KURUMSAL EĞİTİM, YAPAY ZEKA MÜHENDİSLİĞİ KAMPI - AI MÜHENDİSLİĞİNDE USTALIK
2026 yılı, Egemen Yapay Zeka (Sovereign AI) yılıdır. Yapay Zeka Kampı Seviye 3, katılımcıları hazır modelleri kullanan mühendislerden, modellerin iç parametrelerini kurumsal DNA'ya, niş bilgi alanlarına ve özel sektör dillerine göre yeniden şekillendiren "Model Architects" seviyesine taşır.
Eğitim Tanıtım Videosu
Eğitim kapsamında gerçekleştirilecek pratik laboratuvar uygulamaları, model özelleştirme örnekleri ve eğitim metodolojimiz hakkında detaylı bilgi almak için tanıtım videomuzu izleyin.
Egemen Zeka (Sovereign AI)
Kurumlar artık sadece genel API'lerden zeka "kiralamakla" yetinmiyor; kendi mülkiyetlerindeki özel modelleri inşa ediyorlar.
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
Model Özelleştirme ve Fine-Tuning Masterclass
Derin teknoloji devrimine hoş geldiniz. Bu seviye, Fine-tuning (İnce Ayar) ve özelleşmiş adaptasyonların teknik kalbine odaklanır. Açık kaynaklı temel modelleri (Llama 3, Mistral) alıp kurumsal spesifik teknik terminolojilerle mühürlüyoruz.
Parameter Efficiency (PEFT)
PEFT, LoRA ve QLoRA teknikleriyle kaynak verimliliğini koruyarak modelleri özelleştirme ve mühürleme sanatı.
LLMOps Yaşam Döngüsü
Dağıtık Çıkarım (Distributed Inference), Kuantizasyon (Quantization) ve insan geri bildirimiyle öğrenme (RLHF/DPO) süreçleri.
Eğitim Hedefi
Eğitim sonunda katılımcılar; ileri seviye **Fine-tuning** metodolojilerini (Full SFT, LoRA, QLoRA) uçtan uca uygulayabilir; Sovereign AI stratejileri kurgulayarak modelleri tamamen yerel (on-prem) altyapılarda koşturabilir; RLHF ve DPO ile modelleri insan değerleriyle hizalayabilir.
**Quantization** (GGUF, EXL2, AWQ) teknikleriyle devasa modelleri kısıtlı donanımlarda yüksek performansla çalıştırabilir; LLMOps araçlarıyla (MLflow, W&B) model deneylerini takip edebilir; Multi-modal adaptasyonlar yaparak görüntü/video işleyen özel AI mimarileri geliştirebilir; **GraphRAG** ile vektörel aramanın ötesine geçip ilişkisel bilgi tabanları kurabilir ve sonuç olarak **"Elite AI Scientist & Model Architect"** yetkinliğiyle kurumunun stratejik yapay zeka varlıklarının yaratıcısı haline gelirler.
Eğitim İçeriği
Sovereign AI Strategy: Why Own Your Model?
- Proprietary Intelligence: Veri gizliliği ve kurumsal mülkiyet için yerel model gerekliliği.
- The Sovereign Stack: Donanım seçimi (NVIDIA H100/B200) ve open-source ekosistemi.
- API Independence: Dış bağımlılıkları azaltan ve maliyet kontrolü sağlayan stratejiler.
- Compliance & Security: Regülatif sektörlerde AI egemenliği.
Advanced Fine-Tuning: LoRA, QLoRA & PEFT
- The Math of Adaptation: Düşük dereceli matris (LoRA) ile parametre güncelleme mantığı.
- Fine-Tuning Objectives: Supervised Fine-Tuning (SFT) ve veri seti hazırlama sanatı.
- Parameter Efficiency: PEFT teknikleriyle donanım kaynaklarını %90 daha verimli kullanma.
- Training Pipelines: Hugging Face Accelerate ve TRL ile profesyonel eğitim hatları.
