde konumlanan bu adres, şehrin büyükelçilikler ve iş merkezleri bölgesinde yer alarak stratejik bir konum sunar. Şehrin en canlı caddelerinden biri olan, kafe, mağaza, pastane ve gece hayatıyla ünlü Tunali Hilmi Caddesi’ne doğrudan erişim sağlar. Yürüme mesafesinde yer alan Kuğulu Park ve Kocatepe Camii gibi önemli noktalara kolaylıkla ulaşılabilirken; Anıtkabir, Anadolu Medeniyetleri Müzesi ve Ankara Kalesi gibi tarihi yerlere ise kısa bir araç yolculuğu veya taksiyle ulaşmak mümkündür.
Bu eğitmen yönlü canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) gelişmiş seviyede yapay zeka mühendisleri, robotik geliştiricileri ve otomasyon uzmanları için tasarlanmıştır; bu gruplar, DeepSeek'ı zeki AI ajentler ve otonom sistemler inşa etmek için kullanmak isteyenlerdir.
Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:
DeepSeek AI modelinin mimarisini ve yeteneklerini anlamak.
Karar alma ve otomasyon için AI ajentleriyle DeepSeek'i entegre etmek.
Otonom sistemlerin eğitiminde reinfarktif öğrenme tekniklerini uygulamak.
Gerçek dünya ortamlarında otomatikleştirilmiş AI ajentleri dağıtmak.
Otonom AI ajentleri, savunma, sağlık hizmetleri, finans ve altyapı gibi sektörlerde karar alma süreçlerine hızla entegre edilmektedir. Bu sistemlerin bağımsızlık ve otomonyalığı arttıkça, tasarımı ve dağıtımını yönlendirmeye yönelik sağlam etik çerçeve, yönetişimi mekanizmaları ve düzenleyici gözetimlere acil ihtiyaç duyulmaktadır.
Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (uzaktan veya yerel olarak), otomatik AI ajentlerini gerçek dünya ortamlarına dağıttığında etik, toplumsal ve düzenleyici sonuçları keşfetmek isteyen uzman düzeyinde profesyonellere yönelik olup, bu konuda bilgi sağlar.
Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:
Otomatik AI ajentleri tarafından ortaya çıkan etik riskleri ve ahlaki çıkmazları analiz edebilme yeteneği kazanacaklar.
Yüksek stajda AI dağıtımına ilgili yönetim çerçevelerini ve düzenleyici modelleri değerlendirebilme yeteneği kazanacaklar.
Otomatik sistemlerde hesap verme, açıklık ve şeffaflık mekanizmalarını değerlendirebilecekler.
AI ajenti davranışını hukuki, etik ve toplumsal değerlerle uyumlu kılacak stratejiler geliştirebilecekler.
Eğitim Formatı
Interaktif ders anlatımı ve tartışmalar.
Örnek durumlar ve rol yapma benzetimleri.
Yönetim modelleri ve etik çerçeveler için uygulamalı analizler.
Eğitim Özel Talepleri
Bu eğitim için özel bir eğitim talebinde bulunmak istiyorsanız, bizimle iletişime geçerek düzenleme yapabilirsiniz.
AI ile güçlendirilmiş otomasyon, kodsuz platformların esnekliğiyle büyük dil modellerinin ve otonom aracının akıllılığını birleştirerek ölçeklenebilir, zeki sistemler oluşturur.
Bu eğitmen liderli, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeydeki profesyoneller için tasarlanmıştır ve AI karar verme, orkestrasyon ve kendi kendini yürütme yetenekleriyle güçlendirilmiş otomasyon hatlarını tasarlama, oluşturma ve optimize etmeyi amaçlamaktadır.
Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek duruma gelecektir:
AI yorumlama ve yanıtlarla güçlendirilmiş kodsuz otomasyon iş akışları tasarlamak.
Prompt zinciri, webhook tetikleyicileri ve API'leri kullanarak ölçeklenebilir mantıksal akışlar oluşturmak.
Hizmetlere bağlanan ve veriyi otonom olarak yorumlayan zeki uygulamalar oluşturmak.
Hedef yönelimli eylem planlama ve yürütme yeteneklerine sahip AI aracılı tasarlama, dağıtma ve anlama.
Eğitim Formatı
Etkileşimli ders ve tartışma.
Birçok alıştırma ve uygulama.
Canlı laboratuvar ortamında elden deneyim.
Eğitim Özelleştirme Seçenekleri
Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümünü talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.
Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim Ankara (çevrimiçi veya yerel) ortamda, güvenli yapay zeka ajansları tasarlamak ve uygulamak isteyen orta düzeyde YZ geliştiricilerine, güvenlik uzmanlarına ve uyumluluğuna bakılan bakanlara yönelik olup etik endişeleri ve dayanıklılığı ele almayı amaçlamaktadır.
Bu eğitim sonunda, katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanabilecekler:
YZ ajansları geliştirme sürecindeki güvenlik riskleri ve etik zorlukları anlamak.
YZ modelleri için güvenlik önceliği ilkelerini uygulamak.
YZ ajanslarına yönelik saldırıları önlemek için karşı düşman dayanıklılık tekniklerini kullanmak.
Etik YZ rehberlikleri ve düzenleyici standartlarla uyumluluğu sağlamak.
Edge & Lightweight Agents, kaynak kısıtlı aygıtlarda aracı yapay zeka (AI) yüklemelerini dağıtmaya odaklanan pratik bir kursudur. Katılımcılar yerel akıl yürütme ve çıkarım yetenekleri olan hafif ajanları oluşturma, optimize etme ve yönetmeyi öğrenirler, bu da dağıtılmış ortamlarda hız, gizlilik ve güvenilirliği artırır. Kurs, performans ayarlaması, düşük gecikme süresi tasarımı ve donanım-yazılım entegrasyonu üzerinde vurgu yapmaktadır.
Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), Python ve kenar AI çerçeveleri kullanarak cihaz üzerine aracı sistemler uygulama ve optimize etmeyi isteyen orta düzeyde profesyoneller hedeflenmektedir.
Bu eğitim sonunda katılımcılar:
Kenar aygıtlarda aracı AI çalıştırmanın mimarisini ve zorluklarını anlayacaklardır.
Kısıtlanmış ortamlara uygun hafif ajan döngüleri tasarlamayı öğreneceklerdir.
TensorFlow Lite, PyTorch Mobile ve ONNX kullanarak yerel çıkarım uygulamayı öğreneceklerdir.
Ajanları sensörler, aktüatörler ve IoT platformlarıyla entegre etmeyi öğreneceklerdir.
Gerçek zamanlı işlem için performansı, enerji kullanımını ve gecikmeyi optimize edeceklerdir.
Kurs Formatı
Etkileşimli ders ve pratik gösterimler.
Yerel veya emüle edilmiş ortamlarda elden deneme geliştirme.
Projeye dayalı öğrenme ve rehberli uygulama alıştırmaları.
Kurs Özelleştirme Seçenekleri
Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek istiyorsanız, lütfen bize ulaşın.
Bu eğitmen yönetimi altındaki canlı eğitim, Ankara (çevrimiçi veya yerel)'da, çoklu modalli içerik anlama ve oluşturma yeteneğine sahip AI agentleri oluşturmak isteyen orta seviye ve ileri düzey AI geliştiricilerini, araştırmacıları ve çoklu medya mühendislerini hedefleyen bir programdır.
