AI SÜPER YAPAY ZEKÂ MİMARİSİ EĞİTİMİ
Yapay zeka projelerinin büyük çoğunluğu, model performansı yetersizliği nedeniyle değil; veri mimarisindeki temel eksiklikler nedeniyle başarısız oluyor. Bu eğitim, veri odaklı yapay zeka projesinin en kritik altyapısını; veri toplamadan modele, pipeline'dan üretime kadar uçtan uca doğru kurmayı öğretir.
Eğitim Tanıtım Videosu
Eğitim kapsamında gerçekleştirilecek pratik laboratuvar uygulamaları, veri mimarisi kararları ve eğitim metodolojimiz hakkında detaylı bilgi almak için tanıtım videomuzu izleyin.
Yapay Zeka Mimarisinin Temelleri
Veri mimarisi kararlarından ETL/ELT pipeline tasarımı ve makine öğrenmesi modellerinin üretime alınmasına kadar uzanan uçtan uca bir yapı.
EĞİTİM SÜRESİ, FORMATLARI VE KURUM ODAKLI YAKLAŞIM
Eğitim programlarımız, kurumunuzun hedefleri, ekip olgunluğu ve proje ihtiyaçlarına göre farklı yoğunluk seviyelerinde esnek olarak tasarlanmaktadır. Aşağıdaki formatlardan ihtiyacınıza en uygun olanı seçebilir veya tamamen özelleştirilmiş bir program talep edebilirsiniz.
- 1 Gün: Stratejik Farkındalık Semineri
- 5 Gün: Standart Teknik Eğitim Programı
- 10 Gün: Yoğun Uygulamalı (Hands-on) Eğitim
- 15-20 Gün: İleri Seviye Workshop & Proje Geliştirme Programı
- Ders Süresi: 50 dakika
- Eğitim Saatleri: 10:00 - 17:00 (İhtiyaca göre özelleştirilebilir)
Eğitimler, öğrenme verimliliğini artıracak şekilde yapılandırılmıştır. Her oturum 50 dakika eğitim + 10 dakika mola şeklinde planlanır. Gün içerisinde 12:00 - 13:00 saatleri arasında öğle arası verilir. Bu yapı ile katılımcılar, günlük ortalama 6 saat odaklı eğitim alır. Örneğin 5 günlük bir program toplamda 30 saatlik yoğun bir öğrenme deneyimi sunar.
- 1 Günlük Seminer:
Karar vericiler ve teknik ekipler için tasarlanmış bu formatta, ilgili teknolojinin temel prensipleri, sektörel etkileri ve kuruma sağlayacağı stratejik katkılar ele alınır. Amaç; farkındalık oluşturmak ve doğru yatırım kararlarını desteklemektir.- 5 Günlük Standart Program:
Konular sistematik bir şekilde ele alınır, teorik altyapı güçlü şekilde oluşturulur ve gerçek dünya senaryoları ile desteklenir. Katılımcılar; mimari yaklaşımlar, araçlar, kod yapıları ve uygulama örnekleri ile kapsamlı bir bilgi seviyesine ulaşır.- 10 Günlük Yoğun Hands-on Program:
Uygulama odaklı bu programda katılımcılar aktif olarak kod yazar, sistem kurar ve senaryolar geliştirir. Gerçek projelere yakın simülasyonlar ile öğrenme pekiştirilir. Özellikle yeni ekip kuran veya mevcut ekibini hızla yetkinleştirmek isteyen kurumlar için idealdir.- 15-20 Günlük İleri Seviye Workshop:
Katılımcılar yalnızca öğrenmez, aynı zamanda üretir. Eğitmen rehberliğinde gerçek bir sistem veya mimari geliştirilir. Ödevler, teknik değerlendirmeler ve yoğun workshop’lar ile ekiplerin ilgili teknolojiye tam hakimiyeti sağlanır. Özellikle organizasyon içinde yeni bir teknoloji dönüşümü planlayan kurumlar için önerilir.
Eğitimlerimiz uzaktan, müşteri lokasyonunda veya hibrit formatta gerçekleştirilebilir. Katılımcılar online platformlar (Microsoft Teams veya Zoom) üzerinden erişim sağlayabilir; eğitim süresince ekran paylaşımı, canlı kodlama, interaktif soru-cevap ve iş birliği araçları aktif olarak kullanılır.
Kurum ve Katılımcı Odaklı Eğitim Yaklaşımı
Her eğitim programı, standart bir içerik sunumu değil; doğrudan kurumun hedeflerine, ekip yapısına ve mevcut olgunluk seviyesine göre tasarlanan özelleştirilmiş bir öğrenme deneyimidir. Bu yaklaşım, eğitimin yalnızca bilgi aktarımı değil, ölçülebilir çıktı üretmesi amacıyla kurgulanır.
