LangChain: YAPAY ZEKA destekli Uygulamaların Geliştirilmesi Eğitimi
LangChain, büyük dil modelleri (LLM) kullanarak uygulamalar geliştirmeyi kolaylaştırmak için tasarlanmış bir açık kaynak keret programıdır.
Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (online veya on-site), LangChain framework'ünü kullanarak yapay zeka destekli uygulamalar geliştirmek isteyen orta seviye geliştiricilere ve yazılım mühendislerine yönelik olacak.
Bu eğitimin sonunda, katılımcılar şunları başarabilecekleri:
- LangChain'ün temellerini ve bileşenlerini anlamak.
- GPT-4 gibi büyük dil modelleri (LLM) ile LangChain'i entegre etmek.
- LangChain kullanarak modüler yapay zeka uygulamaları oluşturmak.
- LangChain uygulamalarında ortaya çıkan yaygın sorunları gidermek.
Eğitim Formatı
- Etkileşimli ders anlatımı ve tartışma.
- Çok sayıda egzersiz ve uygulama.
- Hayatlık ortamda gerçek uygulama.
Eğitim Özelleştirme Seçenekleri
- Bu eğitim için özel bir eğitim talep etmek istiyorsanız, lütfen bize başvurarak düzenleme yapın.
Eğitim İçeriği
LangChain'e Giriş
- LangChain'in genel bakış ve amacı
- Geliştirme ortamının kurulumu
Büyük Dil Modelleri (LLM) Anlaması
- LLM'ler ve geleneksel modeller arasındaki farklar
- LLM'lerin yetenekleri ve sınırlamaları
LangChain Bileşenleri ve Mimarisinin Anlaması
- LangChain'in temel bileşenleri
- Mimari ve iş akışının anlaşılması
LangChain'yi LLM'lerle Entegre Etme
- GPT-4 gibi LLM'lerle LangChain'in bağlantı kurulması
- Özel görevler için zincir oluşturma
Modüler Uygulamalar Oluşturma
- LangChain ile modüler bileşenlerin oluşturulması
- Bileşenleri farklı uygulamalarda yeniden kullanımı
LangChain ile Pratik Ödevler
- Elindeki kodlama oturumları
- LangChain kullanarak örnek uygulamalar geliştirme
Gelişmiş LangChain Özellikleri
- Gelişmiş işlevselliklerin keşfedilmesi
- Karmaşık kullanım durumları için LangChain'ı özelleştirme
İyi Uygulamalar ve Desenler
- LangChain ile kodlama iyi uygulamaları
- Yapay zeka destekli uygulamalar için tasarım desenleri
Sorun Giderme
- LangChain uygulamalarındaki ortak sorunların tanımlanması
- Hata ayıklama teknikleri ve çözümleri
Özeti ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Python programlama temel bilgisi
- Yapay zeka kavramları ve büyük dil modelleriyle verimli çalışabilme
Hedef Kitle
- Geliştiriciler
- Yazılım mühendisleri
- Yapay zeka tutkunları
Açık Eğitim Kursları 5 ve üzeri katılımcı gerektirir.
LangChain: YAPAY ZEKA destekli Uygulamaların Geliştirilmesi Eğitimi - Rezervasyon
LangChain: YAPAY ZEKA destekli Uygulamaların Geliştirilmesi Eğitimi - Talep Oluştur
LangChain: YAPAY ZEKA destekli Uygulamaların Geliştirilmesi - Danışmanlık Talebi
Yaklaşan Etkinlikler
İlgili Kurslar
Gelişmiş LangGraph: Karmaşık Grafiklerin Optimize Edilmesi, Hata Ayıklanması ve İzlenmesi
35 SaatlerAI Otomasyonu ile n8n ve LangChain
14 SaatlerBu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) tüm beceri seviyesindeki geliştiriciler ve IT profesyonellerine, geniş kod yazmadan otomasyon görevlerini ve süreçleri otomatikleştirmek isteyenlere yönelik olmaktadır.
Bu eğitim sonunda, katılımcılar aşağıdaki becerilere sahip olacaktır:
- n8n'nin görsel programlama arayüzü ile karmaşık iş akışlarını tasarlamak ve uygulamak.
- LangChain kullanarak iş akışlarına AI yeteneklerini entegre etmek.
- Farklı kullanım durumları için özel sohbet botları ve sanal asistanlar oluşturmak.
- AI.agentleri ile gelişmiş veri analizi ve işlem yapma.
Otoları LangChain ve API'ler ile Otomasyona Gömme
14 SaatlerBu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), tekrarlayan görevleri ve iş akışlarını otomatikleştirmek için LangChain ve API'leri nasıl kullanacaklarını anlamak isteyen yeni başlayan seviyedeki iş analistleri ve otomasyon mühendislerine yöneliktir.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
- LangChain ile API entegrasyonunun temellerini anlayabilecektir.
- LangChain ve Python kullanarak tekrarlayan iş akışlarını otomatikleştirebilecektir.
