Türkiye Merkezli Yapay Zekâ Ajanları (AI Agents) Eğitimleri

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), zeki yapay zeka aracılar ve otonom sistemler oluşturmak için DeepSeek'u kullanmak isteyen ileri düzey yapay zeka mühendisleri, robotik geliştiricileri ve otomasyon uzmanlarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• DeepSeek yapay zeka modellerinin mimarisini ve yeteneklerini anlayabilecektir.
• Karar verme ve otomasyon için DeepSeek'u yapay zeka araclarına entegre edebilecektir.
• Otonom sistemleri eğitmek için pekiştirmeli öğrenme tekniklerini uygulayabilecektir.
• Gerçek dünya ortamlarında yapay zeka güdümlü otonom aracılar dağıtabilecektir.

Autonomous AI agents are rapidly being integrated into decision-making processes across sectors such as defense, healthcare, finance, and infrastructure. As these systems gain greater independence and autonomy, there is an urgent need for robust ethical frameworks, governance mechanisms, and regulatory oversight to guide their design and deployment.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level professionals who wish to explore the ethical, societal, and regulatory implications of deploying autonomous AI agents in real-world environments.

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

• Analyze the ethical risks and moral dilemmas posed by autonomous AI agents.
• Evaluate governance frameworks and regulatory models relevant to high-stakes AI deployment.
• Assess accountability, explainability, and transparency mechanisms in autonomous systems.
• Develop strategies for aligning AI agent behavior with legal, ethical, and societal values.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Case studies and role-playing simulations.
• Hands-on analysis of governance models and ethical frameworks.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

AI ile güçlendirilmiş otomasyon, kod olmayan platformların esnekliğini büyük dil modeleri ve otonom agentlerin zeka ile birleştirerek ölçeklenebilir, akıllı sistemler oluşturur.

Bu eğitmen yönlü canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), AI karar alma, koordinasyon ve kendi kendine yürütme yetenekleriyle zenginleştirilmiş otomasyon akışları tasarlamak, oluşturmak ve optimize etmek isteyen orta düzeyli profesyonellere yönelik olmaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanacaklardır:

• AI yorumu ve tepkisiyle güçlendirilmiş kod olmayan otomasyon akışları tasarlamak.
• Prompt zinciri, webhook tetikleyicileri ve API'leri kullanarak ölçeklenebilir mantıksal akışlar oluşturmak.
• Hizmetleri bağlayıp veriyi kendi kendine yorumlayan akıllı uygulamalar oluşturma.
• Hedef odaklı eylem planlama ve yürütme yetenekleri ile AI agentlerini anlama, tasarlamak ve dağıtmak.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çoklu alıştırmalar ve uygulamalar.
• Canlı laboratuvar ortamında pratik uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

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

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yapay zeka geliştiricileri, güvenlik uzmanları ve etik kaygıları ele alarak ve sağlamlığı sağlayarak güvenli yapay zeka aracılar tasarlamak ve uygulamak isteyen orta düzeydeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Yapay zeka aracısı geliştirme sürecindeki güvenlik risklerini ve etik zorlukları anlayabilecektir.
• Yapay zeka modelleri için güvenlik öncelikli tasarım ilkelerini uygulayabilecektir.
• Yapay zeka aracılarındaki saldırıları önlemek için karşıt sağlamlık tekniklerini uygulayabilecektir.
• Etik yapay zeka yönergelerine ve düzenleyici standartlara uyumu sağlayabilecektir.

