Türkiye Merkezli Büyük Dil Modelleri (LLMs) Eğitimleri

Bu eğitmen öncülünde, canlı olarak sunulan eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerel), senior yönetim profesyonelerine LLM’ların ne olduğuna, iş işlemlerine potansiyel etkilerini ve ChatGPT, Microsoft Copilot veya Grok gibi AI araçlarının gerçek dünya görevleri için pratik kullanımını değerlendirmeye yönelik olarak düzenlenmiştir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM’ların ne olduğunu ve ChatGPT, Copilot gibi araçlar nasıl işlediğini anlama.
• Pratik ve güvenilir sonuçlar almak için istek tekniklerini kullanma.
• E-posta oluşturma, belge özeti alma ve verimlilik otomasyonu gibi gerçek kullanım senaryolarını değerlendirme.
• AI benimsenmesi için yatırım fırsatlarını ve stratejik uygulamaları tanıma.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim Türkiye (online veya yerinde) stratejik yönetim ekiplerinin LLM'ler ve kurumsal AI araçlarının değerini anlamalarını hedeflemektedir. Katılımcılar, bu araçları üst düzey iş akışlarına entegre etme, daha iyi istemciler oluşturma ve verimlilik ve ROI'yu artırmak için fırsatları değerlendirme konularında bilgi edinecektir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar:

• LLM'lerin nasıl çalıştığını ve ChatGPT, Copilot gibi araçların bunları nasıl kullandığını anlayacaklardır.
• Görevleri otomatikleştirmek ve hızlandırmak için istemcili etkileşimler kullanabileceklerdir.
• E-posta taslağı oluşturma, rapor özeti alma ve anlaşma incelemesi gibi gerçek senaryolara AI araçlarını uygulayabileceklerdir.
• LLM'leri benimsemedeki stratejik faydaları, sınırlamalarını ve lisanslama dikkat edilmesi gereken noktalarını değerlendirebileceklerdir.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel olarak), çeşitli NLP uygulamaları için Meta AI'nin Büyük Dil Modellerini anlamak, ayarlamak ve uygulamak isteyen orta düzeyli ila ileri düzey AI araştırmacıları, veri bilimcileri ve geliştiricilere yönelik olabilir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• Meta AI'nin Büyük Dil Modellerinin mimarisini ve işleyişini anlamak.
• Belirli kullanımlar için Meta AI LLM'leri ayarlama ve fine-tuning yapma.
• Metin özetleme, sohbet botları ve duyarlılık analizi gibi LLM tabanlı uygulamaların uygulanması.
• Büyük dil modellerinin verimli şekilde optimize edilmesi ve dağıtılması.

Bu Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) canlı eğitim, üretken yapay zekanın ilkelerini ve LLM'lerin iş ortamlarındaki uygulamalarını anlamak isteyen ara düzey AI profesyonelleri, iş analistleri ve teknoloji liderleri için tasarlanmıştır. Katılımcılar dönüştürücüler, prompt mühendisliği (prompt engineering) ve bu modellerin gerçek dünya çözümlerinde konuşlandırılmasındaki etik hususlar konusunda bilgi edinecektir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Üretken yapay zeka ve büyük dil modellerinin temel ilkelerini kavramak.
• LLM'leri belirli iş uygulamaları için uygulamak ve ince ayar yapmak.
• İdeal model çıktıları için prompt mühendisliği tekniklerini uygulamak.
• LLM konuşlandırmasındaki etik hususların farkına varmak ve riskleri yönetmek.

