Reinforcement Learning için AI Agents Eğitimi

AutoGen Microsoft'ten geliştirdiği LLM'ler, araçlar, hafıza ve kullanıcı etkileşimi kullanan çoklu arac uygulamaları oluşturmak için bir açık kaynak çerçevedir.

Bu eğitmen önderliğindeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) gelişmiş düzeyde geliştiricilere ve mimarlere yöneliktir. Bu kişiler, AutoGen'ın Python-tabanlı API'lerini, işlev çağrma yeteneklerini ve modüler araç zinciri kullanarak derinlemesine özelleştirilmiş aracları tasarlamak ve dağıtmayı isteyen kişilerdir.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• Rolüne özgü mantık ve araç yönlendirmesi ile özelleştirilmiş araclar geliştirebilme.
• Gelişmiş işlev çağrma ve bağlam değiştirme kullanarak dinamik iş akışları oluşturabilme.
• Araca ait ekibler içinde hafıza modülleri ve planlama çerçevelerini uygulama.
• Çoklu arac hatası durumlarını ve uyarlamalı yeniden deneme mekanizmalarını yönetme.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders anlatımı ve tartışma.
• Sayısız alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden geçiren uygulama.

Eğitim Özelizleme Seçenekleri

• Bu kurs için özel bir eğitim talep etmek istiyorsanız, bize ulaşarak düzenleme yapabilirsiniz.

Türkiye'da (çevrimiçi veya yerel) gerçekleştirilen bu eğitmen yönetimi altında eğitim, Read AI’ü Slack, CRM sistemleri ve Notion gibi platformlara entegre ederek iş akışlarını otomatikleştirmek ve takım verimliliğini artırmak isteyen orta düzeyli ve ileri düzeyli profesyonellere yönelik olarak tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Read AI’ü Slack, Salesforce, Notion ve benzeri araçlarla entegre etmek.
• Toplantı özeti ve eylem ögelerinin platformlar arası teslimatını otomatikleştirmek.
• Read AI verilerini CRM sistemleri ve görev panolarıyla senkronize etmek.
• Entegrasyon sorunlarını gidermek ve takım ihtiyaçlarına göre yapılandırmaları optimize etmek.

AutoGen Enterprise AI Otomasyonu, AutoGenramework kullanarak karmaşık iş işlemlerini otomatikleştirmek için ölçeklenebilir ve akıllı aracı sistemleri uygulamaya odaklanan bir el ile çalıştırma kursudur.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel olarak) AutoGenramework kullanarak çoklu aracimuza mimarilerini işletim sistemi platformlarına ve süreçlerine dağıtan orta seviye ile ileri düzey AI uzmanları için tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda kurs katılımcılarının aşağıdaki becerilere sahip olacaklarını umuyoruz:

• Enterprise iş akışlarını AutoGen ve LLM aracılığıyla tasarlamak ve otomatikleştirmek.
• LangChain ile AutoGen'u entegre ederek gelişmiş orkestrasyon ve bağlam işleme yapmak için.
• Yerelleştirilmiş Otomatizasyon (RAG) kanallarını oluşturup, işletim sistemi verilerini bağlam içi otomasyona bağlamak.
• Slack, Jira ve SharePoint gibi işletim sistemi platformlarıyla aracıları entegre etmek.
• Üretim ortamlarında AutoGen dağıtımlarını ölçeklendirme ve izleme.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında el ile uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özel bir eğitim talebinde bulunmak istiyorsanız, lütfen bize ulaşın ve düzenleme yapınız.

This instructor-led, live training in Türkiye (online or onsite) is aimed at intermediate-level business and AI professionals who wish to create intelligent, domain-specific business agents using CrewAI.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture of CrewAI and its relevance in business use cases.
• Create business-oriented agents using roles, tools, and memory.
• Build agent crews that collaborate to perform business workflows.
• Apply CrewAI in practical scenarios such as finance, marketing, and customer support.

This instructor-led, live training in Türkiye (online or onsite) is aimed at beginner-level professionals who wish to explore the fundamentals of CrewAI and build simple multi-agent systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and design principles of CrewAI.
• Define roles, tasks, and flows within a crew of agents.
• Create collaborative workflows using CrewAI's framework.
• Build, test, and run basic multi-agent scenarios.

This instructor-led, live training in Türkiye (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to scale CrewAI systems, integrate with enterprise tools, and deploy automation solutions in production environments.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design scalable multi-agent systems using CrewAI.
• Integrate agents with enterprise tools like Slack, databases, and APIs.
• Implement monitoring, logging, and diagnostics for agent behavior.
• Deploy, manage, and scale CrewAI solutions in production environments.

This instructor-led, live training in Türkiye (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to automate business and technical workflows using CrewAI through real-world use cases and tool integrations.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and core principles of CrewAI.
• Design workflows involving multiple collaborating agents.
• Integrate CrewAI with APIs, tools, and external systems.
• Implement and orchestrate real-world automation use cases.

This instructor-led, live training in Türkiye (online or onsite) is aimed at advanced-level professionals who wish to design and implement custom multi-agent systems using CrewAI with complex workflows, event triggers, and tool integrations.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design and build custom AI agents with specialized roles and tools.
• Implement complex, event-driven multi-agent task flows.
• Integrate external APIs and data pipelines within a CrewAI system.
• Optimize coordination, error handling, and execution efficiency of multi-agent systems.

AutoGen Studio, kod gerektirmeden LLM tabanlı çoklu-Agent akışların oluşturulmasına ve yönetilmesine olanak sağlayan görsel bir ortamdır.