Bu eğitmen eşliğindeki canlı eğitim, Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), çoklu modlu içeriği anlayabilen ve üretebilen yapay zekâ ajanları geliştirmek isteyen orta düzeyden ileri düzeye AI geliştiricileri, araştırmacılar ve multimedya mühendislerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Metin, görüntü ve konuşma verilerini işleyip entegre edebilen AI ajanları geliştirmek.
• GPT-4 Vision ve Whisper ASR gibi çoklu modlu modelleri uygulamak.
• Çoklu modlu AI iş akışlarını verimlilik ve doğruluk açısından optimize etmek.
• Çoklu modlu AI ajanlarını gerçek dünya uygulamalarında konuşlandırmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), çeşitli kullanım durumları için yapay zeka destekli kişisel asistanları anlamak ve oluşturmak isteyen başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar olan geliştiriciler ve tasarımcılar için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Yapay zeka destekli kişisel asistanların temel prensiplerini anlayabilecektir.
• Dil modellerini akıllı asistanlarla entegre etmenin temellerini öğrenebilecektir.
• Yapay zeka çerçeveleri ve araçlarını kullanarak kişisel bir asistan oluşturup özelleştirebilecektir.
• Kişisel asistanları farklı sektörlerde gerçek dünya uygulamaları için dağıtabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), kurumsal uygulamalar için LLM tabanlı AI ajanlarını özelleştirmek ve dağıtmak isteyen ileri düzey AI mühendisleri, kurumsal yazılım geliştiricileri ve iş liderlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Açık kaynak LLM'lerin mimarisini ve yeteneklerini anlayabilecektir.
• Kurumsal kullanım durumları için LLM'leri özelleştirebilecek ve ince ayar yapabilecektir.
• AI ajanlarını LangChain ve Hugging Face kullanarak dağıtabilecektir.
• LLM destekli ajanları iş akışlarına entegre edebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), karmaşık görevler ve insan-yapay zeka işbirliği için yapay zeka güdümlü otonom robotik sistemler geliştirmek isteyen ileri düzey robotik mühendisleri, yapay zeka araştırmacıları ve otomasyon uzmanlarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Robotik karar verme ve otomasyonda yapay zeka aracılarının rolünü anlayabilecektir.
• Yapay zeka güdümlü navigasyon ve engelden kaçınma uygulayabilecektir.
• İnsan-yapay zeka işbirlikçi robotik sistemler geliştirebilecektir.
• Yapay zeka destekli algı ve kontrol sistemlerini robotlarda dağıtabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), finansal otomasyon ve dolandırıcılık tespiti için yapay zeka güdümlü çözümler geliştirmek ve dağıtmak isteyen orta düzey finans profesyonelleri, risk analistleri ve yapay zeka mühendislerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Yapay zekanın finansal otomasyon ve dolandırıcılık tespiti rolünü anlayabilecektir.
• Dolandırıcılık işlemlerini tespit etmek için yapay zeka modelleri oluşturabilecektir.
• Gerçek zamanlı risk değerlendirmesi için makine öğrenimini kullanabilecektir.
• Yapay zeka destekli finansal izleme sistemlerini dağıtabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yapay zeka destekli çözümleri müşteri desteği ve hizmet otomasyonu için uygulamak isteyen, başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar müşteri hizmetleri profesyonelleri, chatbot geliştiricileri ve otomasyon ekipleri için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Yapay zeka destekli müşteri desteğinin temellerini anlayabilecektir.
• Müşteri sorgularını yanıtlamak için yapay zeka chatbot'ları geliştirebilecek ve entegre edebilecektir.
• Chatbot etkileşimlerini geliştirmek için NLP ve makine öğreniminden yararlanabilecektir.
• Yapay zeka ajanlarını gerçek dünya müşteri hizmetleri uygulamalarında dağıtabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yapay zeka destekli sağlık çözümleri uygulamak isteyen orta ve ileri düzeydeki sağlık profesyonelleri ve yapay zeka geliştiricilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Yapay zeka ajanlarının sağlık hizmetleri ve teşhislerdeki rolünü anlayabilecektir.
• Tıbbi görüntü analizi ve öngörülü teşhis için yapay zeka modelleri geliştirebilecektir.
• Yapay zekayı elektronik sağlık kayıtları (EHR) ve klinik iş akışlarıyla entegre edebilecektir.
• Sağlık düzenlemelerine ve etik yapay zeka uygulamalarına uyumu sağlayabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yapay zeka destekli sanal asistanlar oluşturmayı, optimize etmeyi ve dağıtmayı öğrenmek isteyen yeni başlayan ve orta seviyedeki yapay zeka geliştiricileri ve UI/UX tasarımcılarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Etkili konuşma tabanlı yapay zeka iş akışları ve UI/UX arayüzleri tasarlamak.
• Yapay zeka güdümlü doğal dil işleme (NLP) modellerini uygulamak.
• Yapay zeka asistanlarını API'ler ve üçüncü taraf platformlarla entegre etmek.
• Yapay zeka asistanlarını gerçek dünya uygulamaları için dağıtmak ve sürdürmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), üretim ortamlarında yapay zeka aracılarının dağıtımını ve yönetimini ustalaşmak isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Ölçeklenebilir yapay zeka dağıtım hatları tasarlamak ve uygulamak.
• Yapay zeka aracılarının konteynerize edilmesi ve düzenlenmesi için Docker ve Kubernetes gibi araçları kullanmak.
• Üretim ortamlarında yapay zeka araclarını izlemek ve optimize etmek.
• Yapay zeka aracı dağıtımları için CI/CD iş akışları uygulamak.
• Güvenlik ve veri yönetimi gereksinimlerine uyumu sağlamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), karmaşık problemleri çözmek için yapay zeka ajanlarını eğitmek amacıyla takviyeli öğrenme tekniklerinde ustalaşmak isteyen ileri düzey yapay zeka profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Takviyeli öğrenmenin temel prensiplerini ve Markov Karar Süreçlerini (MDP'ler) anlayabilecektir.
• Q-Learning, SARSA ve Derin Q-Ağları (DQN) gibi RL algoritmalarını tasarlayıp uygulayabilecektir.
• Pratik uygulamalar için OpenAI Gym gibi çerçeveleri ve RL kütüphanelerini kullanabilecektir.
• Gerçek dünya, çok adımlı karar verme problemlerini çözmek için yapay zeka ajanlarını eğitebilecektir.
• RL eğitiminde keşif-sömürü dengesi ve yakınsama gibi zorlukların üstesinden gelebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), aracı yeteneklerini AI destekli uygulamalara entegre etmek isteyen orta düzey AI geliştiricilerine ve otomasyon uzmanlarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Aracı AI ve otonom karar alma ilkelerini anlamak.
• Kendi kendini optimize eden tekniklerle hedef odaklı AI ajanlarını uygulamak.
• Karmaşık problem çözümü için çoklu ajan iş birliğini entegre etmek.
• Uyarlanabilir kullanıcı deneyimleriyle AI-insan etkileşimini geliştirmek.
• Aracı AI modellerini gerçek dünya uygulamalarında konuşlandırmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), karmaşık, gerçek dünya problemlerini çözebilecek MAS'ler tasarlamak, oluşturmak ve dağıtmak için becerilerini geliştirmek isteyen ileri düzey yapay zeka uzmanlarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Çoklu ajan sistem mimarilerinin prensiplerini anlayabilecektir.
• MAS'lerde iletişim, koordinasyon ve karar verme stratejilerini uygulayabilecektir.
• Ajan etkileşimlerini modellemek ve çatışmaları çözmek için oyun teorisini uygulayabilecektir.
• Ölçeklenebilir MAS çözümleri oluşturmak için JADE gibi çerçevelerden yararlanabilecektir.
• MAS'lerde ölçeklenebilirlik, güven ve ortaya çıkan davranış gibi zorlukların üstesinden gelebilecektir.