Bu eğitim sonunda, katılımcılar şu becerilere sahip olacaktır:
Metin, görüntü ve ses verilerini işleme ve entegre eden AI agentleri geliştirebilir.
GPT-4 Vision ve Whisper ASR gibi çoklu modalli modelleri uygulayabilir.
Çoklu modalli AI veri akışlarını verimlilik ve doğruluk açısından optimize edebilir.
Gerçek dünyada çoklu modalli AI agentlerini dağıtabilir.
Bu eğitmen tarafından yönetilen, canlı eğitim (Ankara'da çevrimiçi veya yerel olarak) hem yeni başlayan hem de orta düzeyde geliştiriciler ve tasarımcılara yönelik olup, çeşitli kullanım durumları için yapay zeka destekli kişisel asistanlar anlama ve oluşturma konusundadır.
Bu eğitim sonunda, katılımcılar şu becerileri kazanabilecekler:
Yapay zeka destekli kişisel asistanların temel ilkelerini anlamak.
Dil modellerini akıllı asistanlarla entegre etme temellerini öğrenmek.
Yapay zeka çerçeveleri ve araçları kullanarak bir kişisel asistan oluşturma ve özelleştirme.
Farklı sektörlerde gerçek dünya uygulamaları için kişisel asistanların dağıtımını yapmak.
Bu eğitmen rehberli, canlı eğitim Ankara (çevrimiçi veya yerel) başlangıç seviyesinde AI mühendisleri, kurumsal yazılım geliştiricileri ve iş liderlerine yönelik, kurumsal uygulamalar için LLM tabanlı AI ajanlarını özelleştirmeyi ve dağıtmayı hedeflemektedir.
Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:
Açık kaynak LLM'lerin mimarisini ve yeteneklerini anlayacaklardır.
Kurumsal kullanım senaryoları için LLM'leri özelleştirebilecek ve ince ayar yapabileceklerdir.
LangChain ve Hugging Face kullanarak AI ajanlarını dağıtabileceklerdir.
LLM destekli ajanları iş akışlarına entegre edebileceklerdir.
Bu eğitmen yönetimi altında, Ankara'da (online veya face-to-face) yapılan canlı eğitim, karmaşık görevler ve insan-AI işbirliği için AI destekli otomatik robot sistemleri geliştirmek isteyen ileri düzey robottik mühendisleri, AI araştırmacılarını ve otomasyon uzmanlarını hedef almaktadır.
Bu eğitim sonunda, katılımciler şu yetenekleri kazanabilecekler:
Robottik karar alma ve otomasyonda AI agentlerinin rolünü anlamak.
AI destekli navigasyonu ve engel aşınmayı uygulamak.
İnsan-AI işbirlikçi robotik sistemleri geliştirmek.
Robotlarda AI destekli algılamayı ve kontrol sistemlerini kullanmak.
Bu kurs, Python kullanarak çoklu arac sistemlerinin (MAS) tasarımı, koordinasyonu ve uygulanmasını inceler. Katılımcılar, karmaşık, dinamik ortamlarda ortak hedefleri gerçekleştirmek için iletişim kurabilen, işbirliği yapabilen ve adapte olabilecek aracları nasıl oluşturacaklarını öğrenecektir.
Bu eğitmen lideri, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) ileri düzey profesyoneller hedeflenmektedir. Bunlar, zeki otomasyon, benzetim ve karar alma uygulamaları için çoklu arac sistemlerini tasarlamak ve uygulamak isteyenlerdir.
Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
Çoklu arac sistemlerinin mimarisi ve ilkelerini anlamak.
İletişim, koordinasyon ve müzakere yetenekleri olan araçlar geliştirmek.
Arac etkileşimleri için dağıtık ortamlar uygulamak.
Çoklu arac bağlamında pekiştirme öğrenimi ve planlama uygulamak.
İşbirliği ve rekabetçi arac davranışlarını simüle etmek.
İnsanlar ve zeki araları birleştiren hibrit iş akışları tasarlamak.
Eğitim Biçimi
Eğitmen lideri sunumlar ve canlı gösterimler.
Açık kaynaklı arac çerçeveleri kullanarak elden deneyimler.
Çoklu arac senaryosunu simüle eden uygulamalı grup projesi.
Eğitim Özelleştirme Seçenekleri
Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.
Bu eğitmen öncülünde gerçekleştirilen canlı eğitim Ankara (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeydeki mali profesyoneller, risk analistleri ve yapay zeka mühendislerinin, finansal otomasyon ve sahtecilik tespiti için yapay zeka destekli çözümler geliştirmeyi ve uygulamayı öğrenmek isteyenler hedeflenmiştir.
Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek olacaklardır:
Yapay zekanın finansal otomasyon ve sahtecilik tespiti konusundaki rolünü anlamak.
Sahtecilik tespit eden yapay zeka modelleri oluşturmaya çalışmak.
Gerçek zamanlı risk değerlendirmesi için makine öğrenimini kullanmak.
Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (online veya on-site) temel seviye ile orta düzeyde müşteri hizmetleri profesyonelleri, chatbot geliştiricileri ve otomasyon ekibi için tasarlanmıştır. Bu gruplar, müşteri desteklerinde ve servis otomasyonlarında AI sürümlü çözümler uygulamak isteyen kişilerdir.
Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:
AI destekli müşteri desteğinin temelini anlamayı.
Müşteri sorularını ele almak için AI chatbotları geliştirmeyi ve entegre etmeyi.
Chatbot etkileşimlerini iyileştirmek için NLP (Natural Language Processing) ve makine öğrenimini kullanmayı.
Gerçek dünyada müşteri hizmetleri uygulamalarında AI.agentleri dağıtmayı.
Bu eğitmen öncülüğündeki, canlı eğitim Ankara (çevrimiçi veya yerel) ortamda, AI destekli sağlık çözümünü uygulamak isteyen orta düzeyde ve ileri düzeyde sağlık profesyonellerine ve AI geliştiricilere yönelik olarak tasarlanmıştır.
Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecektir:
Sağlık veagnostikteki AI-Agentlerin rolünü anlamak.
Tıbbi görüntü analizi ve öngörcü diagnostik için AI modelleri geliştirmek.
AI'yi elektronik sağlık kayıtları (EHR) ile klinik akışlara entegre etmek.
Sağlık düzenlemelerine ve etik AI uygulamalarına uyum sağlamak.
Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleştirilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel olarak), yapay zeka sanal asistanları oluşturmak, optimize etmek ve dağıtmayı öğrenmek isteyen başlangıç seviyesinden orta seviye AI geliştiricilerine ve UI/UX tasarımcılarına yönelik olup, Ankara konumunda düzenlenmektedir.
Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:
Etkili sohbet tabanlı AI akışlarını ve UI/UX arayüzlerini tasarlamak.
Yapay zeka destekli doğal dil işleme (NLP) modellerini uygulamak.
AI asistanları API'leri ve üçüncü taraf platformlarıyla entegre etmek.
Gerçek dünya uygulamaları için AI asistanlarını dağıtmak ve sürdürmek.
Mistral AI, dilersen ve çok modallikten agentic uygulamalara kadar uzanan güçlü bir açık kaynaklı ve kurumsal hazır yapay zeka (AI) modelleri ailesidir.
