Öğrencilere ve Mezunlarımıza Özel %20 İndirim Sepette!

Haziran İndirimlerini Yakala!🔥

%50'ye varan indirim.

İncele!
0
1 1

MLOps & LLMOps Bootcamp-8

38,000.00TL
38,000.00TL
Öğrenci Fiyatı: 30,400.00TL %20
Sale Sold out
Tax included.
Stripe ile Öde

Description

MLOps (Machine Learning Operations), makine öğrenimi modellerinin üretim ortamlarında güvenli, ölçeklenebilir ve sürdürülebilir şekilde çalıştırılmasına odaklanır. DevOps’un yazılım geliştirme süreçlerine getirdiği disiplinin, yapay zekâ ve makine öğrenimi dünyasına uyarlanmış halidir. MLOps, yalnızca bir modeli eğitmek değil;

  • O modeli üretime almak,
  • Performansını izlemek,
  • Veriler değiştiğinde güncellemek,
  • Bozulan modelleri yeniden eğitmek,
  • Ve tüm bu süreci otomatikleştirmek demektir.

Birkaç modeli manuel olarak yönetmek mümkün olabilir. Peki onlarca, hatta yüzlerce model olduğunda? İşte burada MLOps devreye girer. LLMOps ise production ortamlarda büyük dil modellerinin operasyonel yönetimi için kullanılan pratikler, teknikler ve araçlar bütünüdür. Yani mevcut büyük dil modellerinin (GPT, Gemini gibi) gerçek dünyada güvenilir bir şekilde nasıl dağıtıldığı, izlendiği ve optimize edildiğiyle ilgili süreçlerdir. LLMOps, MLOps’un büyük dil modelleri için özelleşmiş hali gibi düşünebilirsiniz.

Bu Bootcamp’te Neler Öğreneceksiniz?

Klasik MLOps Uygulamaları

  • Regresyon ve sınıflandırma modellerinin uçtan uca deployment’ı
  • MLflow ile deney takibi ve model registry
  • FastAPI ile REST servisleri geliştirme
  • Docker & Kubernetes üzerinde dağıtım
  • Jenkins & Terraform ile CI/CD süreçleri
  • AWS üzerinde gerçek senaryolar

Yeni: LLMOps İçerikleri

  • Büyük dil modelleri (LLMs) ile tanışma
  • Vector Database kullanımı
  • Retrieval-Augmented Generation (RAG)
  • LangChain ile basit bir Chatbot geliştirme
  • LLM’leri canlı ortamda kullanmanın en iyi pratikleri
Kimin İçin Uygun?
  • Veri Bilimciler, ML Engineer’lar, AI Engineer’lar
  • MLOps süreçlerini öğrenmek isteyen yazılım ve DevOps mühendisleri
  • LLM tabanlı uygulamalar geliştirmek isteyen profesyoneller

MLOps & LLMOps Bootcamp size yalnızca modelleri çalıştırmayı değil, aynı zamanda geleceğin yapay zekâ altyapısını kurmayı öğretecek.

Sorunuz mu var?
View Product Details

8. Dönem MLOps/LLMOps Bootcamp

Timeline

8 Nisan 2026
Kick-off
8 Nisan - 23 Haziran
On Hazirlik Odevleri
26 Nisan - 21 Haziran
Canlı Dersler - 9 Hafta
21 Haziran - 5 Temmuz
Final Projeleri
5 Temmuz 2026
Proje Sunumu ve Kapanış
Bootcamp İçeriği

Bootcamp İçeriği

Tüm eğitimlerimiz, konunun tüm yönlerini ele alarak kapsamlı bir şekilde hazırlanmıştır.

1

1-2. Hafta (Ön Hazırlık Video Eğitim)

Computer Networking Basic

Linux Basic, Bash Script

Git Basic

Crontab

Postgresql & SQL Basic

Docker

Python Programming

Machine Learning with Python

2

3.Hafta

Introduction to MLOps

Model development environments, tools

Model deployment methods

Prepare environment (VM, Docker, AWS CLI, etc.)

