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.
Süre 14 Saat
Eğitim İçeriği
Front-End için Üretken Yapay Zekâya Giriş
- Yazılım geliştirmede üretken yapay zekâ nedir?
- Araçlar genel bakış: ChatGPT, GitHub Copilot, Codeium vb.
- Kullanıcı arayüzü geliştirmede yapay zekânın faydaları ve sınırlamaları
İstem Tabanlı Kullanıcı Arayüzü Üretimi
- HTML yapısı ve bileşenler için istemler oluşturma
- Yapay zekâ ile CSS stillerini oluşturma ve düzenleme
- JavaScript'te etkileşimli öğeleri iskelet olarak oluşturmada yapay zekâyı kullanma
Üretken Araçlarla Yerleşim Prototipleme
- Kayıt sayfalarının ve çok bölümlü yerleşimleri oluşturma
- Duyarlı tasarım istemleri (Flexbox, Grid)
- CodePen veya benzeri araçlarda önizleme ve test etme
Bileşenleştirme ve Yeniden Kullanılabilirlik
- Yeniden kullanılabilir kullanıcı arayüzü bileşenlerini (butonlar, kartlar, formlar) üretme
- Yapay zekâ yardımıyla bileşen kütüphaneleri ve tasarım sistemleri oluşturma
- Popüler framework'lerde (React, Vue, Tailwind) yapay zekâyı kullanma
Yapay Zekâ Destekli Kod İncelemesi ve Hata Ayıklama
- Büyük dil modelleri (LLM) ile yerleşim hatalarını ve erişilebilirlik sorunlarını düzeltme
- HTML/CSS/JS kod performansını optimize etme
- Yapay zekâ istemleri aracılığıyla hataları açıklama ve düzeltme önerileri getirme
İş Birlikçi Tasarım ve İçerik Üretimi
- Sahte içerik, metin ve yer tutucular üretmek için yapay zekâyı kullanma
- Tasarımcılarla birlikte tel çizimleri ve stilleri ortaklaşa oluşturma
- Yapay zekâ tarafından üretilen fikirleri kullanılabilir HTML şablonlarına dönüştürme
Proje: Yapay Zekâ İskeletli Bir Web Uygulaması Oluşturma
- İş isteğine dayalı kullanıcı arayüzü tasarımı
- Yapay zekâ kullanarak bileşenler ve etkileşimler oluşturma
- Prototipi cilalama, test etme ve sunum
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- HTML, CSS ve JavaScript'e temel düzeyde hakimiyet
- Front-end frameworkleri veya tasarım sistemleriyle aşinalık
- UI/UX akışlarını hızlandırmak için yapay zekâyı uygulama ilgisı
Hedef Kitle
- Front-end geliştiriciler
- UX mühendisleri
- Web tasarımcıları ve yaratıcı teknolojiler uzmanları
Danışanlarımızın Yorumları (1)
Python'daki Streamlit kütüphanesi hakkında bilgi edindim ve kesinlikle takımımızın R Shiny ile oluşturduğu uygulamaları geliştirmek için bunu kullanmaya çalışacağım.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Eğitim - GitHub Copilot for Developers
Yapay Zeka Çevirisi