Bu eğitmen rehberliğinde, canlı olarak Türkiye (online veya kurum içi) düzenlenen eğitim; LLM'lerin etik çevresini anlamak ve yönetmek isteyen, orta seviye yapay zeka profesyonelleri, etikçiler, veri bilimciler, mühendisler ile politika yapıcılar ve paydaşlar için tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• LLM'lerle ilişkili etik sorunları ve zorlukları belirler.
• Etik çerçeveleri ve ilkeleri LLM dağıtımına uygular.
• LLM'lerin toplumsal etkisini değerlendirir ve potansiyel riskleri azaltır.
• Sorumlu yapay zeka geliştirme ve kullanımı için stratejiler geliştirir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), orta seviyedeki NLP uygulayıcıları ve veri bilimcileri, içerik oluşturucular ve çevirmenler ile dil çevirisi için LLM'leri kullanmak ve çok dilli içerik oluşturmak isteyen küresel işletmelere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM'lerle çapraz dilli öğrenme ve çeviri prensiplerini anlayabilecektir.
• Çeşitli diller arasında içerik çevirmek için LLM'leri uygulayabilecektir.
• LLM'leri eğitmek için çok dilli veri kümeleri oluşturup yönetebilecektir.
• Çeviride tutarlılık ve kaliteyi korumak için stratejiler geliştirebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), finansal piyasa analizi ve tahmini için LLM'leri kullanmak isteyen orta düzey finans analistleri, veri bilimcileri ve yatırım profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM'lerin finansal piyasa analizindeki uygulamasını anlayabilecektir.
• Piyasa içgörüleri için finansal haberleri, raporları ve verileri işlemek için LLM'leri kullanabilecektir.
• Hisse senedi fiyatları, piyasa trendleri ve ekonomik göstergeler için öngörüsel modeller geliştirebilecektir.
• LLM içgörülerini yatırım karar alma süreçlerine entegre edebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), orta düzeydeki çevre bilimcileri ve araştırmacıları, veri analistlerini, politika yapıcıları ve çevre savunucularını hedeflemektedir. Amaçları, Çevresel Modelleme ve Analiz için LLM'leri kullanmaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM'lerin çevre bilimindeki uygulamalarını anlayabilecekler.
• LLM'leri kullanarak çevresel verileri analiz edip modelleyebilecekler.
• Çevresel etki değerlendirmeleri için LLM çıktılarını yorumlayabilecekler.
• Politika ve koruma çabalarını bilgilendirmek için bulgularını etkili bir şekilde iletebilecekler.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (online veya yerinde) orta düzeyde VR ve AR geliştiricileri, oyun tasarımcıları ve AI mühendisleri için düzenlenmiştir. Katılımcılar, daha etkileyici ve yanıt veren ortamlar oluşturmak amacıyla LLM'leri VR ve AR uygulamalarına entegre etmeyi öğrenecektir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• İmmerzif VR ve AR deneyimleri oluşturmak için LLM'lerin rolünü anlamak.
• Etkileşimli diyaloglar ve içerik oluşturma amacıyla LLM'leri kullanan VR ve AR uygulamaları geliştirmek.
• Kullanıcı katılımını artırmak için LLM'leri VR ve AR geliştirme araçlarıyla entegre etmek.
• Sanal uzaylarda AI destekli hikaye ve etkileşim tasarımlarında en iyi uygulamaları uygulamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), ileri düzey yapay zeka uygulamaları için çok modlu verilere Large Language Models (LLMs)'i uygulamak isteyen orta seviyedeki veri bilimcileri, makine öğrenimi mühendisleri ve yazılım geliştiricilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM'lerle çok modlu öğrenmenin prensiplerini anlayabilecektir.
• LLM'leri metin, görüntü ve ses verilerini işlemek ve analiz etmek için uygulayabilecektir.
• Çok modlu veri entegrasyonunun güçlü yönlerinden yararlanan uygulamalar geliştirebilecektir.
• Çok modlu LLM sistemlerinin performansını değerlendirebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), orta düzeydeki siber güvenlik uzmanları ve siber güvenlik önlemlerini ve tehdit istihbaratını geliştirmek için LLM'leri kullanmak isteyen veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM'lerin siber güvenlikteki rolünü anlayabilecektir.
• Tehdit algılama ve analizi için LLM'leri uygulayabilecektir.
• Güvenlik otomasyonu ve yanıtı için LLM'leri kullanabilecektir.
• LLM'leri mevcut güvenlik altyapısıyla entegre edebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), çeşitli sektörlerdeki eğilimleri ve davranışları tahmin etmek için büyük dil modellerini (LLM'ler) kullanmak isteyen orta düzeydeki veri bilimcileri ve iş analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM'lerin temellerini ve tahmin analitiğindeki rollerini anlayabilecektir.
• LLM'leri çeşitli sektörlerdeki verileri analiz etmek ve tahmin etmek için uygulayabilecektir.
• LLM'ler kullanılarak oluşturulan tahmin modellerinin etkinliğini değerlendirebilecektir.
• LLM'leri mevcut veri işleme hatlarına entegre edebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde), hem Large Language Models (LLMs) hem de Reinforcement Learning (RL) konusunda kapsamlı bir anlayış ve pratik beceriler kazanmak isteyen orta seviyedeki veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Transformatör modellerinin bileşenlerini ve işlevselliğini anlayabilecektir.
• Belirli görevler ve uygulamalar için LLM'leri optimize edip ince ayar yapabilecektir.
• Pekiştirmeli öğrenmenin temel prensiplerini ve metodolojilerini anlayabilecektir.
• Pekiştirmeli öğrenme tekniklerinin LLM'lerin performansını nasıl artırabileceğini öğrenebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), çeşitli alanlarda yüksek kaliteli, çeşitli ve ilgi çekici içerik oluşturmak için LLM'lerin gücünden yararlanmak isteyen orta seviyedeki içerik oluşturucular, pazarlamacılar ve eğitim teknolojistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM'lerin yeteneklerini ve içerik oluşturmadaki uygulamalarını anlayabilmek.
• Çeşitli içerik türleri oluşturmak için LLM'leri kurabilmek ve kullanabilmek.
• İstenen çıktıları elde etmek için LLM'leri isteme ve ince ayar yapma konusunda en iyi uygulamaları uygulayabilmek.
• Yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğin kalitesini değerlendirebilmek ve belirli hedef kitleler için iyileştirebilmek.
• LLM'ler ile yaratıcı ve çok modlu içerik oluşturma için gelişmiş teknikleri keşfedebilmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), farklı deneyim ve uzmanlık seviyelerine sahip eğitimciler, EdTech profesyonelleri ve araştırmacılar için tasarlanmıştır; bunların amacı, kişiselleştirilmiş eğitim deneyimleri oluşturmak için LLM'leri kullanmaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM'lerin mimarisini ve yeteneklerini anlayabilecektir.
• LLM'leri kullanarak eğitim içeriğinde kişiselleştirme fırsatlarını belirleyebilecektir.
• LLM'leri içerik kişiselleştirmesi için kullanan uyarlanabilir öğrenme platformları tasarlayabilecektir.
• Öğrenci katılımını ve öğrenme sonuçlarını artırmak için LLM odaklı stratejiler uygulayabilecektir.
• LLM'lerin eğitim ortamlarındaki etkinliğini değerlendirebilecek ve veri odaklı kararlar alabilecektir.

Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) ortamında düzenlenen bu eğitmen rehberliğindeki canlı eğitim, LLaMA, Mistral ve Qwen gibi açık ağırlıklı modelleri belirli iş veya iç uygulamalar için ince ayarlayıp dağıtmak isteyen ara seviye ML uygulayıcılarına ve AI geliştiricilerine yöneliktir.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Açık kaynaklı LLM'lerin ekosistemini ve aralarındaki farkları anlamak.
• LLaMA, Mistral ve Qwen gibi modeller için veri setlerini ve ince ayar yapılandırmalarını hazırlamak.
• Hugging Face Transformers ve PEFT kullanarak ince ayar iş akışlarını yürütmek.
• İnce ayarlanmış modelleri değerlendirmek, kaydetmek ve güvenli ortamlarda dağıtmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), konuşma tanıma ve sentez sistemlerinde LLM'leri uygulamak isteyen başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar yazılım geliştiricileri ve veri bilimcileri için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM'lerin konuşma teknolojilerindeki rolünü anlayabilecektir.
• Doğru konuşma tanıma ve doğal sesli konuşma sentezi için LLM'leri uygulayabilecektir.
• LLM'leri konuşma tanıma motorları ve konuşma sentezleyicileriyle entegre edebilecektir.
• LLM'leri kullanarak konuşma sistemlerinin performansını değerlendirebilecek ve iyileştirebilecektir.
• Konuşma teknolojilerindeki mevcut trendler ve gelecekteki yönler hakkında bilgi sahibi olabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), duyarlı ve akıllı müşteri desteği sohbet robotları oluşturmak için LLM'leri uygulamak isteyen, başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar müşteri desteği ve BT profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Large Language Models (LLMs)’nin temellerini ve mimarisini anlayabilecektir.
• LLM'leri müşteri destek sistemlerine tasarlayabilecek ve entegre edebilecektir.
• Sohbet robotlarının duyarlılığını ve kullanıcı deneyimini geliştirebilecektir.
• Etik hususları ele alabilecek ve sektör standartlarına uygunluğu sağlayabilecektir.
• Gerçek dünya uygulamaları için LLM tabanlı bir sohbet robotunu dağıtabilecek ve bakımını yapabilecektir.

Bu Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) eğitmen-ledirli canlı eğitim, LoRA, Adaptör Ayarlama ve Önek Ayarlama gibi yöntemleri kullanarak büyük dil modellerini daha uygun maliyetli ve verimli bir şekilde ince ayarlamak isteyen ara düzey veri bilimcileri ve yapay zeka mühendisleri için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şu yetkinliklere sahip olacaktır:

• Parametre-etkenli ince ayar yaklaşımları arkasındaki teorik temelleri anlamak.
• Hugging Face PEFT kullanarak LoRA, Adaptör Ayarlama ve Önek Ayarlama uygulamak.
• PEFT yöntemleri ile tam ince ayar arasındaki performans ve maliyet dengelerini karşılaştırmak.
• İnce ayarlı LLM'leri azaltılmış hesaplama ve depolama gereksinimleriyle dağıtmak ve ölçeklendirmek.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye'de (online veya onsite) orta düzeyden ileri seviyeye kadar makine öğrenimi mühendisleri, AI geliştiricileri ve veri bilimciler hedeflenmektedir. Bu eğitimde katılanlar QLoRA'yı kullanarak büyük modellerin etkili şekilde belirli görevler ve özelleştirmeler için fino ayarlanmasını öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• QLoRA ve LLM'ler için nicelendirme teknikleri konusundaki teoriyi anlayacaklardır.
• QLoRA'yı, domain-özel uygulamalar için büyük dil modellerinin fino ayarlanmasında nasıl kullanabileceklerini öğreneceklerdir.
• Nicelendirme kullanarak sınırlı hesaplama kaynaklarında fino ayarlamayı optimize edeceklerdir.
• QLoRA'yı kullanarak fino ayarlanmış modellerin gerçek dünya uygulamalarında etkili bir şekilde dağıtma ve değerlendirme yöntemlerini öğreneceklerdir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), sosyal medya gönderileri, ürün incelemeleri ve müşteri geri bildirimi gibi çeşitli metin kaynaklarından halkın görüşlerini analiz etmek ve yorumlamak için LLM'leri uygulamak isteyen orta düzeydeki veri ve pazarlama profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Duygu analizinin prensiplerini ve LLM'ler kullanılarak uygulanmasını anlayabilmek.
• Duygu analizi için veri kümelerini ön işlemek ve hazırlamak.
• LLM'leri, metindeki duyguları doğru bir şekilde yansıtacak şekilde eğitmek ve ince ayar yapmak.
• Sosyal medya ve diğer metin kaynaklarından gerçek zamanlı olarak duygu analizi yapmak.
• Duygu analizi bulgularını iş stratejilerine ve karar alma süreçlerine entegre etmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), LLM'leri kullanarak kodlama iş akışlarını hızlandırmak ve ayrıntılı, kapsamlı belgeler oluşturmak isteyen orta düzey yazılım geliştiricileri ve teknik yazarlar için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM'lerin kod üretimi ve yazılım belgelemesini otomatikleştirmedeki rolünü anlayabilecektir.
• Doğru ve verimli kod parçacıkları ve belgeler oluşturmak için LLM'leri kullanabilecektir.
• Artan üretkenlik için LLM'leri yazılım geliştirme yaşam döngüsüne entegre edebilecektir.
• Otomatik araçlar kullanarak yüksek kaliteli belgeleme standartlarını koruyabilecektir.
• Yazılım geliştirmede yapay zeka kullanımının etik yönlerini ve en iyi uygulamalarını ele alabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), iş dünyası profesyonelleri ve veri analistlerinin, iş içgörüleri elde etmek için LLM'lerin gücünden yararlanmalarını amaçlamaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM'lerin temellerini ve iş zekası bağlamındaki uygulamalarını anlayacaklardır.
• LLM'leri büyük veri kümelerini analiz etmek ve anlamlı içgörüler çıkarmak için uygulayabileceklerdir.
• LLM güdümlü analitiği stratejik iş karar alma süreçlerine entegre edebileceklerdir.
• LLM'leri iş dünyasında kullanmanın etik yönlerini ve en iyi uygulamalarını değerlendirebileceklerdir.
• Yapay zekadaki gelecekteki trendleri öngörebilecek ve iş zekası alanındaki değişen ortam için hazırlıklı olabileceklerdir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yenilikçi LLM destekli uygulamalar geliştirmek isteyen orta ve ileri düzeydeki geliştiriciler ve veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM'lerle kullanmak üzere LlamaIndex'i kurmak ve yapılandırmak.
• LLM işlevselliğini artırmak için özel veri kümelerini LlamaIndex kullanarak indekslemek ve sorgulamak.
• LlamaIndex ve LLM'leri kullanan gelişmiş uygulamalar tasarlamak ve geliştirmek.
• LLM'lerle ve LlamaIndex ile çalışırken en iyi uygulamaları anlamak ve uygulamak.
• LLM destekli uygulamaları dağıtırken etik hususları anlamak.

Bu eğitmen yönlendirilmiş, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerelde) ara seviye AI araştırmacıları, makine öğrenimi profesyonelleri ve veri bilimciler hedeflenmektedir. Katılımcılar LlamaIndex'i kullanarak AI modellerinin yeteneklerini geliştirecek, bunları çeşitli uygulamalarda daha doğru ve güvenilir hale getirmeyi öğrenecektir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LlamaIndex'in ilkelerini ve bileşenlerini anlamak.
• Veriyi LLM'lerle kullanım için alıp yapılandırmak.
• AI model performansını artırmak için bağlam artırımını uygulamak.
• LlamaIndex'i mevcut AI sistemlerine ve iş akışlarına entegre etmek.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeydeki profesyonellerin prompt mühendisliği ve az veriye dayalı öğrenmenin gücünü kullanarak LLM performansını gerçek dünya uygulamaları için optimize etmeyi öğrenebilmeleri için düzenlenmiştir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Prompt mühendisliği ve az veriye dayalı öğrenme prensiplerini anlamak.
• Çeşitli NLP görevleri için etkili promptlar tasarlamak.
• Az veriyle LLM'leri uyarlama için az veriye dayalı teknikleri kullanmak.
• LLM performansını pratik uygulamalar için optimize etmek.

LangGraph, durum bilgisi olan, çok oyunculu LLM uygulamalarını composable grafikler olarak, kalıcı durum ve yürütme üzerinde kesin kontrol sağlayarak oluşturma çatısıdır.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeyden ileri düzeydeki profesyoneller hedeflenmektedir. Bu profesyoneller, gerekli uyumlu, izlenebilir ve yönetim kontrolleriyle LangGraph tabanlı hukuki çözümler tasarlamayı, uygulamayı ve işletmeyi öğrenmek isteyebilirler.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Denetim izlenebilirliği ve uyumluluğu koruyan hukuki spesifik LangGraph iş akışları tasarlayabilir.
• Grafik durumu ve işleme hukuki ontolojileri ve belge standartlarını entegre edebilirler.
• Koruma bariyerleri, insan-döngüsü içi onaylar ve izlenebilir karar yolları uygulayabilirler.
• Gözlem kabiliyeti ve maliyet kontrolleri ile LangGraph hizmetlerini üretimde dağıtma, izleme ve bakımını yapabilirler.

Kurs Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden geçirme uygulaması.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek isterseniz, lütfen bize ulaşın.

Bu eğitmen ledürlü canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), otomatik çeviri, kalite değerlendirme ve kurumsal yönetimi gerçekleştirmek isteyen üst düzey mühendisler, AI uzmanları ve lokalizasyon liderleri için düzenlenmiştir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Açık kaynaklı ve özel modelleri entegre eden kurumsal düzeyde LLM lokalizasyon hattlarını oluşturabilirler.
• Çeviri tutarlılığı için otomatik kalite güvencesi iş akışları ve kalite metriklerini uygulayabilirler.
• Çok dilli içerik üretimi için yönetim ve onay çerçevelerini kurabilirler.
• Güvenli ortamlarda ölçeklenebilir, denetlenebilir LLM tabanlı lokalizasyon sistemleri dağıtabilirler.

SQL için Yapay Zeka, yapay zekanın (YB) ve büyük dil modellerinin (LLM'lerin) kurumsal veri ortamlarında SQL sorgularının oluşturulması, yürütülmesi ve yorumlanması süreçlerini otomatikleştirmenin, optimize etmenin ve geliştirmenin uygulamalarıdır.