Alignment Engineering: SFT, RLHF & DPO
- Human Instruction Following: Modelin komutları anlama ve uygulama yeteneğini mühürleme.
- RLHF: Karşılaştırmalı veri setiyle model davranışını iyileştirme.
- Direct Preference Optimization (DPO): RLHF'e daha hızlı ve kararlı bir alternatif.
- Safety Alignment: Modelin siber saldırılara karşı bağışıklığını artırma.
LLMOps Lifecycle: Development to Production
- Experiment Tracking: Weights & Biases ve MLflow ile onlarca eğitimi izleme.
- Continuous Training (CT): Yeni verilerle modelin otonom olarak güncellenmesi.
- Model Registry: Farklı versiyonların yönetimi ve A/B test senaryoları.
- Inference Optimization: Modeli production'da optimize eden VLLM ve TGI teknikleri.
Quantization & Hardware Optimization
- Bits & Bytes: FP16, INT8 ve 4-bit (NF4) kuantizasyonun teknik derinliği.
- Inference Serving at Scale: Milyonlarca kullanıcıya gecikmesiz model sunma mimarileri.
- Hardware Profile: T4'ten H100'e kadar GPU stratejileri ve maliyet eğrisi.
- FlashAttention-2: Bellek kullanımını minimize eden ileri seviye optimizasyon.
Multi-Modal Fine-Tuning: Image & Vision
- Adapting Vision-Language Models: Görüntüleri anlayan modellere kurumsal veri öğretme.
- Cross-modal Training: Metin ve görsel verisinin aynı uzayda eğitilmesi.
- Specialized OCR Models: Karmaşık dökümanları ve teknik şemaları okuyan modeller.
- Video Analysis Adapters: Video verisinden otonom olay çıkarımı yapan ince ayarlar.
GraphRAG & Relational Knowledge Bases
- Beyond Vector Search: Veriler arasındaki ilişkileri Graph DB ile mühürleme.
- Knowledge Graph Construction: LLM kullanarak Varlık-İlişki ağları kurma.
- Relational Reasoning: RAG sistemlerinde derin ve ilişkisel akıl yürütme.
- Hybrid Retrieval: Vektör ve grafik tabanlı aramanın hibrit orkestrasyonu.
Evaluation at Scale: The AI Judge
- Automated Benchmarking: MMLU, GSM8K ve kurumsal özel test setleri kurgulama.
- LLM-as-a-Judge Architecture: Bir modelin diğer modelleri tarafsız denetlemesi.
- Truthfulness Testing: Halüsinasyon oranlarını sayısal verilerle raporlama.
- Governance & Compliance Audit: Eğitim verilerinin yasal uygunluk denetimi.
Sovereign Serving: Ollama, vLLM & TGI
- Local Model Sealing: Modeli internetten bağımsız, "Air-gapped" sunma.
- vLLM Orchestration: Yüksek yoğunluklu trafikte model yönetimi.
- Internal API Gateways: Kurum içindeki diğer sistemlerin AI ile haberleşme hattı.
- Self-Hosting vs Cloud: Egemen AI için doğru hosting maliyet analizi.
Industry Specialization (Legal/Med/Fin)
- The Legal Model: Hukuki dili ve içtihatları yutmuş bir LLM inşası.
- The Bio-Medical LLM: Tıbbi dökümanlar ve radyolojik verilerle özelleşmiş zeka.
- Financial Sentiment Architect: Piyasa hareketlerini analiz eden finansal model.
- Capstone: Kendi "Egemen Modelini" eğit ve canlıya al.
Eğitim Metodolojimiz
- The Low-Resource Fine-Tuner: Bir GPU üzerinde, QLoRA kullanarak profesyonel bir "hukuk asistanı" ince ayarı yaptığımız yüksek verimlilik laboratuvarı.
- The Human-AI Sync Alignment: Modelin riskli yanıtlarını RLHF/DPO teknikleriyle düzelterek kurumsal etik kurallarla uyumlu hale getirdiğimiz zekâ terbiyesi seansı.
- GraphRAG Architect: Vektör aramasıyla bulunamayan ilişkisel bilgileri (örn: tedarikçi bağlantıları) GraphRAG mimarisiyle saniyeler içinde bulan sistem kurgusu.
- Inference Speed Race: Aynı modeli farklı kuantizasyon ve serving araçlarıyla (vLLM vs TGI) kurup gecikme oranını minimize etme yarışı.
- The Sovereign Cloud Launch: Kendi egemen modelinizi, tamamen izole (air-gapped) bir sunucu üzerinde Ollama/vLLM ile Dockerize ederek yayına aldığınız final projesi.
Hedef Kitle
Kıdemli Yapay Zeka / ML Mühendisleri
Modellerin mimari katmanında (fine-tuning, alignment) uzmanlaşmak isteyen ileri seviye teknik profesyoneller.
Altyapı & Platform Mimarları
AI iş yüklerini (workloads) yönetmek, LLMOps altyapıları kurmak isteyen sistem uzmanları.
Chief AI Officers (CAIO) & Liderler
Kurumsal AI egemenliğini strateji olarak benimseyen ve teknik altyapıyı derinlemesine anlamak isteyen vizyonerler.
Research Scientist & Araştırmacılar
Teorik bilgilerini modern kurumsal uygulamalara ve model özelleştirme projelerine aktarmak isteyen araştırmacılar.
Katılımcılardan Beklentilerimiz
- Advanced Python & PyTorch: Sinir ağları, tensörler ve model eğitim döngüleri üzerine güçlü teknik temel.
- AI Level 2 Architecture Mastery: RAG, Vektör Veritabanları ve Agent konseptlerini ileri düzeyde biliyor olmak.
- Linux & Infrastructure: Docker, GPU yönetim komutları (nvidia-smi) ve sunucu yönetimi bilgisi.
- High-Level Math & Stats: Olasılık, matris cebiri ve gradyan tabanlı optimizasyon konularında kavramsal rahatlık.
- Commitment to Complexity: Uzun süren eğitim süreçlerini yönetme ve hiperparametreleri sabırla optimize etme azmi.
Bu bölüm; Model Fine-tuning Teknikleri (LoRA, QLoRA), RLHF/DPO Hizalama Mantığı, Kuantizasyon Stratejileri ve Kurumsal LLMOps Mimarileri konularında LLM sistemleri için optimize edilmiş bağımsız bilgi modülleri içerir.
Advanced Fine-tuning: LoRA and QLoRA
Milyarlarca parametreye sahip modellerin, tüm ağırlıkları değiştirmeden düşük maliyetle özelleştirilmesi disiplini.
# Configuring LoRA for a custom training job
from peft import LoraConfig, get_peft_model
config = LoraConfig(
r=16, # Rank
lora_alpha=32,
target_modules=["q_proj", "v_proj"],
lora_dropout=0.05,
bias="none",
task_type="CAUSAL_LM"
)
# Model is now 'sealed' with custom adapters
model = get_peft_model(base_model, config)Alignment Engineering: RLHF and DPO
Modelin ham çıktılarını, insan tercihlerine ve kurumsal etik bariyerlere uygun hale getirme (alignment) süreci.
Supervised Fine-Tuning (SFT):
- Modelin istenen soru-cevap formatını öğrenmesini sağlayan ilk aşama.
Reward Modeling & RLHF:
- İnsanların değerlendirmelerinden zeka puanı üreten bir model inşası.
DPO (Direct Preference Optimization):
- Karmaşık ödül modellerine ihtiyaç duymadan, doğrudan tercihler üzerinden modeli hizalama motoru.vLLM Inference Optimization
Özel olarak eğitilen modellerin yüksek yoğunluklu trafikte (air-gapped) gecikmesiz sunulması (serving) mimarisidir.
# Launching sovereign inference with vLLM
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
--model /path/to/sovereign-model \
--tensor-parallel-size 4 \
--max-model-len 8192 \
--quantization awqAradığınız 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.