S3 compatible object storage: MinIO

Create an S3 bucket, read and write data with Python/Boto3

Building a basic ML model (Classification + Regression)

MLflow experiment tracking and model registry

3

4.Hafta

Introduction to Large Language Models (LLMs)

Getting Started with LLMs Locally (Ollama/HuggingFace)

How to Index Your Documents into a Vector Database

How to Query Documents in a Vector Database

4

5.Hafta

Connecting an LLM to External Tools (e.g., Web Search or Vector Stores)

LLM Orchestration with LangChain

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Building an LLM-Powered Travel Assistant Application

5

6.Hafta

SQLModel

Introduction to FastAPI

FastAPI Path parameters

FastAPI Query parameters

FastAPI Response model

Data validation with Pydantic

FastAPI Database CRUD Operations

6

7.Hafta

FastAPI API Router

FastAPI Login Auth

Introduction to NGINX

Reverse Proxy with NGINX

Load Balancing with NGINX

TLS termination with NGINX

7

8.Hafta

How to store and load models

Developing a web ui with Streamlit

Loading models from MLflow

Writing prediction results in database

Deploy Deeplearning Model

8

9.Hafta

How to create a Docker image for ML model

Deployment on Docker

Kubernetes Intro and setup

Deployment on Kubernetes

Infrastructure as Tool (IaC) Terraform

Deploy ml model on Docker with Terraform

9

10.Hafta

Deployment on AWS EC2 Instance

Deploy ml model on AWS EC2 with Terraform

ML Pipelines

10

11.Hafta

Requesting from Python

Jenkins Intro

CI/CD with Jenkins and Ansible

End to end project

11

12.Hafta

Final Projects (self-study)

Mentorship hours

12

13. Hafta

Final Projects

Eğitmenler

Erkan Şirin

Senior Data/ML Engineer, AWS Solution Architect

Mentörler

Merve Öztiryaki

Data Engineer

Zeynep BAKAN

ML/AI Reseacher

Eğitim Özeti

MLOps, makine öğrenmesi modellerinin canlı ortamlarda çalıştırılması, izlenmesi ve bakımı aşamalarına odaklanan bir kavramdır. LLMOps ise bunun büyük dil modeli destekli uygulama ve projelere uyarlanmış halidir. Bu eğitim ile klasik ML modeli ile AI destekli uygulamalar  geliştirme sonrasında neler olduğunu öğreneceksiniz.

Veri bilimi ve yapay zeka emekleme dönemini çoktan geride bıraktı. Artık modelleri prod ortamında çalıştırmanın ve gerçek değer sunmanın zamanı geldi. Bir adım önde olmak ve fark yaratmak istiyorsanız doğru yerdesiniz.

  • VBO Bootcamp mezunları için %20 indirim
  • Gerçekçi projeler ve ödevler (Chatbot deployment, LLM Application deployment, Model deployment with API, model drift detection, model deployment on Kubernetes and AWS, etc.)

Önemli Notlar

– Kursu takip etmek için Docker çalıştıran bir bilgisayar gereklidir

– İş bilgisayarları ile katılmamanızı tavsiye ederiz. Güvenlik politikaları ve yönetici yetkisi eksikliği nedeniyle zaman zaman sorunlar yaşanmaktadır.

MLOps/LLMOps Bootcamp eğitimi işleyişi;

1. Ön Hazırlık Eğitimi: 

Bu aşamada derslerin anlaşılmasını kolaylaştıracak eğitimler videolar aracılığıyla alınır. Örneğin derslerde docker-compose veya SQL join kullanılacaksa bunların ne anlama geldiği konusunda zaman kaybedilmemesi de hedefleniyor. Kayıt olur olmaz bu safha her bir katılımcı için başlar.

2. Kick-Off: 8 Nisan 2026 (8. Dönem)

Bootcamp işleyişi hakkında bilgilendirme yapılır, tanışma toplantısı gerçekleştirilir, ön hazırlık ödevleri verilir.

3. Canlı Dersler: 26 Nisan – 21 Haziran 2026, 9 hafta

Eğitimin ana bölümüdür ve aşağıda bulunan “Bootcamp İçeriği ” başlığındaki 3-11 haftalarını,Pazar günleri 3 saat canlı ders (10:00-13:00) olacak şekilde online platformlar (Zoom) üzerinden devam eder.

Takıldığınız noktalarda mentörünüzden destek alabileceksiniz.

4. Bitirme Projesi: 21 Haziran –  5 Temmuz 2026 ,  2 hafta Canlı dersler bittikten sonra kursiyerlerin bitirme projelerini tamamladıkları ve Zoom üzerinden sundukları safhadır. Bu safhada bireysel/grup çalışması yapılır. Mentör ve eğitmen desteği devam eder.