Bu eğitmen-dirilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), Mistral’ın Medium 3, Le Chat Kurumsal ve Devstral modellerini kullanarak AI ajanları oluşturma, dağıtma ve yönetmeyi isteyen orta seviye ile ileri düzey profesyoneller için düzenlenmiştir.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
Mistral Medium 3, Le Chat Kurumsal ve Devstral’ın mimarisi ve yeteneklerini anlamak.
Kurumsal ve geliştirici kullanım senaryoları için Mistral modellerini kullanarak AI ajanları tasarlama ve uygulama.
Kodlama sistemleri, bağlayıcılar ve kurumsal verileri ajan iş akışlarına entegre etme.
Mistral destekli ajanların performansını, maliyetini ve uyumluluğunu optimize etme.
Eğitim Formatı
Etkileşimli ders ve tartışma.
Birçok alıştırma ve uygulama.
Canlı laboratuvar ortamında elden deneme.
Eğitim Özelleştirme Seçenekleri
Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümü için lütfen bize ulaşın.
Python, otonom AI ajanları geliştirmenin ve yönetimin temel dilidir. Bu kurs, LangChain ve AutoGen gibi modern SDK'lar ve çerçeveleri kullanarak ajan iş akışlarını oluşturmayı, bağlamayı ve yönetmeyi odaklayan pratik uygulamalara dayanır.
Bu eğitmen yönlü canlı eğitim (online veya yerinde), orta seviye backend mühendisleri, platform mühendisleri ve ML mühendislerini hedefler. Katılımcıların Python araçları ve API'leri kullanarak otonom ajanları uygulayıp yönetmelerine yardımcı olmayı amaçlar.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar:
Ajans sistemleri için Python tabanlı ortamları kurma ve yapılandırma becerilerini edinecekler.
LangChain ve AutoGen gibi popüler ajan SDK'larını kullanarak işlevsel ajanlar oluşturma becerisini kazanacaklar.
Aran kapasitelerini genişletmek için araçları ve API'leri tümleştirme yeteneklerini geliştirecekler.
Fazla ajanlı iş akışlarını ve iletişim modellerini yönetme becerilerini edinecekler.
Ajans kod tabanlarının hata ayıklaması, testi ve bakımı için en iyi uygulamaları uygulama yeteneklerini kazanacaklar.
Eğitim Formatı
Etkileşimli ders ve tartışma.
El ile programlama alıştırmaları ve canlı gösteriler.
Sondan başa ajan iş akışları oluşturan pratik projeler.
Eğitim Özelleştirme Seçenekleri
Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümünü talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.
Google Antigravity, Gemini 3'ün çoklu moddalı yeteneklerinden yararlanarak planlama, akıl yürütme, kodlama ve eylem gerçekleştirebilen otonom ajanlar geliştirmeye yönelik bir ajanslı geliştirme ortamıdır.
Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) Gemini 3 ve Antigravity ortamını kullanarak otonom ajanlar tasarlamak, inşa etmek ve dağıtmayı isteyen ileri düzey teknik profesyonellere yöneliktir.
Bu eğitimi tamamladıktan sonra katılımcılar:
Akıl yürütme, planlama ve yürütme için Gemini 3 kullanarak otonom iş akışları oluşturacaklardır.
Görevleri analiz etmeyi, kod yazmayı ve araçlarla etkileşime girebilen ajanlar geliştirebileceklerdir.
Gemini destekli ajanları kurumsal sistemlerle ve API'lerle entegre edebileceklerdir.
Karmaşık ortamlarda ajan davranışını, güvenliğini ve güvenilirliğini optimize edebileceklerdir.
Bu kurs, Python kullanarak ajanslı (bağımsız) sistemleri tasarlamak, inşa etmek, test etmek ve dağıtmak için pratik mühendislik tekniklerini öğretir. Kurs, aracı döngüsünü, araç entegrasyonlarını, bellek ve durum yönetimi, orkestrasyon desenlerini, güvenlik kontrollerini ve üretim dikkatleri konularını kapsamaktadır.
Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim (online veya yerinde) orta seviye ile ileri seviye ML mühendisleri, AI geliştiricileri ve yazılım mühendislerinin Python kullanarak dayanıklı, üretim-hazır bağımsız aracılar oluşturmak isteyenler için tasarlanmıştır.
Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
Araç döngüsünü ve karar alma iş akışlarını tasarlamak ve uygulamak.
Araç yeteneklerini genişletmek için harici araçları ve API'leri entegre etmek.
Araçlar için kısa süreli ve uzun süreli bellek mimarileri uygulamak.
Çok adımlı orkestrasyonları ve araç bileşenlerini koordine etmek.
Dağıtılan araçlar için güvenlik, erişim kontrolü ve gözlemlenebilirlik en iyi uygulamalarını uygulamak.
Kursun Biçimi
Etkileşimli ders ve tartışma.
Ajanslarla Python ve popüler SDK'ları kullanarak lab çalışmaları.
Dağıtılabilir prototipler oluşturan projeye dayalı alıştırmalar.
Kurs Özelleştirme Seçenekleri
Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek istiyorsanız, lütfen bize iletişime geçin.
Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (Ankara) (çevrimiçi veya yerel) ileri düzey profesyoneller için tasarlanmıştır, bu profesyoneller AI aracısının üretim ortamlarında dağıtımını ve yönetimi konusunda uzmanlaşmak istemektedirler.
Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:
Ölçeklenebilir AI dağıtım pipeline'larını tasarlamak ve uygulamak.
Docker ve Kubernetes gibi araçları kullanarak AI aracısını kapsüllemek ve orkestre etmek.
Üretim ortamlarında AI aracılarını izlemek ve optimize etmek.
AI aracı dağıtımları için CI/CD iş akışlarını uygulamak.
Güvenlik ve veri yönetimi gereksinimlerine uyumu sağlamak.
Bu eğitmen öncülüğündeki, canlı eğitim (Ankara - çevrimiçi veya yerel) ileri düzey AI profesyonellerine yönelik olup, güçlendirme öğrenme tekniklerini kavrayarak ve bu teknikleri karmaşık problemler çözümünde AI ajansını eğitmek için uygulamak isteyenler içindir.
Bu eğitim sonunda katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanabilecekler:
Güçlendirme öğrenme ve Markov Karar Süreçleri (MKS) temel ilkelerini anlamak.
Q-Learning, SARSA ve Derin Q-Ağları (DQN) gibi RL algoritmalarını tasarlamak ve uygulamak.
OpenAI Gym ve RL kütüphaneleri gibi çerçevelerin pratik uygulamalarda kullanılması.
Gerçek dünya, çok adımlı karar alma problemlerini çözmek için AI ajanslarını eğitmek.
İnceleme-kazanç dengesi ve RL eğitiminde yaklaşma gibi zorlukları ele almak.
Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Ankara (çevrimiçi veya yerinde) orta seviye yapay zeka geliştiricileri ve otomasyon uzmanları için tasarlanmıştır. Bu kişiler ajanstik yetenekleri yapay zeka destekli uygulamalara entegre etmeyi planlamaktadır.
Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:
Ajanstik yapay zeka ve otonom karar verme prensiplerini anlama.
Kendi optimize etme teknikleriyle hedef odaklı yapay zeka ajanları uygulama.
Karmaşık sorun çözümleri için çok ajanlı işbirliğini entegre etme.
Uyumlu kullanıcı deneyimleri aracılığıyla yapay zeka-insan etkileşimini artırma.
Gerçek dünya uygulamalarında ajanstik yapay zeka modellerini dağıtma.
Google Antigravity, mühendislik iş akışlarını zekâlı otomasyon aracılığıyla optimize etmek için tasarlanmış bir ajant-öncelikli geliştirme ortamıdır.
Bu eğitmen yönlü, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), Antigravity'nin temellerini incelemek ve ajanslı kodlama ortamlarının üretkenliği nasıl artırdığını anlamak isteyen başlangıç seviyesindeki uygulayıcılar için düzenlenmiştir.
Bu eğitimin tamamlanmasından sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:
Google Antigravity'yi yükleyip yapılandırmak.
Editor Görünümü ve Yönetici Görünümü arasında gezinmek ve bunları anlamak.
Basit geliştirme görevlerini otomatikleştirmek için ajantlarla etkili bir şekilde çalışmak.
Antigravity'yi projeler dosyalarını oluşturmak, rafine etmek ve yönetmek için kullanmak.
Eğitim Formatı
Gerçek zamanlı gösterilerle desteklenen eğitmen açıklamaları.
Ajantların kullanımı üzerine odaklanmış rehberli alıştırmalar.
Antigravity'nin temel özelliklerini kontrol edilmiş bir laboratuvar ortamında pratik olarak keşfetmek.
Eğitim Özelleştirme Seçenekleri
Bu eğitim için özelleştirilmiş bir sürümü gerektiriyorsanız, lütfen bize başvurunuz.
Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), karmaşık, gerçek dünya problemlerini çözebilecek MAS'ler tasarlamak, oluşturmak ve dağıtmak için becerilerini geliştirmek isteyen ileri düzey yapay zeka uzmanlarına yöneliktir.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
Çoklu ajan sistem mimarilerinin prensiplerini anlayabilecektir.
MAS'lerde iletişim, koordinasyon ve karar verme stratejilerini uygulayabilecektir.
Ajan etkileşimlerini modellemek ve çatışmaları çözmek için oyun teorisini uygulayabilecektir.
Ölçeklenebilir MAS çözümleri oluşturmak için JADE gibi çerçevelerden yararlanabilecektir.
MAS'lerde ölçeklenebilirlik, güven ve ortaya çıkan davranış gibi zorlukların üstesinden gelebilecektir.
Amazon Bedrock AgentCore, çoklu ajan sistemlerinin tasarlanmasına, yönetilmesine ve yönetimi sağlama altyapısını sunar. Bu, AI destekli varlıklar arasında işbirliği, uzmanlaşma ve gelişmiş otomasyon desenleri etkinleştirir.
Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), AgentCore’ın orkestrasyon ve yönetim özelliklerini kullanarak son nesil çoklu ajan sistemlerinin tasarlanmasını, dağıtılmasını ve optimize edilmesini öğrenmek isteyen üst düzey uygulayıcılar içindir.
Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecektir:
Çoklu ajan sistemlerinin ilkelerini ve mimarisini anlamak.
Ajan işbirliği için orkestrasyon stratejileri tasarlama.
Ajanlar arasındaki iletişim ve pazarlık protokollerini uygulama.
AgentCore kullanarak ölçeklenebilir, kurumsal hazır çoklu ajan çözümleri dağıtma.
Bu eğitmen yönlendirilen canlı eğitim Ankara (çevrimiçi veya yerinde) ileri düzeydeki profesyonellerin Agentic AI çerçevelerini kullanarak çok ajan sistemlerini geliştirmesine ve optimize etmesine yöneliktir.
Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
Çok ajan ortamlarında Agentic AI prensiplerini anlamak.
Otonom olarak etkileşime geçen yapay zeka ajanları geliştirmek.
Uyarlanabilir yapay zeka davranışları için takviyeli öğrenme uygulamak.
Çok ajan işbirliğini ve rekabeti optimize etmek.
Yapay zekayı robotik, oyun geliştirme ve kurumsal otomasyon alanlarında kullanmak.
Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), iş süreçlerinin otomasyonuna yapay zeka gentekilere olan gücünü kullanmak isteyen orta düzeyli işletme analistleri, RPA geliştiricileri ve AI profesyonellere yöneliktir.
Bu eğitim sonunda, katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanacaklardır:
İş süreçlerinin otomasyonundaki yapay zeka genteki rolünü anlamak.
Ana işletme alanlarındaki otomasyon fırsatlarını belirlemek.
Müşteri destek, maliye ve tedarik zinciri akışları için yapay zeka tabanlı çözümler geliştirmek.
Var olan RPA ve işletme sistemleriyle AI gentelerini entegre etmek.
Verimliliği artırmak için yapay zeka otomasyon stratejilerini değerlendirmek ve optimize etmek.
Google Antigravity, web uygulamaları, tarayıcı ortamları ve çok yüzeyli iş akışlarıyla etkileşim kurabilen ajanlar oluşturma platformudur.
Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) Google Antigravity kullanarak tarayıcı tabanlı iş akışlarını oluşturmak, otomatikleştirmek ve test etmek isteyen orta düzeyde uzmanlaşmış profesyoneller için düzenlenmiştir.
Eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:
Tarayıcı yüzeyinde web uygulamalarıyla etkileşim kurabilen ajanlar oluşturabilir.
Tarayıcı bağlamları boyunca bitirme-daha fazla iş akışlarını otomatikleştirebilirler.
Kullanıcı arayüzü sürümlü ortamlarda ajan davranışını doğrulayabilir ve sorun giderme yapabilirler.
Antigravity kullanarak çok yüzeyli otomasyon stratejileri uygulayabilirler.
AgentCore, tamamen yönetilen AI agentlerini oluşturmayı, geliştirmeyi ve izlemeyi basitleştirerek ölçekli dağıtım için özel olarak tasarlanmış hizmetler kümesi sağlar.
Bu eğitmen öncülü canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), üretim için hazır AI agentleri oluşturmakla ilgilenen başlangıç seviyesinden orta düzeyde uzmanlara yöneliktir.
Eğitim bittikten sonra, katılımcılar şunları yapabileceklerdir:
AgentCore'un AI agent geliştirme için temel yeteneklerini anlama.
Yönetilen hizmetleri kullanarak basit AI agentleri tasarlamak ve yapılandırmak.
İş akışlarını entegre etmek için-Agent işlevselliklerini geliştirmek.
Üretim ortamlarında AI agentlerini dağıtma ve izleme.
Eğitim Formatı
Tartışmalı ders anlatımı.
AgentCore hizmetleri ile elden deneyimler.
Konseptten dağıtıma kadar yönlendirilmiş egzersizler.
Eğitim Özelleştirme Seçenekleri
Bu eğitim için özel bir eğitim talebinde bulunmak isterseniz, bize başvurarak ayarlamanız gerekmektedir.
Mastra, karmaşık iş akışlarında faaliyet gösteren AI ajanlarının değerlendirilmesi, hata ayıklanması ve güvenilirliğinin güvence altına alınması için yapılandırılmış araçlar sağlayan bir çerçevedir.