- Verimli iş süreçleri için çeşitli API'leri bağlamak için LangChain'yi kullanabilecektir.
- API'ler ve LangChain'nin otomasyon yeteneklerini kullanarak özel iş akışları oluşturup otomatikleştirebilecektir.
Sohbet Agentleri Oluşturma ile LangChain
14 SaatlerBu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), sohbet botlarını daha derinlemesine anlamak ve LangChain'yi gerçek dünya kullanım durumlarına uygulamak isteyen orta düzey profesyonellere yöneliktir.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
- Sohbet botları oluşturmada LangChain'nin temellerini ve uygulamasını anlayabilecektir.
- LangChain kullanarak sohbet botları geliştirebilecek ve dağıtabilecektir.
- Sohbet botlarını API'lerle ve harici hizmetlerle entegre edebilecektir.
- Natural Language Processing (NLP) tekniklerini kullanarak sohbet botlarının performansını iyileştirebilecektir.
LangChain ile AI Geliştiriminde Etik Dikkatler
21 SaatlerBu eğitmen tarafından yönetilen, canlı eğitim (Türkiye - çevrimiçi veya yerel) ileri düzey AI araştırmacıları ve politika yapıcıları için planlanmıştır. Bu grup, AI geliştirimin etik sonuçlarını keşfetmeyi ve LangChain ile AI çözümler oluştururken etik kılavuzları uygulamayı öğrenmek istemektedir.
Bu eğitim sonunda, katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanabilecekler:
- LangChain ile AI geliştiriminde ana etik sorunları belirleyebilir.
- AI'nin toplum ve karar alma süreçleri üzerindeki etkisini anlayabilir.
- Eşitlik ve şeffaflık ile AI sistemler inşa etme stratejileri geliştirebilir.
- LangChain tabanlı projelerde etik AI kılavuzlarını uygulayabilir.
Web Uygulamalarında LangChain ile Kullanıcı Deneyimini Geliştirme
14 SaatlerBu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), sezgisel ve kullanıcı dostu web uygulamaları oluşturmak için LangChain'yi kullanmak isteyen orta seviyedeki web geliştiricileri ve UX tasarımcılarına yöneliktir.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
- LangChain'nin temel kavramlarını ve web kullanıcı deneyisini iyileştirmedeki rolünü anlayabilecektir.
- Dinamik ve duyarlı arayüzler oluşturmak için LangChain'yi web uygulamalarına uygulayabilecektir.
- Etkileşimi ve kullanıcı katılımını artırmak için web uygulamalarına API'ler entegre edebilecektir.
- LangChain'nin gelişmiş özelleştirme özelliklerini kullanarak kullanıcı deneyimini optimize edebilecektir.
- Web uygulaması performansını ve deneyimini ince ayarlamak için kullanıcı davranış verilerini analiz edebilecektir.
LangChain'ı Cloud Servisleriyle Entegre Etme
14 SaatlerBu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), ileri düzey veri mühendisleri ve LangChain'in yeteneklerinden çeşitli bulut hizmetleriyle entegrasyon yoluyla yararlanmak isteyen DevOps profesyonelleri hedefler.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
- LangChain'i AWS, Azure ve Google Cloud gibi büyük bulut platformlarıyla entegre etmek.
- LangChain ile güçlendirilen uygulamaları geliştirmek için bulut tabanlı API'ler ve hizmetlerden yararlanmak.
- Gerçek zamanlı etkileşim için konuşma aracısını buluta ölçeklendirmek ve dağıtmak.
- Bulut ortamlarında izleme ve güvenlik en iyi uygulamalarını uygulamak.
LangChain için Veri Analizi ve Görselleştirme
14 SaatlerBu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), veri analiz ve görselleştirme yeteneklerini geliştirmek isteyen orta düzeydeki veri profesyonellerine yöneliktir.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
- LangChain kullanarak veri alma ve temizleme işlemlerini otomatik hale getirmek.
- Python ve LangChain kullanarak gelişmiş veri analizi yapmak.
- LangChain ile entegre Matplotlib ve diğer Python kütüphaneleriyle görselleştirmeler oluşturmak.
- LangChain kullanarak veri analizinden doğal dil içgörüleri elde etmek.
LangChain Temelleri
14 SaatlerBu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), temel kavramları ve LangChain mimarisini öğrenmek ve yapay zeka destekli uygulamalar oluşturmak için gerekli pratik becerileri kazanmak isteyen başlangıç seviyesinden orta seviyeye kadar olan geliştiriciler ve yazılım mühendisleri hedeflenmektedir.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
- LangChain'nin temel prensiplerini kavrayabilecekler.
- LangChain ortamını kurabilecek ve yapılandırabilecekler.
- LangChain'nin mimarisini ve büyük dil modelleri (LLM'ler) ile nasıl etkileşimde bulunduğunu anlayabilecekler.
- LangChain kullanarak basit uygulamalar geliştirebilecekler.