Bu eğitimde aşağıdaki sorulara ve daha fazlasına cevap bulacağız:

  • Modeli bir API ile nasıl sunabiliriz?
  • Modellerimizin önünde nasıl bir yük dengeleyici kullanırız?
  • Modellerimizin işlevsel, yük, performans ve stres testlerini nasıl gerçekleştiririz?
  • Modellerimizin önünde nasıl bir yük dengeleyici kullanırız?
  • Modelimizi bir konteyner görüntüsüne nasıl dönüştürebiliriz?
  • Modelimizi Docker ve Kubernetes aracılığıyla nasıl sunacağız?
  • Modelimizi bulutta nasıl sunacağız?
  • Uçtan uca bir MLOps tasarımı neye benzer?
  • Bir model geliştirirken ML Pipelines kullanmanın faydaları nelerdir?
  • Modeli tekrar ne zaman eğiteceğiz?
  • İşleri nasıl otomatikleştiririz?
  • MLOps’ta CI/CD de var mı?
  • MLOps için hangi araçlar var?
  • MLOps ile ilgili hangi hizmetler bulutta mevcut?
  • Nasıl yapay zeka uygulamaları geliştiririz?
  • LLM ile nasıl chatbot, yapay zeka asistanı geliştiririz?
  • LLM Chatbotları nasıl deploy ederiz?

Önemli Notlar:

Aynı anda şu üç kriteri sağlayan katılımcılar için sertifika düzenlenecektir:

1. Derslerin en az %70’ine katılma,

2. Ödevlerin en az %70’ini yapma,

2. Bitirme projesinden 100 üzerinden en az 70 puan almak.

Öğrenciler ile paylaşılacak kaynaklar: Eğitim video kayıtları, sanal makine, sunumlar ve derste kullanılan örnek kodlar VBO Platformu üzerinden paylaşılacaktır.

S.S.S.

Ana hedef kitle, öncelik sırasına göre, ML Engineer, Veri Bilimci ve Veri Mühendisleri ile bunların adaylarıdır. Son olarak da veri bilimi konularına meraklı kişiler.

Eğitim için Docker çalıştırabilen bir bilgisayar yeterlidir.

Eğitim Zoom üzerinden canlı olarak gerçekleşecek.

  • Ön hazırlık aşaması videolar üzerinden 1-2 hafta
  • Canlı eğitimler 9 hafta
  • Bitirme projesi 2 hafta
  • Güncel eğitim tarihleri yukarıdaki timeline görselinde bulunmaktadır.

Not: Ön hazırlık aşaması kesin kayıt gerçekleşir gerçekleşmez başlar.

Mezunlarımız almış oldukları eğitimden sonra kendi deneyimlerini ve düşüncelerinizi sizlerle paylaşmaktadır.

Mezun Yorumları

Öğrenmenin birçok yolu vardır ama en iyi yöntem her zaman usta-çırak ilişkisidir. Erkan Hocanın MLOps eğitimi tam da böyle bir eğitimdir. özenle hazırlanmış, adım adım sonuca götüren bir süreçtir. Elbette derse olan ilgimiz sonucu belirler ama doğru ödevler ve gerçek problemlerle teknolojiyi nasıl kullanacağınızı doğrudan öğrenirsiniz.
Ahmet Alper Kunt

Ahmet Alper Kunt

Data Scientist

Yaklaşık 1 yıl önce farklı bir kariyer için Makine Ögrenmesi/Veri Bilimi alanında başlayan yolculuğumda, bu sene Veri Bilimi Okulu ailesi ile MLOps bootcamp\’ine katılarak tanıştım.Veri Bilimi Okulu ailesinin sağladığı bu kapsamlı eğitim sayesinde öğrendiğim yöntem ve tekniklerle sadece modeli oluşturmakla kalmayıp, modelin üretim ortamına alınması, izlenmesi ve optimize edilmesi gibi süreçleri de öğrenme fırsatı buldum. Eğitim o kadar kaliteliydi ki hiç bir şüphem olmadan VBO\’nun düzenlediği diğer bootcamp olan Data Engineering Bootcamp\’ine de kaydımı yaptırdım. Emeği geçen herkese teşekkür ediyorum.
Ali Can Payaslı

Ali Can Payaslı

Prosecutor | Software Engineer | MLEngineer | Data Scientist

MLOps eğitimi sırasında öğrendiğim uçtan uca ML proje geliştirme yöntem ve teknikleri sayesinde birçok iş ilanında istenen becerileri karşılayabilir hale geldim. İş başvurularımın 21. gününde yaptığım ilk görüşme sonucunda NextEra Energy Sources\’tan Veri Bilimcisi pozisyonu için teklif aldım.
Oğuzhan Karaca