Bu eğitmen destekli canlı eğitim (online veya yerinde) orta düzeydeki veri mühendisleri ve teknik liderler için tasarlanmıştır. Katılımcılar, doğal dil sorgulamasını, akıllı optimizasyonu ve otomatik veri analizini mümkün kılan SQL iş akışlarına yapay zeka yeteneklerini entegre etmek isteyen kişiler hedef kitlesidir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecektir:

• GPT, DeepSeek, LLaMA, Qwen ve Mistral gibi LLM'leri SQL ortamlarına entegre etme.
• Konuşma veri erişimi için doğal dil-SQL kanalları oluşturma.
• AI destekli sorgu optimizasyonu ve hata tespiti uygulama.
• Kurumsal kullanım için güvenli, denetlenebilir AI-SQL iş akışları tasarlama.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli sunum ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden deneyim.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bize ulaşın.

LangGraph, durumlu, çok aktörlü LLM uygulamalarını oluşturma için dayanıklı durum ve yürütme kontrolü ile bileşik grafikler olarak oluşturmaya yönelik bir kurgudur.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (online veya on-site) orta düzeyden uzman düzeyine kadar olan ve LangGraph tabanlı finans çözümünü tasarlamak, uygulamak ve işletmek isteyen profesyonelleri hedef alır. Bu süreçte doğru yönetim, gözlemlilik ve uyumluluğa önem verilmektedir.

Eğitim sonunda katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanabilecekler:

• Yasal düzenlemelere ve denetim gereksinimlerine uygun finans için özel LangGraph iş akışlarını tasarlamak.
• Finansal veri standartlarını ve ontolojilerini graf durumu ve araçlara entegre etmek.
• Kritik işlemler için güvenilirlik, güvenlik ve insanlı döngü kontrolünü uygulamak.
• LangGraph sistemlerini performans, maliyet ve SLA'lar açısından dağıtımı, izlemeyi ve optimize etmeyi gerçekleştirmek.

Eğitim Formatı

• Aktif ders anlatımı ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden deneyimler.

Eğitim Özel Talep Seçenekleri

• Bu kurs için özel bir eğitim talebi yapmak isterseniz, lütfen bize ulaşarak düzenleme yapın.

Vertex AI, metin, ses ve görüntü verilerini tek bir hat entegre eden çok modlu LLM çalışma akışları oluşturmak için güçlü araçlar sağlar. Uzun bağlam penceresi desteği ve Gemini API parametreleri ile planlama, akıl yürütme ve çapraz modlu zeka alanında gelişmiş uygulamalara olanak tanır.

Bu, eğitmen eşliğinde sunulan canlı eğitim (Çevrimiçi veya Kurumsal), katılımcıların Vertex AI'de çok modlu AI çalışma akışlarını tasarlamasına, geliştirmesine ve optimize etmesini amaçlayan ara düzey ile ileri düzey uygulamalar için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Çok modlu girdiler ve çıktılar için Gemini modellerini kullanmayı öğrenirler.
• Karmaşık akıl yürütme için uzun bağlam çalışma akışlarını uygulayacaklardır.
• Metin, ses ve görüntü analizi entegre eden çalışma akışlarını tasarlayacaklardır.
• Performans ve maliyet etkinliği için Gemini API parametrelerini optimize edeceklerdir.

Kurs Formatı

• İnteraktif ders ve tartışma.
• Çok modlu çalışma akışları ile uygulamalı laboratuvarlar.
• Uygulamalı çok modlu kullanım durumları için proje temeli alıştırmalar.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.

LangGraph, LLM'ler tarafından desteklenen durum bilgisi olan ve çok oyunculu iş akışları oluşturmayı sağlayan bir platformdur. Bu platform, yürütme yolları üzerinde kesin kontrol sağlar ve durum kalıcılığını yönetir. Sağlık alanında bu yetkinlikler, uyumluluk, entegrasyon ve tıp iş akışlarına uyan karar destek sistemleri oluşturmada kritik öneme sahiptir.

Bu eğitmen-leden, canlı eğitim (online veya yerinde) ara seviye ile üst düzey profesyoneller hedeflenmektedir. Bu kişiler, düzenleyici, etik ve operasyonel zorluklarla başa çıkarak LangGraph tabanlı sağlık çözümleri tasarlama, uygulama ve yönetme becerilerini geliştirmeyi amaçlar.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Uyumluluğu ve denetlenebilirliği göz önünde bulundurarak sağlık spesifik LangGraph iş akışları tasarlamak.
• LangGraph uygulamalarını tıbbi ontolojiler ve standartlarla (FHIR, SNOMED CT, ICD) entegre etmek.
• Hassas ortamlarda güvenilirlik, izlenebilirlik ve açıklanabilirlik için en iyi uygulamaları uygulamak.
• LangGraph uygulamalarını sağlık üretim ortamlarında dağıtmak, izlemek ve doğrulamak.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Gerçek dünya vakası çalışmaları ile pratik alıştırmalar.
• Canlı-lab ortamında uygulama uygulaması.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümünü talep etmek için lütfen bize ulaşın.

Bu eğitmen yönetimi, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), orta düzeydeki yapay zeka geliştiricileri ve yerelleştirme mühendislerinin hem özel hem de açık kaynaklı LLM'leri kullanarak ölçeklenebilir, otomatik çeviri hızlandırıcıları tasarlamak isteyen kişilere yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Modern LLM çerçeveleri ve API'leri kullanarak çeviri akışlarını tasarlamak ve dağıtmak.
• Ölçeklenebilir çeviri sistemlerine açık kaynaklı ve ticari modelleri entegre etmek.
• İyileştirme, komut dizisi mühendisliği ve otomasyon aracılığıyla çeviri kalitesini optimize etmek.
• Kurumsal ortamlar için maliyet verimli ve uyumlu çeviri altyapısı uygulamak.