Bu eğitmen öncülünde gerçekleşen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), ajan davranışını sıkı bir şekilde test etmek, güvenilirliliği artırmak ve ölçülere dayalı değerlendirme süreçlerini uygulamayı isteyen orta düzeyli uygulayıcılar için düzenlenmiştir.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar güvenle:
Ajan davranış sorunlarını tespit etmek ve düzeltmek için hata ayıklama tekniklerini uygulayacaklardır.
Yapılandırılmış metrikler, bencil değerler ve kalite puanları kullanarak ajanları değerlendireceklerdir.
Güvenilirliği, sapmayı ve hayal kurmayı izleyen araçlar ve iş akışlarını uygulayacaklardır.
Ajan performansının tutarlı ve tahmin edilebilir olmasını sağlayacak kalite güvencesi stratejileri tasarlayacaklardır.
Eğitim Formatı
Etkileşimli ders ve tartışma.
Elindeki hata ayıklama ve değerlendirme alıştırmaları.
Ajan davranışlarının gözlemlenebilirlik araçları kullanarak canlı laboratuvar analizi.
Eğitim Özelleştirme Seçenekleri
Özel güvenilirlik test senaryoları ve sektör-spesifik kalite güvencesi yöntemleri talep üzerine düzenlenebilir.
Vertex AI Agent Builder, hiçbir kod veya az kod gerektiren bir ortamdır ve yaratıcı modelleri arama artırılmış oluşturma (RAG) ile birleştiren yerelleştirilmiş ajanlar oluşturmayı sağlar. Bu sayede ekibler, kesin ve bağlama duyarlı yanıt verebilen, kurumsal veri ve aramayı kullanan ajanları hızlıca oluşturabilir.
Bu eğitmen yönlendirili, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) orta seviye uygulayıcılar için tasarlanmıştır. Katılımcıların Vertex AI Agent Builder ve RAG desenlerini kullanarak akıllı ajanları tasarlamayı, yapılandırmayı ve dağıtmayı öğrenmelerini sağlar.
Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:
Agent Builder'ı kullanarak yerelleştirilmiş ajan akışlarını tasarlayabilirler.
Arama ve vektör depolarıyla RAG ardışık düzenleri uygulayabilirler.
Kurumsal veri kaynaklarına güvenli bir şekilde entegre edebilirler.
Test ve metrikler kullanarak ajan davranışını değerlendirebilir ve iyileştirebilirler.
Eğitim Formatı
Etkileşimli sunum ve tartışma.
Vertex AI Agent Builder ve RAG bileşenleri kullanarak uygulamalı laboratuvarlar.
Ajanları oluşturmak ve iyileştirmek için proje tabanlı alıştırmalar.
Eğitim Özelleştirme Seçenekleri
Bu eğitmenin özelleştirilmiş bir sürümünü talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.
Mastra, yapay zeka ajanları, API'ler, kurumsal uygulamalar ve dış veri sistemleri arasında derin entegrasyonlara destek olan bir çerçevedir.
Bu eğitmen öncülünde, canlı eğitim (çevrimiçi veya kuruma özel) orta seviye mühendisler için Mastra ajanları ve daha geniş kurumsal ekosistemi arasında güvenilir, güvenli ve ölçeklenebilir entegrasyonlar oluşturmayı amaçlamaktadır.
Bu eğitim tamamlandığında, katılımcılar:
Mastra ajanları ve dış hizmetler arasında API destekli entegrasyonların uygulanması.
Kurumsal veri sistemleri ve araçlarının otomatikleştirilmiş ajan iş akışlarına bağlanması.
Güvenli veri alışverişinde ve kimlik doğrulamasında en iyi uygulamaların uygulanması.
Ölçeklenebilir, sürdürülebilir ve üretim için hazır entegrasyon katmanlarının tasarlama.
Eğitim Formatı
Etkileşimli sunum ve tartışma.
Entegrasyon mühendisliği ve API alıştırmalarının uygulanması.
Gerçek dünya kurumsal senaryolarını kullanarak canlı-lab uygulaması.
Eğitim Özelleştirme Seçenekleri
Özel API senaryoları, kurumsal sistem eşleştirmeleri veya veri entegrasyonu atölyeleri talepte bulunduğunda sunulabilir.
AgentCore, bellek kalıcılığını, güvenli bir kod yorumlayıcısını ve AI agentlerinin etkileşimli, dinamik ve bağlam bilen deneyimler sunabilmesine olanak sağlayan bir tarayıcı aracı sağlar.
Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel olarak) orta düzeyden ileri düzey teknik uygulayıcılara yönelik olup, uzun vadeli bağlam kalıcılığına sahip, anında hesaplama yapabilen ve doğrudan web UI'ları ile etkileşim kurabilen AI agentleri tasarlayıp dağıtmayı isteyen kişilere hitap eder.
Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
Bağlam bilen, durum bilen iş akışları için AgentCore belleğini uygulama.
Dinamik hesaplamalar ve dönüşümler için güvenli kod yorumlayıcısını kullanma.
Gerçek zamanlı veri alınması ve kullanıcı arayüzü etkileşimleri için tarayıcı aracıyı entegrasyonu.
Analiz, müşteri destek ve araştırma kullanım durumları için etkileşimli agentler tasarlamak.
Eğitim Formatı
Interaktif ders anlatımı ve tartışma.
AgentCore belleği ve araçlarıyla el ile laboratuvar çalışması.
Analiz, otomasyon ve müşteri destek senaryolarında durum örnekleri.
Eğitim Özelleştirme Seçenekleri
Bu kurs için özel bir eğitim talep etmek için lütfen bize başvurunuz.
Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Ankara (online veya yerinde) orta düzeydeki oyun geliştiricileri ve AI tutkunları için tasarlanmıştır. Bu kurs, oyun uygulamalarına etkin bir şekilde AI ajanlarını entegre etmeyi amaçlar.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:
Modern oyunlarda AI ajanlarının rolünü anlamak.
Karar ağacı ve sınırlı durum makinesi kullanarak karar alma sistemleri geliştirmek.
Oyun içi navigasyon için A* gibi yol bulma algoritmalarını uygulamak.
Yinelenen öğrenme tekniklerini kullanarak adaptif AI davranışları oluşturmak.
Gerçek zamanlı oyun ortamları için AI performansını optimize etmek.
LLM'lar ve AutoGen, CrewAI gibi otonom aracı çerçeveleri, değişiklik izlemeyi, test oluşturmaya ve uyarı önceliği belirleme gibi görevleri insan benzeri işbirliği ve karar alma simülasyonu yoluyla DevOps ekibinin otomasyonunu yeniden tanımlamaktadır.
Bu eğitmen yönlü, canlı eğitim (çevrimiçi veya kurum içi), büyük dil modelleri (LLM'lar) ve çoklu-aracı sistemleri kullanarak DevOps otomasyon iş akışları tasarlamayı ve uygulamayı öğrenmek isteyen üst düzey mühendisler için düzenlenmiştir.
Bu eğitimden sonra katılımcılar:
CI/CD iş akışlarına LLM dayalı aracıları entegre edebilir.
Otomatik test oluşturma, commit analizi ve değişiklik özeti oluşturma gibi görevleri aracılar kullanarak otomatize edebilir.