Oğuzhan Karaca

Data Scientist

Şu ana kadar girdiğim en iyi bootcamp diyebilirim. Kendi başıma nasıl canlı çalışan bir proje yapılır öğrenmiş oldum. Uçtan uca bir ML projesi nasıl yapılır ve CI/CD pipeline ile deploy edilir öğrenmiş oldum. Birçok tool öğrendim. Mlflow, Docker, Jenkins, FastAPI, gibi. Yaptığım projede de hepsini kullandım. Birçok kişi ML modellemeleri yapıyor ama locali dışına çıkamıyor. Bootcamp sayesinde nasıl containeration yapılır ve model parametreleri takip edilir öğrenmiş oldum. Erkan Hoca çok bilgili ve kıymetli , eğitim dokümanları kurulan ortamlar vs çok iyi. Kariyer yolculuğumda mülakatlarımda çok yararı oldu. bu şekilde
Okan KÖKEN

Okan KÖKEN

Mechanical Engineer | Senior Direct Purchasing Engineer

Selam hocam. Her proje yeni bir dünya, yeni bir sürü bilgi edinme… bu eğitimde LLM’i kendi istediğimiz şekilde nasıl manipüle edebileceğimi öğrendim. Bir projedeki dosya yapısının nasıl olması gerektiğini (alan dışından gelen biri için çok önemli bence) modüler yapı nasıl kurulmalı, sistem dizaynı nasıl olmalı gibi şeyleri hayal edebilir konuma geldim. Bağladığım “LLM_MODEL”, “llama3-70b-8192” modelinin çıktısının saçmalamadan istediğim gibi makul mantıklı ve tutarlı olması için promt mühendisliğini detaylı araştırma yapmamı ve anlamamı sağladı. LLM’deki temeperature ve token mantığını daha da iyi anladım. Sizin bootcampler’in bana çok faydası oldu hocam. Bakış açım değişti. İyiki sizinle yolumuz kesişmiş. Eğer fırsat bulursam Kubernetes’e de katılacağım, buradaki amaç o vizyonu kazanmak hocam. Küçük bir bilgi kırıntısı ile neler yapabileceğimi neyi nerde aramam gerektiği vizyonunu kazandım. Tekrardan teşekkür ederim. Saygılarımla.
Mehmet Işık

Mehmet Işık

Data Scientist

MLOps bootcamp süreci bana, model geliştirme sürecinin sonrası hakkında bir farkındalık kazandırdı. Veri bilimine artık farklı bir pencereden bakıyorum.Bootcamp sürecinde, Merve Hocanın her zaman ulaşılabilir olması ve sürece her türlü desteği, Erkan Hocanın ise canlı derslerde tüm sorularımıza sabırla yanıt verip anlamadığımız yerleri tekrar tekrar anlatması çok değerliydi. Hocalarımızın teknik bilgileri kadar öğrencilerle iletişimi, samimi ve alçakgönüllü yaklaşımları bu süreci oldukça motive edici hale getirdi. Çoğu kursta hocanın her hafta canlı ders anlattığını ve ödevleri uygulamalı olarak birlikte çözdüğünü pek görmeyiz. Başta zorlanıp bırakmayı düşünürken, kurs sonunda kendimi Docker, Ansible, Webhook, CI/CD, LLM gibi kavramları konuşurken buldum :) Bu süreç bana hem yeni alanlara karşı cesaret hem de öğrenme isteği kazandırdı. Yeni başlayanlara ise önerim şu olur: Ön hazırlık eğitimlerini dikkatle dinlesinler ve ihtiyaç duydukça tekrar etsinler. Ayrıca her hafta canlı derslere katılıp verilen ödevleri zamanında yapmakta kurstan verim almak açısından çok önemli.
Zeynep BAKAN

Zeynep BAKAN

Math Teacher | Machine Learning

MLOps bootcamp’i çok sistemli ve gerçek senaryolar üzerinden kurgulanmıştı. Her şey ince ince düşünülmüştü — öyle ki, ön hazırlık süreci bile başlı başına bir kurs değerindeydi. Her hafta verilen ödevler sayesinde hem dersleri zamanında takip ettik hem de kendi başımıza uygulayarak konuları daha derin kavradık. Bu süreci daha da özel kılan şey ise 7/24 mentor desteğiydi. Yoğun emek verilmiş, bir o kadar da keyifli ve geliştirici bir süreçti. Tüm emekler için teşekkür ederim,oncelikle Erkan hoca olmakla tum ekib🙏✨
Fidan Alizada

Fidan Alizada

Data Engineer

Program uçtan uca model kullanımı ve proje geliştirme tarafında beni gayet geliştirdi. Özellikle hocalar çok yardımcıydı VBO’ya bütün süreç için teşekkür ederim 🙂
Mert Göker

Mert Göker

Data Scientist