Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
LLM Uygulama Mimarisi ve Tasarımı
- Asistanlar, yardımcı araçlar (copilots) ve iş akışı otomasyonu için yaygın OpenAI uygulama desenleri
- İş gereksinimlerine, güvenilirliğe ve kullanıcı deneyimine uygun mimari seçimi
- Korotip kodlarından sürdürülebilir uygulama tasarımına geçiş
İsteme Tasarımı, Bağlam ve Yapılandırılmış Çıktılar
- Tahmin edilebilir davranış için sistem, kullanıcı ve geliştirici talimatlarının yapılandırılması
- Tutarlılık, görev kontrolü ve daha net yanıtlar için istemelerin tasarlanması
- Aşağı akış uygulama mantığını desteklemek üzere yapılandırılmış çıktılarının kullanılması
- Bağlam pencerelerinin, konuşma durumunun ve yanıt kalitesinin yönetilmesi
Araç Kullanımı ve İş Akışı Orkestrasyonu
- Dış hizmetlerle birlikte fonksiyon çağırma ve araç destekli iş akışlarının kullanımı
- Girdi ve çıktıların doğrulanması, hataların yönetilmesi ve yedek davranışların uygulanması
- Pratik iş görevleri için çok adımlı akışların tasarlanması
Bilgi Çekme ve Bilgiye Dayandırma (Knowledge Grounding)
- Bilgi çekme ile güçlendirilmiş üretimin (RAG) ne zaman uygun olduğunun belirlenmesi
- Faydalı bilgi çekme için belgelerin hazırlanması ve içeriğin parçalara ayrılması
- İlgili bağlamın çekilmesi ve yanıtların güvenilir kaynaklara dayandırılması
Değerlendirme, Güvenlik Önlemleri ve Operasyonel Hazırlık
- Kalite kriterlerinin tanımlanması ve iş akışlarının beklenen sonuçlara göre test edilmesi
- Hallüsinasyonların azaltılması ve güvensiz, alakasız veya belirsiz isteklerin yönetilmesi
- Kullanım, gecikme, token tüketimi ve maliyetin izlenmesi
- Dağıtım, destek ve sürekli iyileştirme için uygulamaların hazırlanması
Uygulamalı Kodlama Atölyesi
- İsteme tasarımı, yapılandırılmış çıktı, araç kullanımı ve bilgi çekmeyi birleştiren küçük uçtan uca bir OpenAI uygulamasının oluşturulması
- Tasarım kararlarının gözden geçirilmesi, yaygın sorunların incelenmesi ve üretim kullanımı için pratik sonraki adımların belirlenmesi
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Büyük dil modelleri kavramlarına ve API tabanlı uygulama geliştirmeye aşinalık
- REST API'leri, JSON ve isteme odaklı uygulama iş akışlarıyla çalışma deneyimi
- Python, JavaScript veya benzeri bir dilde orta düzeyde programlama deneyimi
Hedef Kitle
- LLM destekli uygulamalar geliştiren yazılım geliştiricileri
- OpenAI tabanlı çözümler tasarlayan yapay zeka mühendisleri ve teknik liderler
- Üretim ortamındaki yapay zeka özelliklerinden sorumlu ürün ekipleri ve çözüm mimarları
7 Saatler