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.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), çoklu ajan sistemlerini Agentic AI çerçevelerini kullanarak geliştirmek ve optimize etmek isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Çoklu ajan ortamlarında Agentic AI ilkelerini anlamak.
• Bağımsız olarak etkileşim kuran yapay zeka destekli ajanlar geliştirmek.
• Uyarlanabilir yapay zeka davranışı için pekiştirmeli öğrenmeyi uygulamak.
• Çoklu ajan iş birliği ve rekabetini optimize etmek.
• Agentic AI'i robotik, oyun ve kurumsal otomasyon alanlarında uygulamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), iş süreçlerini otomatikleştirmek için yapay zeka ajanlarının gücünden yararlanmak isteyen orta seviyedeki iş analistleri, RPA geliştiricileri ve yapay zeka profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Yapay zeka ajanlarının iş süreçleri otomasyonundaki rolünü anlayabilecektir.
• Temel iş alanlarında otomasyon fırsatlarını belirleyebilecektir.
• Müşteri desteği, finans ve tedarik zinciri iş akışları için yapay zeka odaklı çözümler geliştirebilecektir.
• Yapay zeka ajanlarını mevcut RPA ve iş sistemleriyle entegre edebilecektir.
• Verimlilik için yapay zeka otomasyon stratejilerini değerlendirebilecek ve optimize edebilecektir.