Uyarı önceliği belirleme, yanıt oluşturma ve DevOps önerileri sunma için birden fazla aracın koordinasyonunu sağlayabilir.
Açık kaynak çerçeveleri kullanarak güvenli ve bakımı kolay aracı destekli iş akışları oluşturabilir.
Eğitim Biçimi
Etkileşimli ders ve tartışma.
Çok sayıda alıştırma ve pratik.
Canlı-lab ortamında uygulama.
Eğitim Özelleştirme Seçenekleri
Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için bizimle iletişime geçin.
Antigravity, gelişmiş aracılı geliştirme akışlarını temsil eden bir çerçevedir.
Bu eğitmen tarafından yönlendirilen canlı eğitim (online veya yerinde), Antigravity-çalışan ortamlarda çalışan AI ajanlarının ürettiği çıktıları doğrulamak, geçerlendirmek ve güvence altına almayı öğrenmek isteyen orta seviye ile ileri düzeydeki profesyonellere yöneliktir.
Bu eğitimi tamamladıktan sonra katılımcılar şunları yapabilecektir:
Ajan tarafından üretilen kod parçacıklarının doğruluğunu ve güvenliğini değerlendirebileceklerdir.
Yapılandırılmış teknikleri kullanarak ajanın gerçekleştirilen görevleri doğrulayabileceklerdir.
Tarayıcı kayıtlarını yorumlayıp ajan aktivitesini etkili şekilde izleyebileceklerdir.
Kalite kontrol (QA) ve güvenlik ilkelerini kullanarak ajan akışlarının güvenilirliğini sağlayabileceklerdir.
Eğitim Formatı
Eğitmen tarafından yönlendirilen teknik bilgilendirme ve tartışmalar.
Gerçek ajan akışlarını doğrulamaya odaklanmış pratik alıştırmalar.
Kontrollü bir laboratuvar ortamında elden geçirme ve doğrulama.
Eğitim Özelleştirme Seçenekleri
Senaryolar, akışlar ve test örneklerinin talep üzerine uyarlanması mümkündür.
Bu eğitmen liderli, canlı eğitim Ankara (çevrimiçi veya yerel), karmaşık iş ve teknik senaryolarda Agentic AI'ı karar verme için kullanmayı planlayan üst düzey uzmanlar için düzenlenmiştir.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:
Yapay zekada otonom karar verme ilkelerini anlamak.
İnsan müdahaleine minimum ihtiyaç duyan AI ajanları tasarlamak ve uygulamak.
Agentic AI'ı otomasyon akışlarına ve iş sistemlerine entegre etmek.
Verimlilik ve ölçeklenebilirlik açısından AI destekli karar süreçlerini optimize etmek.
AI otomonyumda uyumluluk, güvenlik ve etik konuları sağlama.
Google Antigravity, uzun süre çalışan ajanlar ve ortaya çıkan etkileşim davranışları ile deneyme imkanı sağlayan gelişmiş bir çerçevedir.
Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), ajanların hafızalarını koruma, geri bildirim aracılığıyla iyileşme ve uzun operasyonel gözlere göre evrim gösterme yeteneklerini tasarlamak, analiz etmek ve optimize etmek isteyen ileri seviye profesyoneller için düzenlenmiştir.
Bu kursu tamamladıktan sonra katılımcılar şu becerilere sahip olacak:
Ajan kalıcılığı için uzun dönemli hafıza yapıları tasarlamak.
Ajan davranışını şekillendirmek için etkili geri bildirim döngüleri uygulamak.
Öğrenme yörüngelerini ve model sapmasını değerlendirmek.
Karmaşık çok ajan ekosistemlerine hafıza mekanizmalarını entegre etmek.
Kurs Formatı
Teknik gösterilerle eşleştirilen uzman tarafından yönetilen tartışma.
Yapılandırılmış tasarım zorlukları aracılığıyla elden deneme.
Simüle edilmiş ajan ortamlarına kavramların uygulanması.
Kurs Özelleştirme Seçenekleri
Kurumunuz özelleştirilmiş içerik veya duruma özgü örnekler gerektiriyorsa, lütfen bize bu eğitimi özelleştirmek için iletişime geçin.
Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), pratik uygulamalar için otonom ajanların tasarımı ve geliştirilmesi konusunda daha derinlemesine bilgi edinmek isteyen orta seviyedeki profesyonellere yöneliktir.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
Otonom ajanların temel kavramlarını anlayabilecekler.
Otonom yapay zeka ajanlarının gerçek dünya uygulamalarını keşfedebilecekler.
Pekiştirmeli öğrenme kullanarak ajanları tasarlayabilecek, eğitebilecek ve uygulayabilecekler.
Ajanları otomasyon ve karar verme için mevcut sistemlere entegre edebilecekler.
Otonom ajanları dağıtırken etik hususları ve zorlukları ele alabilecekler.
AgentCore, kuruluşların kurumsal ortamlarda sorumlu bir şekilde AI aracısı dağıtmalarını sağlayarak bize dahili kimlik, gözlemlenebilirlik ve uyumluluk özelliklerini sunar.
Bu eğitmen yönetimi, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) Amazon Bedrock AgentCore kullanarak güvenli, denetlenebilir ve uyumlu AI aracı sistemleri tasarlama ve işletme konusunda uzman düzeyde uygulayıcılar hedef alır.
Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:
Aracılar için kurumsal kimlik ve izin modellerini uygulama.
Yapısal günlüğe kaydetme, metrikler ve izleme aracılığıyla gözlemlenebilirliği etkinleştirme.
Normatif çerçevelerle hizmeti sağlamak için uyumluluk kontrollerini uygulama.
Aracı aktivitesini denetleme ve güvenli oturum düzeyi kontrollerini sürdürme.
Kursun Biçimi
Etkileşimli ders ve tartışma.
AWS güvenlik ve izleme araçlarıyla elden deneme laboratuvarları.
Mastra, dağıtılmış sistemlerde çalışan birden fazla yapay zeka aracısı arasında karmaşık iş akışı otomasyonunu ve koordinasyonunu sağlayan bir çerçevedir.
Bu eğitmen öncülünde, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) orta seviye uzmanlar için tasarlanmıştır. Katılımcılar ölçeklendirilebilir çoklu aracı iş akışlarını tasarlama, orkestrasyon ve işletmeyi öğrenmek isteyenler hedeflenmiştir.
Bu eğitimden sonra katılımcılar şu becerilere sahip olacaktır:
Mastra'nın orkestrasyon yeteneklerini kullanarak karmaşık iş akışları tasarlamak.
Paralel veya bağımlı görevleri yürüten birden fazla aracı koordine etmek.
İş akışı yürütme için izleme ve hata ayıklama araçlarını uygulamak.
Güvenilirlik,贯穿量和自动化效率的编排逻辑进行优化。
Kurs Formatı
Etkileşimli sunum ve tartışma.
Elde deneyerek iş akışı tasarımı ve otomasyon alıştırmaları.
kapsüllerle canlı laboratuvar ortamında pratik uygulama.
Kurs Özelleştirme Seçenekleri
İsteğe bağlı olarak özelleştirilmiş otomasyon senaryoları, kurumsal entegrasyonlar veya iş akışı desenleri sağlanabilir.