LangGraph, durumlu, çok aktörlü LLM uygulamalarını oluşturmaya yönelik, kalıcı durumu ve yürütme kontrolünü sağlayan bileşik grafikler şeklinde bir framework'dür.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), hızla optimize etmek, hata ayıklamak, izlemek ve üretim düzeyinde LangGraph sistemlerini işletmek isteyen ileri düzey AI platform mühendisleri, AI için DevOps'lar ve ML mimarları için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Karmaşık LangGraph topolojilerini hız, maliyet ve ölçeklenebilirlik açısından tasarlama ve optimizasyonu.
• Tekrarlamalar, zaman aşımına uğramalar, idempotentlik ve kontrol noktasi tabanlı kurtarma ile güvenilirliği mühendisliği.
• Graf yürütümlerini hata ayıklama ve izleme, durumu inceleme ve sistemli olarak üretim sorunlarını yeniden üretme.
• Grafikleri günlükler, metrikler ve izlemeler ile donatma, üretim ortamına dağıtma ve SLA'ları ve maliyetleri izleme.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders anlatımı ve tartışmalar.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden uygulama.

Eğitim Özelizzazione Seçenekleri

• Bu eğitim için özel bir eğitim talep etmek istiyorsanız, lütfen bize başvurun ve düzenleme yapın.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya kurum içi) orta düzeydeki geliştiricilerin çeşitli görevler ve alanlar için üretici yapay zeka ile LLMs'leri kullanmayı öğrenmeyi amaçlamaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Üretici yapay zeka nedir ve nasıl çalıştığına açıklık getirebilecekler.
• LLMs'leri güçlendiren transformer mimarisini tanımlayabilecekler.
• Empirik ölçek yasalarını farklı görevler ve kısıtlamalar için optimize etmek için kullanabilecekler.
• LLMs'leri eğitmek, ince ayarlamak ve dağıtmak için en son araçları ve yöntemleri uygulayabilecekler.
• Üretici yapay zakanın toplum ve iş dünyası için sunulan fırsatları ve risklerini tartışabilecekler.

LLM'ler ve AutoGen ile CrewAI gibi otonom ajan çerçeveleri, insan benzeri işbirliği ve karar verme süreçlerini simüle ederek DevOps ekiplerinin değişiklik takibi, test oluşturma ve uyarı sınıflandırma gibi görevleri nasıl otomatize ettiğini yeniden tanımlamaktadır.

Bu eğitmen önderliğindeki canlı eğitim (online veya yerinde), büyük dil modelleri (LLM'ler) ve çoklu ajan sistemleri destekli DevOps otomasyon iş akışlarını tasarlama ve uygulama konusunda ileri düzeydeki mühendisleri hedeflemektedir.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Akıllı otomasyon için CI/CD iş akışlarına LLM tabanlı ajanları entegre etmek.
• Ajanlar kullanarak test oluşturma, commit analizi ve değişiklik özetlerini otomatize etmek.
• Uyarıları sınıflandırmak, yanıtlar oluşturmak ve DevOps önerileri sunmak için birden fazla ajanı koordine etmek.
• Açık kaynaklı çerçeveler kullanarak güvenli ve sürdürülebilir ajan destekli iş akışları geliştirmek.

Kurs Formatı

• İnteraktif ders ve tartışma.
• Bolca alıştırmalar ve pratik.
• Canlı laboratuvar ortamında uygulamalı çalışma.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek üzere lütfen bizimle iletişime geçin.

Postgres, AI destekli sistemler ve veri zekası uygulamalarının temeli olarak kullanılan gelişmiş bir açık kaynaklı ilişkisel veritabanıdır.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), Postgres içinde AI yeteneklerini doğrudan entegre, yönetmek ve optimize etmek isteyen orta düzeydeki veritabanı uzmanları ve geliştiriciler için düzenlenmiştir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Postgres'in AI iş yükleri için uzantılarını kurma ve yapılandırma.
• pgvector kullanarak gömülme ve benzerlik aramasını uygulama.
• Postgres ile açık kaynaklı ve özel LLM'leri gerçek zamanlı洞察 için entegre etme.
• AI destekli sorgular ve iş akışları için Postgres'i optimize etme.

Kurs Formatı

• Etkileşimli sunum ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden deneyim.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.

Öğretmenli, canlı olarak sunulan bu eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), prompt enjeksiyonu, veri sızıntısı ve filtrelenmemiş çıktılar gibi LLM destekli uygulamalarla ilgili riskleri belirlemek ve azaltmak; girdi doğrulama, insan gözetimi ve çıktı güvenlik önlemleri gibi güvenlik kontrollerini uygulamak isteyen ara seviyeden ileri seviyeye AI geliştiricileri, mimarlar ve ürün yöneticileri için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• LLM tabanlı sistemlerin temel güvenlik açıklarını anlayacak.
• Güvenli tasarım ilkelerini LLM uygulama mimarisine uygulayacak.
• Doğrulama, filtreleme ve güvenlik için Guardrails AI ve LangChain gibi araçları kullanacak.
• Kumulative izole etme (sandboxing), kırmızı takım testleri (red teaming) ve insan gözetimli incelemeler gibi teknikleri üretim kalitesindeki süreçlere entegre edecek.

