Bize Ulaşın

Eğitim İçeriği

Gün 1 | Araçların Anlaşılması ve İlk Oluşturma

Modül 1 | Yapay Zeka Kodlama Araçları Nasıl Çalışır

Kapsanan konular:
• Bağlam pencerelerini ve sınırlamalarını anlama
• Durumsuzluk ve bir oturum sırasında yapay zeka modellerinin bilgiyi nasıl koruduğu
• Planla → Uygula → Gözden Geçir iş akışı
• Yapay zeka kodlama araçlarının nerede iyi çalıştığı ve nelerde zorlandığı
• Yapay zeka asistanları ile etkili bir şekilde işbirliği yapma için en iyi uygulamalar

Modül 2 | Yapay Zeka Kodlama Manzarası

Kapsanan konular:
• Mevcut yapay zeka kodlama ekosisteminin genel bakışı
• Cursor, GitHub Copilot ve Claude Code gibi araçlar arasındaki farkların anlaşılması
• Farklı görevler için doğru modeli ve aracı seçme
• Çeşitli kodlama asistanlarının güçlü ve zayıf yönleri
• Geliştirme ekipleri içinde araç kullanımı için pratik öneriler

Modül 3 | İstem Yapısı (Prompt Anatomy)

Kapsanan konular:
• Etkili bir istemin temel bileşenleri
• Bağlam sağlama ve görevi net bir şekilde tanımlama
• Çıktı formatlarını ve kısıtlamaları belirleme
• Yaygın istem çerçeveleri ve şablonları
• İstem kalitesini ve tutarlılığını artırma teknikleri

Modül 4 | İlk Kodlama: Sıfırdan Oluşturma

Kapsanan konular:
• Boş bir klasörden proje oluşturma
• Başlangıç uygulama yapısını ve iskeletini oluşturma
• Bağımlılıkların ve proje yapılandırmasının yönetimi
• Üretilen kodun iteratif olarak iyileştirilmesi
• Son çözümü test etme ve rafine etme

Gün 2 | Mevcut Kod Tabanları, Kişiselleştirme ve Gözden Geçirme

Modül 5 | Kod Tabanında Çalışma

Kapsanan konular:
• Yeni bir kod tabanını gezinme ve anlama
• Yapay zeka araçlarını kullanarak mevcut projeleri sorgulama ve analiz etme
• Uygulama yapısını ve bağımlılıklarını haritalama
• Dokümantasyon ve teknik özetler oluşturma
• Mevcut projelere dahil olmayı hızlandırma

Modül 6 | Günlük Görevler: Hata Düzeltme, Özellik Ekleme ve Test

Kapsanan konular:
‡ Bug'ları araştırmak ve düzeltmek için yapay zeka araçlarını kullanma
‡ Yeni özellikler ve iyileştirmeler uygulama
‡ Otomatik test yazma ve geliştirme
‡ Üretilen kodu ve değişiklikleri doğrulama
‡ Günlük geliştirme görevlerinde üretkenliği artırma

Modül 7 | Kişiselleştirme: Nedir?

Kapsanan konular:
‡ Proje kurallarını ve yapılandırma dosyalarını anlama
‡ AGENTS.md ve proje hafıza kavramlarına giriş
‡ Kişiselleştirme mekanizmalarının nerede ve ne zaman uygulandığı
‡ Yapay zeka asistanlarını yapılandırma için en iyi uygulamalar
‡ Gelişmiş uygulama yaklaşımlarına genel bakış

Modül 8 | Koruyucu Önlemler, Riskler ve Yargılayıcı Yetenek

Kapsanan konular:
‡ Yapay zeka tarafından üretilen kodu gözden geçirme ve doğrulama
‡ Yaygın hata durumlarını ve sınırlamaları anlama
‡ İstem enjeksiyonu (prompt injection) ve güvenlik risklerini fark etme
‡ Hangi işlerin yapay zekaya devredilebileceğine karar verme
‡ Yazılım geliştirmede insan yargılayıcılığını uygulama ve hesap verebilirliği koruma

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

Önceden kodlama veya yapay zeka aracı deneyimi gerekmez.

Kod veya Git ile temel seviyede aşinalık faydalıdır

Lisanslı Hesap (Claude Code / Cursor / Copilot)

Hedef Kitle:

Yapay zeka destekli yazılım geliştirmeye yeni başlayanlar, kodlama bilmeyenler ve ara sıra kodlama yapanlar ile kalite güvencesi (QA), veri, ürün veya operasyon alanlarında çalışan teknik roldeki kişiler. Geliştirme geçmişi varsayılmaz.

 14 Saatler

Katılımcı Sayısı


Katılımcı başına fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (2)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler