Tüm Eğitimler

Our Top Course
React Js
(15 Değerlendirmeler)
$15 $25
Java Program
(15 Değerlendirmeler)
$10 $40
Web Design
(15 Değerlendirmeler)
$10 $20
Web Design
(15 Değerlendirmeler)
$20 $40

Your shopping cart

LLM & RAG & AI AGENT Eğitimi

Bu ileri düzey program; LLM, RAG ve AI Agent mimarilerini teknik temelleriyle öğretir. Katılımcılar; retrieval/embedding altyapıları, agent tasarım desenleri, optimizasyon, entegrasyon ve güvenlik–etik çerçevesiyle üretim ortamına uygun uçtan uca uygulamalar geliştirir.

LLM & RAG & AI AGENT Eğitimi
  • Kategori Yapay Zeka
  • Eğitim Yeri
  • Başlangıç Tarihi Eğitim Planlanmaktadır
  • Eğitim Türü online
  • Eğitim Süresi
  • Kontenjan 15 Kişi
  • Sertifika Evet
Tümünü göster

LLM & RAG & AI AGENT Eğitimi

Bu ileri düzey eğitim programı, Büyük Dil Modelleri (LLM), Retrieval Augmented Generation (RAG) ve Yapay Zekâ Agentleri (AI Agent) konularını; teorik temeller, mimari yapı, eğitim süreçleri, optimizasyon teknikleri, entegrasyon yöntemleri ve güvenlik–etik perspektifiyle kapsamlı ve teknik detaylarla ele alır.

Katılımcılar; modern yapay zekâ uygulamalarında, özellikle doğal dil işleme, bilgi çekme, kurumsal dokümanlarla çalışan sistemler ve otonom karar verme süreçlerinde kullanılan teknolojileri derinlemesine öğrenerek, üretim ortamlarına (production) uygun pratik çözümler geliştirme yetkinliği kazanır.

Nedir?

LLM, RAG ve AI Agent eğitiminde üç temel teknoloji ekseni birlikte ele alınır:

Büyük Dil Modelleri (LLM)

Transformer mimarisi, self-attention mekanizması, ölçeklenebilirlik yaklaşımları, pretraining / fine-tuning süreçleri, eğitim stratejileri ve optimizasyon teknikleri üzerinden LLM’lerin nasıl çalıştığı detaylandırılır.

Retrieval Augmented Generation (RAG)

Embedding, vektör arama, retrieval mimarisi, bellek yönetimi ve dış veri kaynaklarıyla entegrasyon sayesinde LLM’lerin güncel ve doğrulanabilir bilgiye dayalı metin üretmesi öğretilir.

AI Agent (Yapay Zekâ Ajanları)

Otonom ajan tasarımı, çok adımlı planlama, araç kullanımı (tool use), eylem üretimi, çok-ajanlı sistemler ve işbirliği mekanizmaları; uygulamalı örneklerle ele alınır.

Devamını Göster

Eğitim İçeriği

  • Giriş ve Tanımlar

    • LLM, RAG ve AI Agent kavramlarının tanıtımı
    • Tarihsel gelişim ve evrim aşamaları
    • Temel terminoloji: Transformer, self-attention, embedding, retrieval, agent mimarisi

    Kullanım Alanları ve Endüstri Örnekleri

    • Metin üretimi, sohbet sistemleri, otomatik destek çözümleri
    • Kurumsal bilgi yönetimi ve doküman tabanlı RAG sistemleri
    • Otonom karar verme, çok ajanlı iş akışları, agent kullanım senaryoları

     Mimari Genel Bakış

    • LLM mimarisi: katmanlar, attention yapısı, encoder/decoder yaklaşımları
    • RAG bileşenleri: retriever, generator, bellek ve context yönetimi
    • AI Agent mimarisi: planlama, aksiyon üretimi, araç entegrasyonu

  • Transformer Mimarisi

    • Self-attention matematiği: query–key–value vektörleri
    • Multi-head attention, positional encoding, layer normalization
    • Model ölçekleme: parametre boyutu, compute maliyeti, verimlilik dengesi

    Eğitim ve İnce Ayar (Fine-Tuning)

    • Pretraining stratejileri: masked LM, autoregressive LM
    • Fine-tuning, transfer learning, görev uyarlaması
    • Optimizasyon: Adam/LAMB, loss fonksiyonları, LR scheduling

    Performans Optimizasyonu

    • Kuantizasyon, distillation, model sıkıştırma yaklaşımları
    • Dağıtık eğitim ve paralel hesaplama (GPU/TPU)
    • Batch size, sequence length ve hiperparametre optimizasyonu

  • Veri Toplama ve Hazırlama

    • Büyük veri kaynakları, web scraping, API entegrasyonu
    • Veri temizleme ve normalizasyon
    • Etiketleme ve örnek veri seti oluşturma

    İstatistiksel Analiz ve Görselleştirme

    • Temel istatistik, dağılım, korelasyon, hipotez testleri
    • Python ile veri analizi: Pandas, NumPy
    • Görselleştirme ve raporlama: dashboard mantığı ve metrik yorumlama