AgentCore Runtime & Gateway, AI aralarını paketleme, dağıtım ve güvenli dış sistemlerle entegre etmek için AWS hizmetleri çiftidir.
Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (online veya iş yerinde), agentry prototiplerini üretimde kullanmak isteyen orta düzey mühendislik ekibleri için AgentCore Runtime'ın dağıtımını ve güvenli bağlantıları ve API entegrasyonlarını sağlayacak Gateway'ı öğrenmeyi amaçlar.
Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
AgentCore Runtime ortamlarını kurma ve araları dağıtım için paketleme.
Güvenli uç noktalarla Gateway üzerinden agentryleri açmak.
Sabit sözleşmeler kullanarak dış araçları ve API'leri aralara entegre etmek.
Üretim işlemi için gözlemleme, günlüğe kaydetme ve kullanım izleme ekipmanı kurmak.
Eğitim Formatı
Aktif ders anlatımı ve tartışmalar.
Runtime dağıtımları ve Gateway entegrasyonları için el ile laboratuvarlar.
Güvenilirlik, güvenlik ve yayılım odaklı uygulamalı egzersizler.
Eğitim Özelizzazione Seçenekleri
Bu eğitim için özel bir eğitim talep etmek istiyorsanız lütfen bizimle iletişime geçin.
Devstral, kod tabanlarıyla, geliştirici araçlarıyla ve API'lerle etkileşim kurabilen kodlama aracısı oluşturma ve çalıştırma için tasarlanmış bir açık kaynaklı çerçevedir. Bu çerçeve, mühendislik üretkenliğini artırmayı amaçlar.
Bu eğitmen led, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) ara düzeyden ileri seviyeye kadar ML mühendisleri, geliştirici araçları ekipleri ve SRE'ler için tasarlanmıştır. Bu gruplar Devstral kullanarak kodlama aracısı tasarlama, uygulama ve optimize etmeyi öğrenmek ister.
Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
Devstral'ı kodlama aracı geliştirme için yapılandırma.
Kod tabanı keşif ve düzenleme için ajanlık akışları tasarlama.
Kodlama aracısını geliştirici araçlarıyla ve API'lerle entegre etme.
Güvenli ve verimli aracı dağıtımında en iyi uygulamaları uygulama.
Eğitim Formatı
Etkileşimli sunum ve tartışma.
Birçok alıştırma ve pratik.
Canlı laboratuvar ortamında elden deneme uygulaması.
Eğitim Özelleştirme Seçenekleri
Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek isterseniz, lütfen bize ulaşın.
Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (Ankara - çevrimiçi veya yerel) AI uygulamalarının nasıl çalıştığına ve kendi etkileşimli chatbot sistemlerini oluşturmak isteyen başlangıç seviyesindeki profesyonellere yöneliktir.
Bu eğitim sonunda, katılımcılar şu becerileri kazanabilecekler:
AI uygulamalarının temellerini ve uygulamalarını anlamak.
Doğal dil işleme (NLP) ilgili ilkeleri keşfetmek.
Bir chatbot için sohbet akışını tasarlamak.
Python ve ilgili araçları kullanarak işlevsel bir chatbot geliştirmek.
Chatbot'u gerçek kullanıcılarla etkileşim kuracak şekilde dağıtımı yapmak.
Mastra, üretim ortamlarında AI ajanlarının dağıtımını, ölçeklendirmesini ve yaşam döngüsü yönetimini kolaylaştırmak üzere tasarlanmış bir işletimsel çerçeveuktur.
Bu eğitmen öncülünde bulunan canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeyli ve üst düzey teknik profesyoneller hedeflenir. Bu kişilerin, üretim sistemleri boyunca AI ajanlarını güvenilir ve etkin bir şekilde işletim dışı bırakmaları gerekmektedir.
Bu eğitimin tamamlanmasından sonra katılımcılar şunu yapmaya hazır olacaklardır:
Mastra tabanlı AI ajanlarını kontrol edilen, üretim derecesi ortamlara dağıtmak.
Platform yerel öznelere kullanarak ajanları yatay ve dikey olarak ölçeklendirmek.
Ajan davranışını ve performansını izlemek için gözlemellik hattı uygulamak.
Gecikmeyi, maliyetleri ve işletme risklerini azaltmak için çalışma zamanı yapılandırmalarını optimize etmek.
Eğitim Biçimi
Etkileşimli sunum ve tartışma.
Gerçek dağıtım senaryolarına odaklanmış etkileşimli alıştırmalar.
Kapşulanan ve düzenlenmiş ortamlarda canlı laboratuvar uygulaması.
Eğitim Özelleştirme Seçenekleri
Konular, etkileşimli laboratuvarlar veya sektör-spesifik senaryoların özelleştirilmesi talepte bulunarak mevcuttur.
Google Antigravity, AI destekli kodlama ve otomasyon iş akışlarının orkestrasyonunu, gözetlenmesini ve koordinasyonunu sağlamak için kullanılan ajan merkezli bir geliştirme platformudur.
Bu eğitmen yönlü canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), Google Antigravity içinde çok ajanlı iş akışlarını tasarlama, yönetme ve optimize etmek isteyen orta düzeyde profesyonellere yöneliktir.
Bu eğitimin tamamlanmasından sonra katılımcılar şu becerilere sahip olacak:
Yönetici arayüzünde ajan sorumluluklarını ve orkestrasyon hattını yapılandırmak.
Görev listeleri, planlar, günlükler ve tarayıcı kayıtları dahil olmak üzere Antigravity artıfaktlarını oluşturmak ve yorumlamak.
Ajan eylemlerinin şeffaf ve denetlenebilir kalmasını sağlamak için doğrulama stratejileri uygulamak.
Karmaşık geliştirme ve operasyonel görevler için çok ajanlı işbirliğini optimize etmek.
Eğitim Formatı
Rehberli sunumlar ve pratik gösterimler.
Gerçek iş akışı zorluklarına odaklanan senaryo tabanlı alıştırmalar.
Canlı Antigravity çalışma alanında elden deneyimler.
Eğitim Özelleştirme Seçenekleri
Bu eğitimin özelleştirilmiş bir versiyonuna ihtiyacınız varsa, lütfen bize ulaşın ve özelleştirme seçeneklerini tartışalım.
Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel olarak) yeni başlayan profesyoneller için tasarlanmıştır ve gerçek dünya uygulamaları için basit AI ajentleri anlamayı ve oluşturmaya çalışanlar için yöneliktir.
Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecektir:
AI ajentlerinin temel kavramlarını anlamak.
Farklı türdeki AI ajentleri ve uygulamalarını tanımlayabilmek.
Pratik görevler için temel AI ajentleri tasarlamak ve uygulamak.
AI ajentleri oluşturma araçları ve çerçevelerini keşfetmek.
Antigravity, AI destekli, aracılı uygulamalar oluşturmak için tasarlanmış bir geliştirme platformudur.
Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeydeki geliştiriciler hedeflenmektedir. Bu eğitim, Antigravity ortamında otonom AI ajanları kullanarak gerçek dünya uygulamaları oluşturmayı isteyen geliştiricilere yöneliktir.
Bu eğitimi tamamladıktan sonra katılımcılar:
Otonom ve koordineli AI ajanlarına dayalı uygulamalar geliştirebilirler.
Antigravity IDE, düzenleyici, terminal ve tarayıcıyı uçtan uca geliştirme için kullanabilirler.
Ajan Yöneticisi ile çok ajanlı iş akışlarını yönetebilirler.
Ajan yeteneklerini üretim kalitesindeki yazılım sistemlerine entegre edebilirler.
Amazon Bedrock AgentCore, bulma, dağıtma ve ölçeklendirme yapabilecek bir kurumsal yapıya sahip AI ajanları oluşturmak için hafıza, gözlemlenebilirlik ve güvenli kimlik yönetimi desteği ile entegre olan bir çerçeve sunar.
Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya kurumsal), orta seviye deneyimlere sahip mühendisler ve mimarlara AWS Bedrock AgentCore kullanarak agentic AI sistemlerini tasarlamak, güvenli hale getirmek ve işletmek için yöneliktir.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
AgentCore mimarisini ve bileşenlerini anlamak.
Runtime ve Gateway kullanarak AI ajanlarını dağıtmak ve yönetmek.
Kalıcı hafıza ve durum bilgisi taşıyan etkileşimleri uygulamak.
Kimlik, gözlemlenebilirlik ve uyumluluk kontrollerini uygulamak.
Kurumsal ölçekli iş akışları için çok ajanlı sistemler tasarlamak.
Eğitim Formatı
Etkileşimli ders ve tartışma.
AgentCore ile AWS laboratuvar oturumları.
Dağıtım ve izleme senaryoları ile pratik alıştırmalar.
Eğitim Özelleştirme Seçenekleri
Bu eğitimi özelleştirmek için lütfen bize ulaşın ve ayarlamayı planlayın.
AutoGen ile LLM Ajent Sistemleri İnşa Etme, büyük dil modelleri (LLMs) için Microsoft’ün AutoGenramework'ünü kullanarak çoklu ajent sistemleri geliştirmeye odaklanan bir elden deneyim kursudur.
Bu eğitmenlerin yönettiği canlı eğitim (önline veya yerel olarak), LLMs ve Python ile çoklu ajent sistemlerini tasarlamak, uygulamak ve koordine etmek isteyen orta düzeyli yapay zeka ve otomasyon profesyonelleri için tasarlanmıştır.
Eğitim sonunda kurs katılımcıları şunları başarabilecek hale gelecektir:
AutoGen framework'ü kullanarak çoklu ajent mimarileri tasarlamak.
Ajent rollerini, yeteneklerini ve koordinasyon davranışlarını yapılandırmak.
Ajent etkileşimleri için fonksiyon çağrısı ve bellek yönetimi yapmak.
Gerçek kullanım durumları için Python-tabanlı LLM ajent iş akışlarını inşa etmek ve test etmek.
Kurs Formatı
Etkileşimli ders anlatımı ve tartışma.
Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
Hayat Laboratuvar ortamında elden deneyimli uygulama.
Kurs Özelleştirme Seçenekleri
Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak için bize başvurunuz.
Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) ara seviye yazılım geliştiricileri ve mühendislik takımlarına Mastra kullanarak ölçeklenebilir, gözlemlenebilir AI sistemleri oluşturmayı amaçlamaktadır.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
Mastra'nın mimarisini ve LLM'ler ile dış API'lerle nasıl entegre olduğunu anlamak.
TypeScript kullanarak yapay zeka aracısları ve iş akışları tasarlamak ve uygulamak.
Mastra'nın gözlemlenebilirlik ve bellek araçlarını kullanarak aracı performansını izlemek ve geliştirmek.
Mastra framework özelliklerini kullanarak üretim hazır AI uygulamaları dağıtmak.
Bu 1 günlik workshop, geliştiriciler, veri bilimcileri ve AI meraklıları için tasarlanmıştır. AutoGen v0.4 kullanarak ajanlı AI sistemlerinin gücünü anlamayı ve değerlendirmeyi öğretecektir.
Ellerden geçiren alıştırmalar ve pratik gösterimlerin bir karışımında, Large Language Models (LLMs) ile çalışan çok-ajan uygulamalarını oluşturmayı, yönetmeyi ve dağıtmayı öğreneceksiniz.
Kursun sonunda, AutoGen’ın katmanlı mimarisinde sağlam bir temel kazanacak, ajanlar arasındaki eşzaman olmayan iletişimi hakimiyet altına alacak ve ölçeklenebilir ve akıllı LLM destekli uygulamalar geliştirmek için gerçek dünya kullanım örnekleri ve en iyi uygulamalarını inceleyeceksiniz.
Daha Fazla...
Son Güncellenme:
Danışanlarımızın Yorumları (4)
Bu, karmaşık konularla çalışmanın ve nasıl başlanacağının farkında olunmasına neden oldu.
Victoria Schmid - Medeo Investment AG
Eğitim - Getting Started with Manus AI
Yapay Zeka Çevirisi
Teori ve uygulamanın bir araya gelmesi, yüksek seviye ve düşük seviye perspektiflerin karışımı
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Eğitim - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
Yapay Zeka Çevirisi
pratik alıştırmalar
Daniel - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Eğitim - Agentic AI in Multi-Agent Systems
Yapay Zeka Çevirisi
Eğitmen sorulara anında cevap veriyor.
Adrian
Eğitim - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
Ankara içi online Yapay Zekâ Ajanları (AI Agents) eğitimi, Ankara içi AI agents eğitim kursları, Ankara içi hafta sonu Yapay Zeka Ajanları kursları, Ankara içi akşam Yapay Zekâ Ajanları (AI Agents) eğitimi, Ankara içi eğitmen liderliğinde AI agents eğitimi, Ankara içi akşam Yapay Zeka Ajanları kursları, Ankara içi Yapay Zeka Ajanları eğitim kampı (boot camp), Ankara içi özel Yapay Zeka Ajanları kursları, Ankara içi Yapay Zekâ Ajanları (AI Agents) eğitmeni (AI agents trainer), Ankara içi AI agents eğitmeni, Ankara içi bire bir Yapay Zeka Ajanları eğitimi, Ankara içi eğitmen liderliğinde Yapay Zeka Ajanları eğitimi, Ankara içi online Yapay Zeka Ajanları eğitimi, Ankara içi Yapay Zeka Ajanları dersleri, Ankara içi yerinde AI agents eğitimi, Ankara içi hafta sonu Yapay Zeka Ajanları eğitimi, Ankara içi Yapay Zekâ Ajanları (AI Agents) koçluğuAnkara içi online AI Agents eğitimi, Ankara içi AI Agents eğitim kursları, Ankara içi hafta sonu AI Agents kursları, Ankara içi akşam AI Agents eğitimi, Ankara içi eğitmen liderliğinde AI Agents eğitimi, Ankara içi AI Agents dersleri, Ankara içi eğitmen liderliğinde AI Agents eğitimi, Ankara içi AI Agents eğitmeni (AI Agents trainer), Ankara içi özel AI Agents kursları, Ankara içi AI Agents koçluğu, Ankara içi hafta sonu AI Agents eğitimi, Ankara içi yerinde AI Agents eğitimi, Ankara içi akşam AI Agents kursları, Ankara içi online AI Agents eğitimi, Ankara içi AI Agents eğitim kampı (boot camp), Ankara içi bire bir AI Agents eğitimi, Ankara içi AI Agents eğitmeni