Bu eğitmen kılavuzlu canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), Agent etkileşimlerini görsel olarak tasarlamak, test etmek ve iyileştirmek için AutoGen Studio'yı kullanmak isteyen basitlev derecelerden orta düzeylere kadar olan iş ve yenilikçilik profesyonelleri için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kod gerektirmeden çoklu-Agent akışları oluşturma.
• AutoGen Studio'yı kullanarak Agent rollerini, uyarılarını ve hedeflerini tanımlama.
• Agentler arasındaki mesaj akışlarını görselleştirme ve yönetme.
• Hata işleme ve bağlam iyileştirmeyi-Agent mantığına dahil etme.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders anlatımı ve tartışma.
• Çoğu egzersiz ve pratik.
• Canlı-lab ortamında uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak için lütfen bize ulaşın.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim Türkiye'de (çevrimiçi veya yerinde) gerçekleştirilir ve Grok AI'ün yeteneklerini, kullanım alanlarını ve potansiyel uygulamalarını anlamak isteyen başlangıç seviyesindeki profesyonellere yöneliktir.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Grok AI'ün ne olduğunu ve diğer sohbet robotlarından nasıl farklılaştığını anlamak.
• Grok AI'ün temel özelliklerini ve işlevlerini keşfetmek.
• Kişisel ve iş kullanımı için Grok AI ile etkili bir şekilde etkileşim kurmak.
• Üretkenlik, yaratıcılık ve problem çözme için Grok AI'ten yararlanmak.
• Yapay zeka sohbet robotlarının etik boyutlarını ve sınırlamalarını fark etmek.

AutoGen ile LLM Ajent Sistemleri İnşa Etme, büyük dil modelleri (LLMs) için Microsoft’ün AutoGenramework'ünü kullanarak çoklu ajent sistemleri geliştirmeye odaklanan bir elden deneyim kursudur.

Bu eğitmenlerin yönettiği canlı eğitim (önline veya yerel olarak), LLMs ve Python ile çoklu ajent sistemlerini tasarlamak, uygulamak ve koordine etmek isteyen orta düzeyli yapay zeka ve otomasyon profesyonelleri için tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda kurs katılımcıları şunları başarabilecek hale gelecektir:

• AutoGen framework'ü kullanarak çoklu ajent mimarileri tasarlamak.
• Ajent rollerini, yeteneklerini ve koordinasyon davranışlarını yapılandırmak.
• Ajent etkileşimleri için fonksiyon çağrısı ve bellek yönetimi yapmak.
• Gerçek kullanım durumları için Python-tabanlı LLM ajent iş akışlarını inşa etmek ve test etmek.

Kurs Formatı

• Etkileşimli ders anlatımı ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Hayat Laboratuvar ortamında elden deneyimli uygulama.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak için bize başvurunuz.

Geliştiriciler, veri bilimciler ve yapay zeka meraklıları için tasarlanan bu 1 günlük çalıştay, AutoGen v0.4 kullanarak ajans tabanlı yapay zeka sistemlerini anlamanıza ve gücünden yararlanmanıza yardımcı olacaktır. 

Uygulamalı egzersizler ve pratik gösterimler aracılığıyla, Large Language Models (LLMs) tarafından desteklenen çoklu ajan uygulamalarını nasıl oluşturacağınızı, yöneteceğinizi ve dağıtacağınızı öğreneceksiniz. 

Kursun sonunda, AutoGen’in katmanlı mimarisine sağlam bir temel kazandıracak, ajanlar arasındaki asenkron iletişimi öğrenecek ve ölçeklenebilir ve akıllı LLM odaklı uygulamalar geliştirmek için gerçek dünya kullanım örneklerini ve en iyi uygulamaları keşfedeceksiniz.

Türkiye'da (çevrimiçi veya yerel) gerçekleştirilen bu eğitmen yönetimi altında olan canlı eğitim, toplantı özetlerini almak, ana bilgileri çıkarmak ve minimum el ile çaba ile eylem öğeleri oluşturmayı öğrenmek isteyen başlangıç seviyesindeki profesyonellere yönelik olarak tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda katılımcılar aşağıdaki becerilere sahip olacaktır:

• Major platformlarda toplantılar için Read AI’u kurma ve yapılandırma.
• Otomatik olarak toplantı özetleri oluşturma ve eylem öğelerini belirleme.
• Read AI'dan sağlanan katılım ve duygusal analizleri yorumlama.
• Topluluk işbirliği için özetleri etkili bir şekilde paylaşma, düzenleme ve düzenleme.

Türkiye'da (çevrimiçi veya yerel) gerçekleştirilen bu eğitmen yönetimi altında olan canlı eğitim, AI destekli iş akışları ve Read AI analizleri kullanarak uzaktan takım işbirliğini basitleştirmek isteyen orta düzeyli profesyonellere yönelik olarak tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Read AI kullanarak tamamlanmış uzaktan takım toplantı iş akışları tasarlamak.
• Takip etmeyi ve belgelemeyi otomatikleştirmek için toplantı ağırlığını azaltmak.
• Zamanla uyumlu ve zamanla uyumsuz işbirliği için AI özetlerini kullanmak.
• Read AI görünümleri aracılığıyla takım katılımını ve sorumluluğunu izlemek.

Türkiye'da (çevrimiçi veya yerel) gerçekleştirilen bu eğitmen yönetimi altında olan canlı eğitim, kurumsal ortamlarda CrewAI kullanarak güvenli ve uyumlu ajans akışlarını oluşturmaya çalışan ileri düzey uzmanlara yönelik olarak tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Birden fazla ajans dahil olmak üzere güvenli ve denetlenebilir akış tasarlama.
• Otomatik sistemler içinde veri gizliliği stratejilerini uygulama.
• Günlüğe kaydetme, yönetişim ve uyumluluğu entegre etme.
• Üretim ortamlarında güvenli CrewAI-tabanlı sistemleri dağıtma ve izleme.