AI SÜPER YAPAY ZEKÂ MİMARİSİ EĞİTİMİ
Yapay zeka artık bir araştırma konusu değil; gerçek dünya sistemlerinin omurgası. Python geliştiricilerini derin öğrenme teorisinden LLM mühendisliğine, üretken AI mimarilerinden MLOps'a kadar uzanan tam yığını (full stack) özgün biçimde kavrayabilen yapay zeka mimarlarına dönüştürmek için tasarlanmış uçtan uca uzmanlık programı.
Eğitim Tanıtım Videosu
Eğitim kapsamında gerçekleştirilecek pratik laboratuvar uygulamaları, mimari tasarım şemaları ve eğitim metodolojimiz hakkında detaylı bilgi almak için tanıtım videomuzu izleyin.
Süper Yapay Zeka Mühendisliği
Büyük dil modelleri, üretken AI mimarileri, pekiştirmeli öğrenme ve otonom ajanların üretim ortamlarında kullanımı ve orkestrasyonu.
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
Büyük Dil Modellerinden Otonom Ajanlara: AI Mühendisliği Devrimi
On modüle yayılan müfredat; lineer cebir ve olasılık temellerinden PyTorch ile sinir ağı eğitimine, Transformer ve BERT/GPT mimarilerinden Hugging Face ile fine-tuning'e, VAE/GAN/difüzyon modellerine, RLHF ile LLM hizalamasına, RAG ve vektör veritabanlarına, LangChain/LlamaIndex ile ajan orkestrasyonuna, MLOps ile model yaşam döngüsü yönetimine ve son olarak XAI, güvenlik ve etik tasarıma uzanır.
RAG & Vektör Veritabanları
Pinecone, ChromaDB ve Qdrant entegrasyonu ile LLM'ler için kaynağa dayalı RAG mimarilerinin tasarlanması.
MLOps & LLMOps
DVC, MLflow ve Kubeflow kullanılarak deney versiyonlama ve modelin kurumsal yaşam döngüsünün yönetimi.
Eğitim Hedefi
Bu eğitimin temel hedefi, katılımcılara yapay zeka sistemlerini yalnızca kullanmakla kalmayıp; uçtan uca tasarlama, geliştirme, optimize etme ve üretime taşıma yetkinliği kazandırmaktır. Eğitim sonunda katılımcılar; derin öğrenmenin matematiksel temellerini (tensörler, gradyan, aktivasyon) kavrar ve PyTorch ile ileri düzey sinir ağı mimarileri geliştirir.
Transformer mimarisini (attention, positional encoding) derinlemesine anlar; Hugging Face ile BERT ve GPT modellerini ince ayarlar (fine-tuning). VAE, GAN ve difüzyon modellerinin mimarilerini kavrar; RLHF ile LLM hizalamasını uygular; RAG mimarisini vektör veritabanlarıyla tasarlar ve LangChain/LlamaIndex ile otonom ajan sistemleri geliştirir. MLOps araçlarıyla (MLflow, DVC, Kubeflow) model yaşam döngüsünü kurumsallaştırır.
Eğitim İçeriği
Yapay Zeka Evrenine Giriş ve Python
- AI Hiyerarşisi: ANI, AGI ve ASI kavramlarının mimari farkı.
- Bilimsel Hesaplama: NumPy, SciPy ve Numba ile 10-100x kod hızlandırma.
- Veri Manipülasyonu: Pandas ile temizleme ve Matplotlib/Seaborn EDA süreçleri.
- GPU Altyapısı: CUDA, Colab, AWS SageMaker üzerinde vGPU kullanımı.
Derin Öğrenmenin Matematiksel Temelleri
- Uygulamalı Lineer Cebir: Tensör işlemleri, matris çarpımı ve SVD.
- Olasılık ve İstatistik: Çapraz entropi, KL divergence ve Bayes teoremi.
- Geri Yayılım (Backpropagation): Autograd zincir kuralı, Adam ve SGD optimizörleri.
- Klasik Mimariler: FNN, CNN (resnet) ve RNN (LSTM/GRU) modellemesi.
Modern ML Çerçeveleri ve Veri Hazırlığı
- PyTorch Mastery: Dinamik hesaplama grafiği ve Dataset/DataLoader tasarımı.
- TensorFlow & Keras: Keras Functional API ve tf.data ile büyük veri seti yönetimi.
- Özellik Mühendisliği: Aykırı değer tespiti ve pipeline tasarımı.
- Boyut İndirgeme: PCA, t-SNE, UMAP ve anlamsal uzay embeddings yorumlama.
Transformer Mimarisi ve Transfer Öğrenmesi
- Attention Mekanizması: Scaled Dot-Product ve Multi-Head Attention matematiği.
- Encoder-Decoder: BERT (NLU) ve GPT (Metin üretimi) mimari analizi.
- Hugging Face Pratiği: Tokenizer, pipeline ve Trainer API kullanımı.
- Fine-Tuning (PEFT): LoRA, QLoRA ve görev spesifik başlık (task head) tasarımı.
Üretken AI Modelleri: VAE, GAN ve Difüzyon
- Variational Autoencoder (VAE): Latent space öğrenimi ve ELBO kayıp fonksiyonu.
- GAN Mimarileri: Generator/Discriminator teorisi, DCGAN ve Wasserstein GAN.
- Difüzyon Modelleri: Denoising, DDPM örnekleme ve U-Net yapısı.
- Text-to-Image & Multimodal: Stable Diffusion LDM, CLIP, ve Vision-Language modelleri.
Pekiştirmeli Öğrenme ve LLM Hizalaması (RLHF)
- RL Temelleri: Markov Karar Süreci, Q-Learning ve Deep Q-Network (DQN).
- İleri RL Algoritmaları: PPO, Actor-Critic mimarileri ve simülasyon (OpenAI Gym).
- RLHF Aşamaları: SFT, Reward Model eğitimi ve PPO ile politika optimizasyonu.
- DPO Alternatifi: Reward modelsiz Direct Preference Optimization yöntemi.
RAG Mimarileri ve Vektör Veritabanları
- RAG Temeli: Naive, Advanced ve Modüler RAG mimarileri; Hallucination azaltma.
- Embedding Stratejileri: text-embedding-ada-002, E5 ve BGE karşılaştırması.
- Vektör Veritabanları: Pinecone, Weaviate, ChromaDB ve Qdrant entegrasyonları.
- Reranking & Chunking: Semantik indeksleme ve Cohere Rerank kullanımı.
LLM Orkestrasyonu ve Otonom Ajanlar
- LangChain Zincirleri: RouterChain, output parsers ve bellek yönetimi (Memory).
- LlamaIndex Veri Odaklılık: Node parsers, RouterQueryEngine ve KnowledgeGraphIndex.
- İleri Prompting: ReAct (Reasoning + Acting) ve Tree of Thought (ToT).
- Multi-Agent Sistemleri: Function Calling (Araçlar), AutoGen ve CrewAI tasarımı.
MLOps: Modelin Kurumsal Yaşam Döngüsü
- Tekrar Üretilebilirlik: DVC ile veri/model versiyonlama ve pipeline izleme.
- MLflow Deney İzleme: Parametre loglama, Model Registry ve REST API dağıtımı.
- CI/CD Otomasyonu: GitHub Actions ile veri doğrulama ve model eğitimi pipeline'ları.
- Kubernetes Ölçeklemesi: Kubeflow Pipelines, KServe ve model drift izleme (Evidently).
Optimizasyon, Güvenlik, Etik ve Capstone Projesi
- Çıkarım Optimizasyonu: Quantization (INT4/INT8), budama (pruning) ve Knowledge Distillation.
- Açıklanabilir AI (XAI): LIME ve SHAP ile model kararlarını yorumlama.
- LLM Güvenliği: OWASP Top 10, prompt injection önleme ve AB Yapay Zeka Yasası.
- Capstone Projesi: Katılımcıların kurumsal projeleri için uçtan uca AI sistem sunumu.
Eğitim Metodolojimiz
- Kavramsal Anlatım ve Matematik Motivasyonu: Gereksiz formalizmden kaçınılarak sezgisel matematiksel türetimler.