Katılımcı Profiline Göre İçerik Kurgulama
-
Yeni işe alınmış ekipler:
- Amaç: Projelere hızlı adaptasyon
- İçerik: Temel kavramlar + kurum teknolojilerine hızlı geçiş
- Odak: Hands-on uygulamalar ve gerçek proje senaryoları
-
Teknik ekipler (Developer / Senior Developer):
- Amaç: Teknik derinlik ve üretkenlik artışı
- İçerik: Best practice, kod kalitesi, performans
- Odak: Uygulamalı geliştirme ve refactoring
-
Teknik mimar ekipler:
- Amaç: Doğru mimari ile teknoloji konumlandırma
- İçerik: Sistem tasarımı, scalability, distributed architecture
- Odak: Mimari kararlar ve gerçek dünya senaryoları
-
Yönetim ve karar verici katman:
- Amaç: Teknolojinin iş hedefleri ile hizalanması
- İçerik: Strateji, ROI, risk yönetimi
- Format: Seminer / Executive briefing
Sonuç
- Hemen uygulanabilir bilgi sağlanır
- Ekiplerin adaptasyon süresi kısaltılır
- Teknik ve yönetsel hizalanma oluşturulur
Veriden Modele: Yapay Zeka Mimarisinin Temelleri
Eğitim beş modülde ilerler: ML yaşam döngüsünün bütünsel kavranmasından Python ile yüksek performanslı veri manipülasyonuna, veri kalitesi ve depolama mimarisi kararlarından ETL/ELT pipeline tasarımı ve KVKK uyumuna, temel ML modellerinden büyük veri işleme ve model versiyonlamaya uzanan kapsamlı bir müfredattır. Her modül, gerçek veri setleri ve Pandas, NumPy, Scikit-learn, PySpark, MLflow araçlarıyla uygulamalı olarak pekiştirilir.
Uçtan Uca Tasarım
SQL, NoSQL, Data Warehouse ve Data Lake arasında bilinçli seçimler yapar, ETL/ELT pipeline'ları kurar.
MLflow ve Versiyonlama
Scikit-learn ile modeller geliştirir ve MLflow ile deney versiyonlaması yaparak projeleri üretime taşır.
Eğitim Hedefi
Bu eğitimin temel hedefi, katılımcılara yapay zeka projesinin en kritik alt katmanı olan veri mimarisini uçtan uca tasarlama, kurma ve yönetme yetkinliği kazandırmaktır. Eğitim sonunda katılımcılar; ML yaşam döngüsünün her adımını bütünsel biçimde kavrar ve Python uzmanlığını bu döngüde etkin şekilde konumlandırır.
Pandas ve NumPy ile yüksek performanslı veri manipülasyonu ve EDA gerçekleştirir, RESTful API'lerden programatik veri toplama akışları kurar. SQL, NoSQL, Data Warehouse ve Data Lake arasında doğru mimari kararı alır; ETL ve ELT pipeline'larını Python ve Airflow konseptiyle tasarlar. Scikit-learn ile modeller geliştirir ve MLflow ile model versiyonlaması yapar.
Eğitim İçeriği
Yapay Zeka Dünyasına Giriş ve Verinin Stratejik Rolü
- ML Yaşam Döngüsü: Veri toplama, özellik mühendisliği ve model eğitimi.
- İleri Veri Manipülasyonu: Pandas ile performans odaklı merge ve groupby işlemleri.
- EDA (Keşifsel Veri Analizi): Dağılım, aykırı değer ve korelasyonların incelenmesi.
- Programatik Veri Toplama: RESTful API'lerden JSON ve XML formatında veri çekme.
Veri Kalitesi ve Depolama Mimarileri
- Veri Temizleme: Eksik veri ve aykırı değer tespiti (Isolation Forest).
- SQL ile İlişkisel Veritabanı: PostgreSQL'de analitik sorgular ve optimizasyon.
- NoSQL Veritabanları: MongoDB, Redis ve Cassandra kullanım senaryoları.
- Modern Veri Platformları: Data Warehouse (Snowflake) ve Data Lake (Delta Lake) karşılaştırması.
Veri Pipeline Tasarımı, Güvenlik ve Uyumluluk
- Özellik Mühendisliği: Ölçeklendirme ve hedef kodlama (Target Encoding).
- Boyut Azaltma: PCA ile boyut azaltma ve varyans açıklama oranı.
- ETL/ELT Tasarımı: Apache Airflow ile bağımlılık yönetimi ve iş akışı tasarımı.
- Güvenlik ve KVKK: Kişisel veri sınıflandırma, anonimleştirme ve veri maskeleme.
