Yapay Zeka ve LLM Eğitimi

Yapay Zeka ve LLM Eğitimine Genel Bakış

Bu bootcamp, büyük dil modelleri (LLM), embedding sistemleri, semantik arama motorları ve RAG mimarisi gibi modern yapay zeka çözümlerinin geliştirilmesi ve üretim ortamına alınmasına odaklanır. Katılımcılar; GPU ortamı kurulumundan başlayarak temel NLP iş akışlarını öğrenir, LangChain ile zincirleme sorgu yapıları oluşturur ve RAG mimarisiyle belge tabanlı chatbot sistemleri geliştirir. 8 hafta süren canlı dersler (her Salı-Çarşamba 20:00-21:30) ve bitirme projesiyle tamamlanan eğitim, sadece teoriyi değil pratiği de merkeze alır.

İçerik

• Yapay zeka, makine öğrenmesi ve derin öğrenme kavramları

• GPU ortam kurulumu ve Hugging Face, transformers kütüphaneleri

• NLP'ye giriş: metin ön işleme, tokenization, TF-IDF, Word2Vec

• LLM temelleri: Transformer mimarisi, prompt engineering

• Vektörleştirme ve semantik arama: embedding, Qdrant, Chroma

• LangChain'e giriş: agent yaratma, tool kullanımı, structured output

• Sohbet geçmişini PostgreSQL'de saklama ve memory yönetimi

• RAG mimarisi: doküman yükleme, chunking, vector store entegrasyonu

• Agentic AI ve LangGraph ile multi-agent uygulama geliştirme

• Uçtan uca proje: Streamlit, FastAPI, LangChain, Qdrant ile soru-cevap asistanı

Kimler Katılabilir?

• Yapay zeka sistemlerini kurmak ve geliştirmek isteyenler.

• GPU destekli bilgisayar veya Google Colab erişimi olanlar.

• Docker ve temel terminal bilgisi tercih sebebidir.

• İş bilgisayarları yerine kişisel cihaz önerilir (yetki kısıtları nedeniyle).

Sertifika

• Derslerin en az %70'ine canlı katılım gerekir.

• Ödevlerin en az %70'i tamamlanmalıdır.

• Bitirme projesinden en az 70/100 puan alınmalıdır.

• Üç koşulu sağlayan katılımcılara sertifika verilir.

Eğitmen

Erkan Şirin

Senior Data/ML Engineer, AWS Solution Architect

Verdiği Eğitimler:

Data Engineering Bootcamp

Data Engineering Project Bootcamp

MLOps Bootcamp

Kubernetes Bootcamp for Data Professionals

MLOps VideoCamp

AWS Cloud Data Engineering VideoCamp