LangGraph, içerik akışları için koşullu ve çok adımlı LLM ve araç iş akışlarını etkinleştiren graf tabanlı bir orkestrasyon çerçevesidir. Pazarlama otomasyonu ve kişiselleştirilmiş içerik hatlarının otomatikleştirilmesi ve optimize edilmesi için idealdir.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleştirilen canlı eğitim (online veya yerinde), dinamik, dalga yapısı e-posta kampanyaları ve içerik oluşturma hatlarını kullanarak uygulamak isteyen orta düzeydeki pazarlama uzmanları, içerik stratejistleri ve otomasyon geliştiricilerine yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Koşullu mantıkla graf tabanlı içerik ve e-posta iş akışları tasarlayabilirler.
• Oto kişiselleştirme için LLM'leri, API'leri ve veri kaynaklarını entegre edebilirler.
• Çok adımlı kampanyalar boyunca durum, bellek ve bağlam yönetimi yapabilirler.
• İş akışı performansını ve teslimat sonuçlarını değerlendirebilir, izleyebilir ve optimize edebilirler.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli dersler ve grup tartışmaları.
• E-posta iş akışları ve içerik hatlarını uygulayan laboratuvarlar.
• Kişiselleştirme, segmentasyon ve dalga mantığına dayalı senaryo temelli alıştırmalar.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümünü talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.

Türkiye'da (çevrimiçi veya yüz yüze) eğitmen yönetimiyle sunulan bu canlı eğitim, belirli görevler ve veri kümeleri için önceden eğitilmiş modelleri özelleştirmek isteyen orta düzeyden ileri düzeye kadar profesyonelleri hedefler.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• İnce ayarın ilkelerini ve uygulamalarını anlamak.
• Önceden eğitilmiş modelleri ince ayarlamak için veri kümelerini hazırlamak.
• Doğal dil işleme (NLP) görevleri için büyük dil modellerini (LLM'ler) ince ayarlamak.
• Model performansını optimize etmek ve yaygın zorlukların üstesinden gelmek.

LangGraph; dallanma, araç kullanımı, bellek ve kontrollü çalışmayı destekleyen, grafik yapılı LLM iş akışlarını oluşturmak için tasarlanmış bir çerçevedir.

Bu eğitmen yönetimli, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), LangGraph’ın grafik mantığını LLM ajan döngüleriyle birleştirerek müşteri destek ajanları, karar ağaçları ve bilgi getirme sistemleri gibi dinamik, bağlam duyarlı uygulamalar geliştirmek isteyen orta düzey mühendisler ve ürün ekipleri için hazırlanmıştır.

Eğitim sonunda katılımcılar şu yetkinliklere sahip olacaktır:

• LLM ajanlarını, araçları ve belleği koordine eden grafik tabanlı iş akışları tasarlayacaktır.
• Güçlü çalıştırma için koşullu yönlendirme, yeniden deneme ve yedek (fallback) mekanizmaları uygulayacaktır.
• Ajan döngülerine getirme (retrieval), API’ler ve yapılandırılmış çıktılar entegre edecektir.
• Güvenilirlik ve güvenlik için ajan davranışlarını değerlendirecek, izleyecek ve güçlendirecektir.

Kursun Formatı

• Etkileşimli ders ve yönetilen tartışmalar.
• Sandbox ortamında kılavuzluklı laboratuvar uygulamaları ve kod incelemeleri.
• Senaryo bazlı tasarım egzersizleri ve arkadaş değerlendirme.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.

Kod Anlama, Refactoring ve Dokümantasyon için LLM'ler, büyük dil modellerini (LLM'ler) yazılım ekipleri genelinde kod kalitesini artırmak, teknik borcu azaltmak ve dokümantasyon görevlerini otomatikleştirmek için kullanmaya odaklanan teknik bir kursudur.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (online veya şirket içi), GPT gibi LLM'leri kullanarak karmaşık veya miras kod tabanlarını daha etkili bir şekilde analiz etmek, refactoring yapmak ve dokümante etmek isteyen ara düzeyden ileri düzeye yazılım profesyonelleri için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Tanımadıkları depolardaki kodu, bağımlılıkları ve mantığı açıklamak için LLM'leri kullanmak.
• Anti-paternleri belirlemek ve refactoring yapmak, kod okunabilirliğini artırmak.
• Satır içi yorumlar, README dosyaları ve API dokümantasyonunu otomatik olarak oluşturmak ve güncellemek.
• LLM tabanlı içgörülerini mevcut CI/CD ve inceleme iş akışlarına entegre etmek.

Kursun Formatı

• İnteraktif ders ve tartışma.
• Bol miktarda egzersiz ve pratik.
• Canlı laboratuvar ortamında uygulayarak öğrenme.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özel bir eğitim talep etmek isterseniz lütfen bizimle iletişime geçin.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), çeşitli NLP görevlerini gerçekleştirmek ve farklı amaçlar için yeni ve çeşitli içerikler oluşturmak amacıyla LLM'leri kullanmak isteyen orta seviyedeki veri bilimcileri, yapay zeka geliştiricileri ve yapay zeka meraklılarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM'ler ve temel araçlarla bir geliştirme ortamı kurmak.
• LLM'ler ile NLU ve NLI görevlerini uzmanlıkla gerçekleştirmek.
• Bilgi grafiklerini etkili bir şekilde çıkarmak, çıkarım yapmak ve kullanmak.
• Konuşma uygulamaları için LLM'leri kullanarak diyaloglar oluşturmak ve yönetmek.
• LLM'ler ve üretken yapay zeka tarafından oluşturulan içerik kalitesini ve çeşitliliğini değerlendirmek.
• Etik ilkeleri uygulamak, LLM'lerin adil ve sorumlu kullanımını sağlamak.