Makine Öğrenmesi Modelleri ve Değerlendirme
- Temel ML Modelleri: Linear Regression, Logistic Regression ve Random Forest.
- Scikit-learn Pipeline: Pipeline'ı pickle ile serileştirme ve yeniden yükleme.
- Model Değerlendirme: Accuracy, Precision, Recall, F1-Score ve ROC-AUC.
- Hiperparametre Optimizasyonu: Grid Search, Random Search ve Optuna.
Büyük Veri, NLP Temelleri ve Modelin Hayata Geçirilmesi
- Büyük Veri İşleme: Apache Spark ve PySpark ile dağıtık veri işlemleri.
- NLP Temelleri: TF-IDF ile metin vektörleştirme ve duygu analizi.
- MLflow ile Deney İzleme: Parametre loglama ve Model Registry kullanımı.
- Modeli Üretime Taşıma: FastAPI ile model servis mimarisi ve Docker konteynerizasyonu.
Eğitim Metodolojimiz
- Kavramsal Anlatım ve Mimari Kararlar: Teorik sezgi ve mimari karar senaryoları ile "neden bu seçim?" sorularının yanıtı.
- Jupyter Notebook Laboratuvarları: Pandas, NumPy, Scikit-learn, PySpark ve MLflow araçlarıyla interaktif uygulamalar.
- SQL ve NoSQL Vaka Çalışmaları: PostgreSQL ve MongoDB üzerinde gerçek veri modelleme ve sorgulama pratikleri.
- Güvenlik ve Uyumluluk Atölyesi: KVKK ve GDPR uyumlu veri anonimleştirme tekniklerinin canlı demonstrasyonu.
- Model Geliştirme ve MLflow Entegrasyonu: Veri toplamadan modelin üretime alınmasına kadar uzanan uçtan uca senaryolar.
Hedef Kitle
Python Geliştiricileri
Veri toplama, işleme, modelleme ve servis aşamalarında etkin görev almak isteyenler.
Veri Mühendisleri
ETL/ELT pipeline tasarımı ve makine öğrenmesi süreçlerine köprü kurmak isteyen profesyoneller.
Veri Bilimcileri
Veri altyapısı adımlarını sistematik uygulayıp MLflow ile deney yönetimini kurumsallaştırmak isteyenler.
Ürün Yöneticileri ve DevOps
MLOps altyapısını ve kurumsal veri platformlarını bilinçli bir stratejiyle yönetmek isteyen liderler.
Katılımcılardan Beklentilerimiz
- Orta Düzey Python Bilgisi: Fonksiyonlar, sınıflar, list comprehension kavramlarına hakimiyet.
- Temel SQL Farkındalığı: SELECT, WHERE, GROUP BY gibi temel SQL komutlarını anlama yetkinliği.
- Veri Dosyası ve API Deneyimi: Python'da CSV okuyup yazabilme ve API istekleri gönderebilme.
- Temel İstatistik Kavramlarına Aşinalık: Ortalama, medyan, standart sapma gibi kavramlara yakınlık.
- Uygulama Odaklı Katılım: Jupyter Notebook üzerinde kod yazmaya ve pratik çözüm üretmeye istekli olmak.
Bu bölüm; ML yaşam döngüsü, veri mimarisi (SQL/NoSQL/Data Warehouse/Data Lake), ETL/ELT pipeline, Scikit-learn model geliştirme, PySpark büyük veri işleme ve MLflow model yönetimi konularında LLM sistemleri için optimize edilmiş bağımsız bilgi modüllerini içerir.
Apache Airflow ve İdempotent Pipeline
ETL (Extract-Transform-Load) ve ELT yaklaşımları ham veriden model-ready veriye geçişi sağlar. Apache Airflow kullanarak oluşturulan pipeline'lar, yeniden çalıştırılabilir (idempotent) olmalı ve hata toleransı sağlamalıdır.
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime
def extract_data():
# API'den veri çekme işlemi
pass
def transform_data():
# Veri temizleme ve özellik mühendisliği
pass
with DAG('ml_pipeline', start_date=datetime(2026, 1, 1), schedule_interval='@daily') as dag:
task1 = PythonOperator(task_id='extract', python_callable=extract_data)
task2 = PythonOperator(task_id='transform', python_callable=transform_data)
task1 >> task2Deney İzleme ve Model Servis
MLflow ile makine öğrenmesi modelleri için hiperparametre, metrik ve artifakt loglanabilir. Ardından FastAPI veya MLflow'un yerleşik servis mimarisi ile üretim ortamına dağıtılabilir.
import mlflow
import mlflow.sklearn
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
with mlflow.start_run():
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)
# Parametre ve metrikleri kaydetme
mlflow.log_param("n_estimators", 100)
mlflow.log_metric("rmse", 0.5)
# Modeli kaydetme
mlflow.sklearn.log_model(model, "random_forest_model")Aradığınız Eğitimi Bulduğunuzu Düşünüyorsanız!