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.

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.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim, Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), AutoGPT modellerini özelleştirmek, API'leri entegre etmek ve özerk ajanları belirli iş ihtiyaçları için optimize etmek isteyen ileri düzey AI mühendisleri, yazılım geliştiricileri ve makine öğrenimi uzmanlarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• AutoGPT'in davranışını özelleştirmek ve temel modellerini ince ayar yapmak.
• AutoGPT'i harici API'ler ve üçüncü parti araçlarla entegre etmek.
• AutoGPT'in karar verme ve görev yürütme verimliliğini artırmak.
• Kaynak kullanımını optimize etmek ve yaygın sorunları gidermek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yapay zeka ajanlarını oyun uygulamalarına etkili bir şekilde entegre etmek isteyen orta seviyedeki oyun geliştiricilerine ve yapay zeka meraklılarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Modern oyunlarda yapay zeka ajanlarının rolünü anlayabilecektir.
• Karar ağaçları ve sonlu durum makineleri kullanarak karar verme sistemleri geliştirebilecektir.
• Oyun içi navigasyon için A* gibi yol bulma algoritmalarını uygulayabilecektir.
• Uyarlanabilir yapay zeka davranışları oluşturmak için pekiştirmeli öğrenme tekniklerini uygulayabilecektir.
• Gerçek zamanlı oyun ortamları için yapay zeka performansını optimize edebilecektir.

Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) eğitmen liderliğindeki bu canlı eğitim, BabyAGI'u kurumsal otomasyon ve iş süreci optimizasyonu için kullanmak isteyen orta düzey BT profesyonellerine ve iş stratejistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar;

• BabyAGI'un mimarisini ve işlevselliğini anlayın.
• BabyAGI'u iş uygulamaları ve iş akışı otomasyon araçlarıyla bağlayın.
• BabyAGI'u CRM'ler, ERP'ler ve üretkenlik araçlarıyla entegre edin.
• Yapay zeka destekli aracıları kullanarak tekrarlayan iş görevlerini otomatikleştirin.
• Verimliliği artırmak için yapay zeka destekli iş akışlarını optimize edin.
• İş ortamlarında güvenliği, uyumluluğu ve etik yapay zeka dağıtımını sağlayın.

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.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), içerik stratejilerine ve sosyal medya iş akışlarına Grok AI'i entegre etmek isteyen orta düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• İçerik fikir üretimi ve oluşturma için Grok AI'i kullanmak.
• Yapay zeka destekli yanıtlarla sosyal medya etkileşimini optimize etmek.
• Gönderi planlama ve trend analizini otomatikleştirmek.
• Kişiselleştirilmiş hedef kitleye ulaşmak için yapay zekadan yararlanmak.
• Sosyal medya pazarlamasında etik ve etkili yapay zeka kullanımını sağlamak.

LLMs ve otomatik arac_framework'leri gibi AutoGen ve CrewAI, değişim izlemesi, test üretimi ve uyarı triajı gibi DevOps ekiplerinin görevlerini otomasyonla yeniden tanımlıyorlar. Bu, insan benzeri işbirliği ve karar verme simülasyonlarını kullanarak mümkün hale getiriliyor.

Bu eğitmen öncülü canlı eğitim (online veya onsite), büyük dil modelleri (LLMs) ve çoklu arac_sistemleri ile güçlendirilmiş DevOps otomasyon iş akışları tasarlamak ve uygulamak isteyen ileri düzey mühendisler için tasarlanmıştır.

Eğitim bittikten sonra, katılımcılar:

• LLM tabanlı araçları CI/CD iş akışlarına entegre etmek için akıllı otomasyonu sağlayacak şekilde.
• Araçları kullanarak test üretimi, commit analizi ve değişim özeti otomatikleştirecek şekilde.
• Birden fazla aracı uyarı triajı, yanıt üretimini ve DevOps önerileri sağlamak için koordinasyon yapacak şekilde.
• Açık kaynak çerçevelerini kullanarak güvenli ve bakımı kolay araç_güçlendirilmiş iş akışları oluşturacak şekilde.

