AI ve LLM Bootcamp

Açıklama

Yapay Zekâ hızla büyüyen bir alan. LLM’ler (Large Language Models) ve embedding tabanlı arama sistemleri hayatımıza her geçen gün daha fazla entegre oluyor. Ancak bir kullanıcı olarak bu sistemleri yalnızca kullanmak bazı kişisel işleri kolaylaştırabilir ancak bu bilgi kurumsal ortamda bir anlam ifade etmiyor. Yapay Zeka'yı anlayabilmek, özelleştirebilmek, canlı ortamlara entegre edebilmek ve gerçekten değer üreten uygulamalar/sistemler yaratabilmek şirketlerin şu günlerde tam da aradığı şey.

Yapay Zeka ile ilgili rollerin başında AI mühendisliği geliyor. Bu rol klasik model geliştirme süreçlerinden farklı olarak veri hazırlama, vektörleştirme, semantik arama, LLM’ler ile sorgu yanıt sistemleri ve bunların canlıya alınmasına kadar geniş bir yelpazeyi kapsıyor. Basit bir sınıflandırma modelini eğitmek ve çalıştırmak artık yeterli değil. Peki ya kullanıcı belgelerine özel çalışan bir soru-cevap sistemi geliştirmek isterseniz? Ya da birden fazla belgeyi tarayıp, en uygun yanıtı dönen bir semantik arama motoru kurmak? Veri tabanlarıyla sohbet etmek? Promt ile görselleştirme yapmak? Randevularınızı yöneten asistan yaratmak? Bunlar artık modern bir yapay zekâlı uygulama/sistem geliştiricisinin çözmesi gereken problemler.

LLM’lerle çalışan sistemler kurmak istiyorsanız sadece modele istek atmak veya prompt yazmak yetmez. Vektör veritabanı nedir, neden embedding kullanılır, RAG (Retrieval-Augmented Generation) mimarisi nasıl çalışır, haıfza yönetimi, sohbet devamlılığı, context yönetimi, API geliştirme, kimlik doğrulama, suistimallere karşı korunma vb. gibi temel yeteneklere sahip olmalısınız. Çünkü gerçek dünyada veriniz değişir, modeliniz bozulur, sorgular karmaşıklaşır. Bu sorunları çözmek için sistem kurmayı, doğru araçları kullanmayı, en iyi uygulamaları takip etmeyi öğrenmeniz gerekir.

AI/LLM Bootcamp tam olarak bu noktada devreye girer. Sizi sadece “nasıl kullanılır”dan çıkarıp, “nasıl yapılır” seviyesine taşır.

Bu eğitimde;

• Python sanal ortam kurulumu ve LLM sağlayıcı API'larından (OpenAI / Anthropic / Gemini) başlayarak,
• "Agent = LLM + tool-calling loop" mantığını ve LangChain 1.0'ın create_agent giriş noktasıyla ilk ajanınızı kuracak,
• Tool'lar, structured output, parallel tool calling ve MCP ile dış sistem entegrasyonu yapacak,
• Middleware mimarisiyle PII maskeleme, summarization, human-in-the-loop ve guardrails gibi production katmanlarını ekleyecek,
• Checkpointer'lar, long-term memory (LangGraph Store) ve semantic search ile kalıcı, durable agent'lar geliştirecek,
• Embedding, chunking ve vector store (Qdrant / Chroma / Elasticsearch) ile Naive RAG ve Agentic RAG sistemleri kuracak,
• LangGraph StateGraph üzerinde supervisor, swarm ve hierarchical multi-agent mimarileri tasarlayacak,
• Deep Agents ile planning, sanal filesystem, subagent spawning ve skills gibi ileri ajan kalıplarını uygulayacak,
• Tüm bu yapıyı Streamlit, FastAPI, PostgreSQL ve Qdrant ile uçtan uca bir projede birleştireceksiniz.
  

Pratiği ve uygulamalarla öğrenmeyi merkeze alan bu bootcamp sonunda; günümüzün en güncel AI sistemlerini kurabilecek, kişiye ve şirkete özel üretken yapay zekâ çözümleri geliştirebileceksiniz.

AI çağında sıradan bir kullanıcı değil, sistem kurabilen biri olun. Üstelik Langchain, Langgraph 1.X gibi son sürüm kütüphaneler ile örnek uygulamalar.