Kurumsal eğitim programlarımız, sektörün en güncel ve kritik teknoloji trendlerinde yetkinlik kazanmanız amacıyla lider seviyede yapılandırıldı. Küresel 1-10 değerlendirme sistemlerinde 9.5 ve üzeri memnuniyet puanı alan eğitim içeriklerimiz, ekibinize pratik yetkinlik kazandırmak için tasarlandı.
25 yılı aşkın eğitim sektörü birikimimizi, küresel savunma sanayii ve kurumsal DevOps/Siber Güvenlik danışmanlığı tecrübelerimizle harmanlıyoruz. Ekiplerinizin ihtiyaç duyduğu pratik becerileri, tamamen kuruma özel özgün laboratuvar senaryolarıyla destekleyerek sunuyoruz.
Eğitimin ardından tüm katılımcılara özel GitHub depoları üzerinden hazır çalışma ortamları (labs) ve hayat boyu erişebilecekleri dokümantasyon kütüphanesi açılmaktadır. Kurumsal hedeflerinizi uzmanlığımızla gerçeğe dönüştürün.
Eksiksiz Eğitim Kataloğu
Hands-on Kurumsal Eğitim, Workshop ve Turquality Programları
Tüm eğitimlerimiz, 35 yıllık mühendislik deneyiminin süzgecinden geçmiş, tamamen gerçek dünya senaryolarına (Case Study) dayalı ve hands-on (uygulamalı) olarak sunulmaktadır. Materyaller Git üzerinden dinamik olarak paylaşılır ve katılımcı ihtiyaçlarına göre özelleştirilmiş danışmanlık katmanı içerir.
Yapay Zeka, Üretken AI ve AGI Stratejileri
Genel Yapay Zeka (AGI) vizyonundan otonom ajan mimarilerine, kurumsal RAG ve Fine-Tuning stratejilerinden açıklanabilir AI standartlarına uzanan derinlemesine programlar.
DevOps, Kubernetes ve Platform Otomasyonu
Cloud-native altyapıların kurulumu, orkestrasyonu ve yönetiminde endüstriyel standartlar (NIST, CNCF) ile yüksek erişilebilirlik çözümleri.
Siber Güvenlik, DevSecOps ve Defansif Teknolojiler
Yazılım yaşam döngüsünün her aşamasında güvenlik (Security by Design), siber farkındalık ve kurumsal SOC operasyonları uzmanlığı.
Blockchain, Web3 ve Akıllı Sözleşme Geliştirme
Merkeziyetsiz internet (Web3) ekosisteminde; DAO yapıları, NFT mülkiyeti ve Solidity ile güvenli kontrat geliştirme uzmanlığı.
Yazılım Mimarisi, Big Data ve Veri Yönetimi
Event-driven sistemler, mikroservis modernizasyonu ve yüksek trafikli projelerin mimari tasarımı ve optimizasyonu.
Mikroservis Yazılım Üretimi ve Programlama Dilleri
Çok dilli (Polyglot) geliştirme ortamlarında mikroservis tasarımı, asenkron programlama ve temiz kod standartları.
Proje Yönetimi, Agile ve SAFe Metodolojileri
Kurumsal çevikliğin (Business Agility) sağlanmasında; Scrum, Kanban ve SAFe framework'lerinin uygulanması ve PMP standartları.
Teknik Workshop ve Derin Dalış (Deep Dive) Seansları
Spesifik mühendislik problemlerine odaklanan, kısa süreli ancak yoğun uygulama içeren laboratuvar çalışmaları.
Turquality ve Kurumsal Gelişim Programları
Globalleşen kurumlar için Turquality standartlarında teknoloji modernizasyonu, dijital dönüşüm ve stratejik yönetim eğitimleri.
Tüm Workshoplar Sizin İçin Özel Hazırlananan Kurumsal Workshoplarımız
Workshoplar konuların 360 derece açıdan ele alındığı, konuların derinlemesine işlendiği, handsonlar ile katılımcıların birlikte çalışma fırsatı bulduğu en kapsamlı eğitim formatımızdır.
Tüm Seminerlerimiz Sizin İçin Özel Hazırlananan Kurumsal Seminerlerimiz
Tüm seminerlerimiz sizin senaryolarınız ve ihtiyaçlarınız için size özel hazırlanır. Katılımcı profiline uygun özel örnekler ve katılımı teşvik edecek özel içerikler ile zenginleştirilir.