Eğitim Biçimi

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

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

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

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), karmaşık iş ve teknik senaryolarda karar alma süreçlerinde Agentic AI'ten yararlanmak isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Yapay zekada otonom karar alma ilkelerini anlamak.
• İnsan müdahalesi olmadan çalışabilen yapay zeka ajanları tasarlamak ve uygulamak.
• Agentic AI'ü otomasyon iş akışlarına ve iş sistemlerine entegre etmek.
• Yapay zeka destekli karar süreçlerini verimlilik ve ölçeklenebilirlik için optimize etmek.
• Yapay zeka otonomisinde uyumluluk, güvenlik ve etik hususları sağlamak.

Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) eğitmen liderliğindeki bu canlı eğitim, karmaşık otomasyon çözümleri için özelleştirme ve ölçekleme BabyAGI yapmak isteyen ileri düzey yapay zeka mühendisleri ve kurumsal otomasyon ekiplerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar;

• BabyAGI'ün mimarisini ve karar alma sürecini derinlemesine anlayın.
• BabyAGI'ü sektöre özgü otomasyon görevleri için özelleştirin.
• BabyAGI'ün performansını ve kaynak kullanımını optimize edin.
• BabyAGI'ü kurumsal sistemler, API'ler ve harici araçlarla entegre edin.
• BabyAGI'ü bulut ortamlarında dağıtın ve ölçeklendirin.
• Otonom ajanlarda güvenliği, uyumluluğu ve etik hususları sağlayın.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), pratik uygulamalar için otonom ajanların tasarımı ve geliştirilmesi konusunda daha derinlemesine bilgi edinmek isteyen orta seviyedeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Otonom ajanların temel kavramlarını anlayabilecekler.
• Otonom yapay zeka ajanlarının gerçek dünya uygulamalarını keşfedebilecekler.
• Pekiştirmeli öğrenme kullanarak ajanları tasarlayabilecek, eğitebilecek ve uygulayabilecekler.
• Ajanları otomasyon ve karar verme için mevcut sistemlere entegre edebilecekler.
• Otonom ajanları dağıtırken etik hususları ve zorlukları ele alabilecekler.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim, Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) orta düzey profesyonellere yönelik olup, iş operasyonlarını otomatikleştirmek ve üretkenliği artırmak için AutoGPT'dan yararlanmak isteyen kişiler için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• AutoGPT'un iş otomasyonundaki rolünü anlamak.
• AutoGPT'u görev yürütme için kurmak ve yapılandırmak.
• İş akışlarını optimize etmek ve karar alma süreçlerini geliştirmek için AutoGPT'u kullanmak.
• AutoGPT'u iş araçları ve veri kaynaklarıyla entegre etmek.
• Yapay zeka destekli otomasyon için en iyi uygulamaları uygulamak.

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 şirket içi) Grok AI'yi kurumsal iş akışlarına özelleştirmek ve entegre etmek isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Grok AI'nin mimarisini ve API yeteneklerini anlamak.
• Grok AI'yi belirli iş ihtiyaçlarına göre özelleştirmek.
• Grok AI'yi kurumsal sistemler ve otomasyon araçlarıyla entegre etmek.
• AI destekli iş akışlarını verimlilik ve ölçeklenebilirlik için optimize etmek.
• Güvenlik, uyumluluk ve sorumlu AI kullanımını sağlamak.

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 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.

Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) eğitmen liderliğindeki bu canlı eğitim, BabyAGI'i iş akışı otomasyon sistemlerine entegre etmek isteyen orta düzey yapay zeka geliştiricilerine ve otomasyon uzmanlarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar;

• BabyAGI'in mimarisini ve işlevselliğini anlayın.
• Otomatik görev yürütme için BabyAGI aracıları geliştirin ve özelleştirin.
• BabyAGI'i API'ler ve harici veri kaynaklarıyla entegre edin.
• BabyAGI çözümlerini bulut platformlarına dağıtın.
• Verimlilik ve ölçeklenebilirlik için BabyAGI iş akışlarını optimize edin.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yapay zeka aracılarının nasıl çalıştığını anlamak ve kendi etkileşimli sohbet robotu sistemlerini oluşturmak isteyen yeni başlayan seviyedeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Yapay zeka aracılarının temellerini ve uygulamalarını anlayın.
• Doğal dil işleme (NLP) ilkelerini keşfedin.
• Bir sohbet robotu için konuşma akışı tasarlayın.
• Python ve ilgili araçları kullanarak işlevsel bir sohbet robotu geliştirin.
• Sohbet robotunu gerçek kullanıcılarla etkileşim kurması için dağıtın.

