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.
Eğitim İçeriği
Vibe Coding'e Giriş
- Vibe coding'in tanımı ve tarihi
- “prompt-to-code” işbirliğinin felsefesi
- AI kodlama geleneksel geliştirimden nasıl farklıdır
Kodlamada Büyük Dil Modelleri (LLM)
- Geliştiriciler için LLM'ler genel bakış: GPT-4, DeepSeek, Qwen, Mistral
- Açık kaynaklı ve özkaynaklı AI kodlayıcıların karşılaştırılması
- LLM'leri yerel olarak veya API aracılığıyla dağıtma
Geliştiriciler için Prompt Mühendisliği
- Kod oluşturma ve yeniden düzenleme için etkili prompt kullanma
- Kontext yönetimi ve konuşma durumu handling
- Kodlama görevleri için yeniden kullanılabilir prompt şablonları oluşturma
Etkileşimli Vibe Coding Ortamları
- AI kodlamada Replit kullanımı
- GitHub Copilot ve Qwen Coder'ı IDE'lere entegre etme
- Takım işbirliği için akışların özelleştirilmesi
AI Akışlarındaki Kod Kalitesi ve Doğrulama
- LLM tarafından üretilen kodun gözden geçirilmesi ve test edilmesi
- Tutarlılık, sürdürülebilirlik ve güvenlik sağlama
- Akışa kod doğrulama araçlarının entegre edilmesi
Kurumsal Entegrasyon ve Yönetim
- Takımlar arasında vibe coding'in ölçeklendirilmesi
- Kod üretimi konusunda AI yönetim, etik ve uyumluluk
- AI destekli geliştirme için organizasyonel çerçeveler tasarlanması
Gelişmiş Konular: Vibe Coding'in Genişletilmesi
- Birden fazla LLM'ın birleştirilmesi için hibrit AI akışları
- Vibe coding'in CI/CD otomasyonuyla entegrasyonu
- Gelecekteki trendler: çok ajanslı geliştirme ekosistemleri
Takım Projesi ve İşbirliği
- Gerçek dünya AI destekli kodlama projesinin tasarlanması
- İnsan ve AI geliştiricilerle işbirliği yapma
- Sonuçların sunulması ve üretkenlik kazançlarının ölçülmesi
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Yazılım geliştirme akışlarını anlamak
- Python, JavaScript veya başka bir modern programlama dilinde deneyim sahibi olmak
- Git tabanlı sürüm kontrol sistemleriyle aşina olmak
Hedef Kitle
- AI destekli geliştirme ile ilgilenen yazılım mühendisleri
- Kodlama akışlarında AI'ın benimsenmesini yöneten mühendislik liderleri
- Üretim hattına LLM'leri entegre etmeyi düşünen kurumsal geliştirme takımları
21 Saatler
Danışanlarımızın Yorumları (1)
Eğitmenin copilot ve ileri düzey kullanımını içeren yeterli ve etkili pratik oturumları
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Eğitim - Intermediate GitHub Copilot
Yapay Zeka Çevirisi