Python ile Veri Bilimi ve Yapay Zekaya Giriş Eğitimi

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 liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), paketleri ve veri analizi iş akışlarını tek bir platformda yakalamak, yönetmek ve dağıtmak için Anaconda ekosistemini kullanmak isteyen veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Anaconda bileşenlerini ve kütüphanelerini kurmak ve yapılandırmak.
• Anaconda'ün temel kavramlarını, özelliklerini ve faydalarını anlamak.
• Anaconda Navigator kullanarak paketleri, ortamları ve kanalları yönetmek.
• Veri bilimi ve makine öğrenimi için Conda, R ve Python paketlerini kullanmak.
• Çoklu veri ortamlarını yönetmek için bazı pratik kullanım durumlarını ve teknikleri öğrenmek.

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 yönlü, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeyde Python geliştiricilerine ve veri analistlerine Pandas ve NumPy kullanarak veri analiz ve manipülasyon becerilerini geliştirmeleri hedeflenmektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar:

• Python, Pandas ve NumPy içeren bir geliştirme ortamını kuracaklardır.
• Pandas ve NumPy kullanarak veri analiz uygulaması oluşturacaklardır.
• Gelişmiş veri manipülasyonu, sıralama ve filtreleme işlemlerini gerçekleştireceklerdir.
• Ağregasyon işlemlerini yapacak ve zaman serisi verilerini analiz edeceklerdir.
• Matplotlib ve diğer görselleştirme kütüphaneleri kullanarak veriyi görselleştireceklerdir.
• Veri analiz kodlarını hata ayıklama ve optimize edeceklerdir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), FARM (FastAPI, React ve MongoDB) yığınını kullanarak dinamik, yüksek performanslı ve ölçeklenebilir web uygulamaları oluşturmak isteyen geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• FastAPI, React ve MongoDB'yı entegre eden gerekli geliştirme ortamını kurmak.
• FARM yığınının temel kavramlarını, özelliklerini ve faydalarını anlamak.
• FastAPI ile REST API'leri nasıl oluşturacaklarını öğrenmek.
• React ile etkileşimli uygulamaları nasıl tasarlayacaklarını öğrenmek.
• FARM yığınını kullanarak uygulamaları (ön uç ve arka uç) geliştirmek, test etmek ve dağıtmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), RESTful API'leri daha kolay ve hızlı bir şekilde oluşturmak, test etmek ve dağıtmak için FastAPI ile Python'i kullanmak isteyen geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• FastAPI ve Python ile API'ler geliştirmek için gerekli geliştirme ortamını kurmak.
• FastAPI kütüphanesini kullanarak API'leri daha hızlı ve kolay bir şekilde oluşturmak.
• Pydantic ve OpenAPI temelinde veri modelleri ve şemaları oluşturmayı öğrenmek.
• SQLAlchemy kullanarak API'leri bir veritabanına bağlamak.
• FastAPI araçlarını kullanarak API'lerde güvenlik ve kimlik doğrulama uygulamak.
• Web API'lerini bir bulut sunucusuna dağıtmak için konteyner imajları oluşturmak.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) başlangıç seviyesinden orta seviyeye kadar olan araştırmacılar ve laboratuvar profesyonellerine yöneliktir. Görüntülerin histolojik doku, kan hücreleri, deniz çiçekleri ve diğer biyolojik örneklerle ilgili olarak işleme ve analizi yapmayı öğrenmek için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecek olacaklardır:

• Fiji arayüzünü kullanarak ve ImageJ'in temel fonksiyonlarını uygulama.
• Daha iyi analiz için bilimsel görüntüleri ön işleme ve iyileştirme.
• Hücre sayımı ve alan ölçümü dahil olmak üzere görüntülerin niceliksel analizi.
• Makroları ve eklentileri kullanarak tekrarlanan görevleri otomatikleştirme.
• Biyolojik araştırmalarda belirli görüntü analizi ihtiyaçları için iş akışlarını özelleştirme.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (online veya yerinde), Data Science kullanarak kariyerlerini geliştirmek isteyen veri bilimcileri ve geliştiricileri hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Veri bilimi ve makine öğrenimi hakkında bilgi edinin.
• Veri analitiğini keşfedin.
• Kaggle hakkında bilgi edinin ve nasıl çalıştığını öğrenin.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

Bu eğitmen tarafından yönetilen, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) veri bilimcilerine ve geliştiricilere RAPIDS'i kullanarak GPU hızlandırılmış veri hatları, iş akışları ve görselleştirmeler oluşturmayı, XGBoost, cuML gibi makine öğrenimi algoritmalarını uygulamayı hedef almaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• NVIDIA RAPIDS ile veri modelleri oluşturmak için gerekli geliştirme ortamını kurma.
• RAPIDS'in özelliklerini, bileşenlerini ve avantajlarını anlamak.
• GPU'ları uçtan uca veri ve analitik hatlarını hızlandırmaya kullanma.
• cuDF ve Apache Arrow ile GPU hızlandırılmış veri hazırlığı ve ETL uygulama.
• XGBoost ve cuML algoritmalarıyla makine öğrenimi görevleri nasıl gerçekleştirileceğini öğrenme.
• cuXfilter ve cuGraph ile veri görselleştirmeleri oluşturma ve grafik analizi yürütme.