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.

Bu eğitmen eşliğindeki canlı eğitim, Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), AutoGPT kullanarak yapay zeka destekli iş akışları oluşturmayı ve optimize etmeyi hedefleyen orta düzey yapay zeka geliştiricileri ve otomasyon profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• AutoGPT'ın mimarisini ve işlevselliğini anlamak.
• AutoGPT'ı görev otomasyonu için kurmak ve yapılandırmak.
• AutoGPT'ın yeteneklerini kullanarak yapay zeka destekli iş akışları geliştirmek.
• AutoGPT'ı harici API'ler ve kurumsal sistemlerle entegre etmek.
• Yapay zeka iş akışlarını verimlilik için optimize etmek ve ince ayar yapmak.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), iş analitiği, iş akışı otomasyonu ve üretkenlik artırımı için Grok AI'ten yararlanmak isteyen orta düzey iş profesyonellerine yöneliktir.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Grok AI'in iş dünyasındaki yeteneklerini ve uygulamalarını anlamak.
• Pazar araştırması ve rekabet analizi için Grok AI'ten yararlanmak.
• Yapay zeka destekli iş akışları kullanarak rutin iş görevlerini otomatikleştirmek.
• Stratejik karar alma süreçlerinde yapay zeka tarafından üretilen içgörülerden faydalanmak.
• Grok AI ile ekip iş birliğini ve üretkenliği artırmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), gerçek dünya uygulamaları için basit yapay zeka aracları anlamak ve oluşturmak isteyen yeni başlayan seviyedeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Yapay zeka araclarının temel kavramlarını anlayabilecektir.
• Farklı yapay zeka aracı türlerini ve uygulamalarını tanımlayabilecektir.
• Pratik görevler için temel yapay zeka araçlarını tasarlayıp uygulayabilecektir.
• Yapay zeka araçları oluşturmak için araçları ve çerçeveleri keşfedebilecektir.

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.

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.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), görevleri otomatikleştirmede AutoGPT'un temellerini ve uygulamalarını anlamak isteyen başlangıç seviyesindeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• AutoGPT'un kavramını ve işlevselliğini anlamak.
• Temel otomasyon görevleri için AutoGPT'u kurmak ve yapılandırmak.
• Yapay zeka destekli görev otomasyonunun gerçek dünya kullanım örneklerini keşfetmek.
• Otonom yapay zeka ajanlarının faydalarını ve sınırlamalarını tanımak.
• Yapay zeka destekli otomasyonun sorumlu ve etik kullanımını sağlamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde), BabyAGI temellerini ve uygulamalarını anlamak isteyen yeni başlayan seviyedeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Otonom yapay zeka aracılarının kavramını anlayabilecektir.
• BabyAGI'i yerel veya bulut ortamında kurup çalıştırabilecektir.
• Görev oluşturma, önceliklendirme ve yürütme iş akışını keşfedebilecektir.
• BabyAGI ile yapay zeka otomasyonu için potansiyel kullanım durumlarını belirleyebilecektir.

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.

Bu eğitmen eşliğindeki canlı eğitim, Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), günlük görevleri otomatikleştirmek için Manus AI'dan yararlanmak isteyen başlangıç seviyesindeki profesyonellere ve iş kullanıcılarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Manus AI'ın temel yeteneklerini ve uygulamalarını anlamak.
• Manus AI arayüzünde gezinmek ve kişiselleştirilmiş ayarları yapılandırmak.
• Rutin görevleri otomatikleştirmek, üretkenliği artırmak ve iş akışlarını optimize etmek için Manus AI'ı kullanmak.
• Platform içinde çoklu ajan iş birliğini keşfetmek.
• AI destekli otomasyon kullanırken veri gizliliğini ve güvenliğini sağlamak.

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.

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.