LangGraph; planlama, dallanma, araç kullanımı, bellek ve kontrollü yürütme destekleyen, grafik yapılandırılmış LLM uygulamaları oluşturma çerçevesidir.

Bu eğitmen önderliğindeki canlı eğitim (online veya şirket içi), LangGraph kullanarak güvenilir ve çok adımlı LLM iş akışlarını tasarlamak ve geliştirmek isteyen başlangıç seviyesi geliştiriciler, istem (prompt) mühendisleri ve veri uzmanlarına yöneliktir.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• LangGraph'ın temel kavramlarını (düğümler, kenarlar, durum) ve bunları ne zaman kullanılması gerektiğini açıklayacak.
• Dallanan, araç çağıran ve bellek koruyan isteme zincirleri oluşturacak.
• Alma (retrieval) ve harici API'leri grafik iş akışlarına entegre edecek.
• LangGraph uygulamalarını güvenilirlik ve güvenlik açısından test, hata ayıklama ve değerlendirecek.

Kurs Formatı

• İnteraktif ders ve rehberli tartışma.
• Sandbox ortamında rehberli laboratuvar çalışmaları ve kod incelemeleri.
• Tasarım, test ve değerlendirme üzerine senaryo bazlı alıştırmalar.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş eğitim talep etmek isterseniz, lütfen düzenleme amacıyla bizimle iletişime geçin.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), çeşitli doğal dil görevleri için Büyük Dil Modelleri kullanmak isteyen başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar olan geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Popüler bir LLM içeren bir geliştirme ortamı kurmak.
• Temel bir LLM oluşturmak ve özel bir veri kümesi üzerinde ince ayar yapmak.
• Metin özetleme, soru cevaplama, metin oluşturma ve daha fazlası gibi farklı doğal dil görevleri için LLM'leri kullanmak.
• TensorBoard, PyTorch Lightning ve Hugging Face Datasets gibi araçları kullanarak LLM'leri ayıklamak ve değerlendirmek.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) orta düzey mühendisler ve mimarlar hedeflenmektedir. Tencent Hunyuan kullanarak büyük ve MoE modellerini daha düşük gecikme süresi, daha güçlü akış hızı ve daha iyi maliyet kontrolü ile dağıtmayı amaçlayan kişiler için yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir: Hunyuan üretim dağıtım desenlerini açıklar, inferans performansını optimize eder, toplu işlem ve kvantleştirme stratejileri uygular, ölçeklenebilir sunma işlemlerini planlar.

Bu eğitmen yönlü, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeydeki geliştiriciler, teknik ürün ekibi ve AI uygulayıcıları için düzenlenmiştir. Katılımcılar Hunyuan modellerini kullanarak çoklu modlu uygulamalar oluşturma, görüntü, 3B ve video üretimi ve teslimatı için.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar prompt tabanlı iş akışları oluşturacak, çoklu modlu varlıkları üretip gözden geçirecek, çıkışları uygulamalar veya API'ler aracılığıyla sunacak ve Hunyuan yeteneklerini kurumsal ürün yığınlarına bağlayabilecektir.

Bu eğitimin, Türkiye'de (çevrimiçi veya yerinde) başlangıç seviyesinden orta seviyeye kadar olan AI uzmanları için tasarlanmıştır ve MCP kullanarak AI asistanlarını dış araçlar, veriler ve kurumsal hizmetlerle entegre etmeyi hedefler.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar, MCP kavramlarını açıklama, temel mimari bileşenleri belirleme, temel bir entegrasyon kurma ve güvenlik iyi uygulamalarını uygulama becerilerini edinecektir.

Bu eğitmen lededir, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) ara düzey kurumsal mimarlara Model Kontekst Protokolünü kullanarak güvenli, ölçeklenebilir ve yönetilebilir aracılık entegrasyon platformları tasarlamayı hedefler.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar MCP mimarisini ve kurumsal desenleri açıklar, güvenli entegrasyon platformları tasarlama, yönetim ve erişim kontrollerini uygulama, dağıtım ve ölçekleme seçeneklerini değerlendirme becerilerini kazanmış olacaklardır.

Bu eğitmen yönlendirilmiş, canlı eğitim Türkiye (online veya yerinde) orta düzeydeki geliştiriciler, mimarlar ve platform mühendislerine yönelik olarak MCP'yi kullanarak kurumsal dağıtım ve işlemler için güvenilir sunucular ve istemciler oluşturmayı amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar, MCP mimarisini uygulamada açıklama, üretim-çerez entegrasyonları oluşturma, MCP hizmetlerini dağıtım ve gözlemlenbilirlik ile sürümleme, dayanıklılık ve destek desenleri uygulama yeteneğine sahip olacaklardır.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) ara düzeydeki IT liderleri, uyumluluk profesyonelleri, güvenlik takımları ve kurumsal mimarlar hedeflenmektedir. Bu grup, egemen AI ilkelerini ve yönetim uygulamalarını kullanarak hassas verileri koruyan, yerelleştirme gereksinimlerini destekleyen ve tedarikçi bağımlılığını azaltan AI ortamları tasarlamayı öğrenmek ister.

Bu eğitim sonunda katılımcılar egemen AI kavramlarını açıklayabilir, barındırma ve yönetim seçeneklerini değerlendirebilir, ipuçları ve günlükler için kontrolleri tanımlayabilir ve pratik bir benimsenme rota oluşturabilir.