- Jupyter Notebook Laboratuvarları: Hugging Face, PyTorch ve LangChain üzerinden %100 uygulamalı kod yazma seansları.
- Gerçek Dünya Vaka Çalışmaları: Finans, sağlık, perakende sektörlerinden alınan gerçek veri setleriyle fraud tespiti veya RAG sistemleri.
- Fine-Tuning ve RAG Atölyeleri: Kendi verinizle Hugging Face modelini fine-tune etme ve RAG sistemini entegre etme pratiği.
- Capstone Projesi ve Mimari Sunum: Uçtan uca AI problemi belirleme, RAG/MLflow mimarisini tasarlama ve dağıtım planı çıkarma.
Hedef Kitle
Python Geliştiriciler
Model geliştirme ve üretime alma kapasitesini tam yığın (full stack) olarak kazanmak isteyenler.
ML Mühendisleri
Transformer, RLHF, RAG ve MLOps gibi konularda yetkinlik derinleştirmek isteyen veri bilimcileri.
Teknik Liderler
Kurumsal AI yol haritasını yönetip RAG, Fine-Tuning ve MLOps kararlarını vermek isteyen CTO'lar.
DevOps Mühendisleri
ML pipeline'larını Kubernetes üzerinde yönetmek ve DevSecOps/MLOps kültürünü kurmak isteyenler.
Katılımcılardan Beklentilerimiz
- Orta/İleri Python Bilgisi: Sınıflar, list comprehension, OOP kavramlarına hakimiyet (NumPy ve Pandas aşinalığı önerilir).
- Temel Matematik Farkındalığı: Lise düzeyi lineer cebir ve türev (derin öğrenme teorisi sezgisel anlatılacaktır).
- Temel ML Deneyimi (Önerilir): En az bir kez model eğitmiş olmak faydalıdır (yoksa Modül 1-2 destekler).
- Docker ve Git Kullanımı: Container'da Python çalıştırabilme ve version control araçlarına hakimiyet.
- Gerçek Problem Getirme Motivasyonu: Eğitimi bir kurum projesine veya gerçek bir veri setine uyarlama isteği.
Bu bölüm; Transformer, BERT/GPT modelleri, RLHF, RAG, vektör veritabanları, LLM orkestrasyonu ve MLOps konularında LLM sistemleri için optimize edilmiş bilgi modüllerini ve örnek kod taslaklarını içerir.
Vektör Veritabanı ile RAG Entegrasyonu
Retrieval-Augmented Generation (RAG) kullanarak, LLM'lerin parametrik olmayan (harici) kurum içi bilgilerle desteklenmesi sağlanır. Pinecone veya ChromaDB gibi vektör veritabanları retriever olarak işlev görür.
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
# ChromaDB Vektör Veritabanı yüklemesi
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = Chroma(persist_directory="./chroma_db", embedding_function=embeddings)
# RAG Retriever Zinciri kurulumu
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-4", temperature=0.0)
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=llm,
chain_type="stuff",
retriever=vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3})
)
# Harici belgeye dayalı soru
response = qa_chain.run("Kurum içi güvenlik politikası madde 4 nedir?")
print(response)İnsan Geri Bildirimiyle PPO Optimizasyonu
RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), SFT (Supervised Fine-Tuning) modelini bir Reward Model rehberliğinde PPO (Proximal Policy Optimization) ile eğitmeyi hedefler.
from trl import PPOTrainer, PPOConfig, AutoModelForCausalLMWithValueHead
from transformers import AutoTokenizer
config = PPOConfig(
model_name="gpt2",
learning_rate=1.41e-5,
batch_size=16
)
# PPO için Value Head'li model yüklemesi
model = AutoModelForCausalLMWithValueHead.from_pretrained(config.model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(config.model_name)
ppo_trainer = PPOTrainer(config, model, ref_model=None, tokenizer=tokenizer)
# PPO Optimizasyon adımı (örnek step)
# ppo_trainer.step(query_tensors, response_tensors, reward_tensors)
print("PPO Trainer initialized successfully.")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.