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 21 Saat
Eğitim İçeriği
Vibe Coding'e Giriş
- Vibe coding'in tanımı ve tarihi.
- 'İstemi-koda' (prompt-to-code) iş birliği felsefesi.
- AI kodlamasının geleneksel geliştirmeden farkları.
Kodlamada Büyük Dil Modelleri
- Geliştiriciler için LLM'lerin genel bakışı: GPT-4, DeepSeek, Qwen, Mistral.
- Açık kaynak ile mülkiyet hakkına sahip (proprietary) AI kodlama araçlarının karşılaştırması.
- LLM'lerin yerel olarak veya API'ler aracılığıyla dağıtılması.
Geliştiriciler için İstem Mühendisliği
- Kod üretimi ve yeniden yapılandırma için etkili istem oluşturma.
- Bağlam yönetimi ve sohbet durumu işleme.
- Kodlama görevleri için yeniden kullanılabilir istem şablonları oluşturma.
Uygulamalı Vibe Coding Ortamları
- İş birlikçi AI kodlaması için Replit kullanımı.
- GitHub Copilot ve Qwen Coder'ı IDE'lere entegre etme.
- Ekip iş birliği için iş akışlarının özelleştirilmesi.
AI İş Akışlarında Kod Kalitesi ve Doğrulama
- LLM tarafından üretilen kodun gözden geçirilmesi ve test edilmesi.
- Tutarlılık, sürdürülebilirlik ve güvenliğin sağlanması.
- İş akışına kod doğrulama araçlarının entegre edilmesi.
Kurumsal Entegrasyon ve Yönetişim
- Vibe coding'in ekipler arası ölçeklendirilmesi.
- Kod üretiminde AI yönetişimi, etik ve uyumluluk.
- AI destekli geliştirme için kurumsal çerçevelerin tasarlanması.
İleri Konular: Vibe Coding'i Genişletme
- Melez AI iş akışları için birden fazla LLM'nin birleştirilmesi.
- Vibe coding'in CI/CD otomasyonu ile entegrasyonu.
- Gelecek trendleri: Çoklu ajen (multi-agent) geliştirme ekosistemleri.
Ekip Projesi ve İş Birliği
- Gerçek dünya senaryolarında AI destekli bir kodlama projesi tasarlanması.
- İnsan ve AI geliştiricilerle iş birliği.
- Sonuçların sunulması ve verimlilik kazanımlarının ölçülmesi.
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Yazılım geliştirme iş akışlarına ilişkin temel bir anlayış.
- Python, JavaScript veya başka bir modern programlama dilinde deneyim.
- Git tabanlı sürüm kontrol sistemleri hakkında bilgi sahibi olmak.
Hedef Kitle
- AI destekli geliştirmeyi keşfeden yazılım mühendisleri.
- Kodlama iş akışlarında AI benimsenmesini denetleyen mühendislik liderleri.
- LLM'leri üretim hatlarına entegre etmek isteyen kurumsal geliştirme ekipleri.
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