    Retrieval için Veri Hazırlığı

    • Doküman işleme: chunking, tokenizasyon, embedding üretimi
    • Vektör arama altyapıları: FAISS/Annoy mantığı
    • Retrieval veri tabanı kurma, güncelleme, sorgu optimizasyonu

  • RAG Kavramı ve Mimari Yapı

    • RAG nedir, hangi problemleri çözer?
    • Retrieval & generation etkileşimi
    • Pipeline tasarımı ve mimari akışlar

    Retrieval Modülü ve Vektör Arama

    • Embedding yöntemleri: BERT tabanlı yaklaşımlar, semantik arama
    • Benzerlik ölçümleri, index stratejileri
    • Bellek yönetimi, sorgu hızlandırma, doğruluk optimizasyonu

    Uygulamalı RAG Projeleri

    • RAG tabanlı QA (soru–cevap) sistemleri
    • Kurumsal dokümanlarla çalışan arama asistanı
    • Gerçek zamanlı retrieval senaryoları ve performans analizi

  • AI Agent Temelleri

    • AI Agent nedir? (planlama + aksiyon + geri bildirim döngüsü)
    • Multi-turn diyalog yönetimi ve görev odaklı akışlar
    • Prompt mühendisliği ve reasoning stratejileri

    Çok Ajanlı Sistemler ve İşbirliği

    • Rol dağılımı, koordinasyon, ortak hedef yönetimi
    • Simülasyonlar ve çok ajanlı etkileşim senaryoları
    • Kullanım örnekleri: sanal asistan, destek botları, otomasyon ajanları

    Entegre AI Agent Uygulamaları

    • LLM + RAG + Agent entegrasyonu
    • API ve mikroservis mimarisi ile entegrasyon
    • Gerçek zamanlı aksiyon planlama, adaptif iyileştirme yaklaşımları

  • Ölçeklenebilirlik ve Dağıtık Sistemler

    • Model ve veri paralelleştirme yaklaşımları
    • Docker, Kubernetes, bulut üretim altyapısı
    • High availability, fault tolerance, monitoring stratejileri

    Hiperparametre ve Üretim Performansı

    • Grid search, Bayesian optimization
    • Latency, throughput, maliyet analizi
    • Loglama, izleme, hata analizi ve iyileştirme döngüsü

    Güvenlik, Gizlilik ve Etik

    • Prompt güvenliği, veri sızıntısı riskleri, adversarial senaryolar
    • KVKK/GDPR uyum perspektifi
    • Adalet, önyargı, şeffaflık ve hesap verebilirlik prensipleri

  • End-to-End Proje Geliştirme

    • Problem tanımı, kapsam, mimari planlama
    • Prototip geliştirme: geliştirme–test–optimizasyon akışı
    • Proje örnekleri: RAG QA Bot, Kurumsal Asistan, Agent otomasyonları

    Canlı Kodlama ve Demo Seansları

    • Interaktif atölyeler, gerçek zamanlı hata çözme
    • Mentor geri bildirimi ve performans değerlendirmesi
    • Kod inceleme ve best-practice yaklaşımı

    Endüstri Vaka Çalışmaları

    • Üretimde kullanılan LLM/RAG/Agent sistemlerinin analizi
    • API entegrasyonu, veri yönetimi, performans raporları
    • Başarı örnekleri ve ölçekleme stratejileri

  • İleri Derin Öğrenme Teknikleri

    • Gelişmiş attention yaklaşımları, verimlilik odaklı mimariler
    • Sparse attention, distillation gibi modern trendler
    • Deneysel sonuçlar ve model davranış analizleri

    Transfer Öğrenmesi ve Hazır Modellerin Uyarlanması

    • GPT, BERT, T5 gibi modellerin fine-tuning süreçleri
    • Domain adaptation ve düşük kaynaklı uyarlamalar
    • Uygulamalı model uyarlama atölyeleri

    Gelecek Trendleri ve Yenilikçi Senaryolar

    • Multi-agent reinforcement learning konsepti
    • LLM + RAG + Agent birleşik sistemlerin evrimi
    • Kurumsal AI yol haritası ve teknolojik öngörüler

Kimler İçin?

  • Araştırmacılar, veri bilimcileri ve makine öğrenimi mühendisleri
  • Yazılım geliştiriciler, sistem mimarları ve DevOps uzmanları
  • Ürün yöneticileri ve teknoloji stratejisi ekipleri
  • Yapay zekâ uygulamalarını üretime almak isteyen teknoloji liderleri
  • Akademisyenler ve ileri düzey programlara ilgi duyan profesyoneller

Bu Eğitimden Sonra

  • LLM, RAG ve AI Agent mimarilerini uçtan uca anlayarak model seçimi yapabilir
  • Kurumsal dokümanlarla çalışan RAG sistemleri tasarlayıp kurabilir
  • Tool use destekli agent akışları ile otomasyon senaryoları geliştirebilir
  • Üretim ortamı gereksinimlerini (performans–maliyet–ölçeklenebilirlik) yönetebilir
  • Güvenlik, etik ve gizlilik risklerini dikkate alan sağlam sistemler tasarlayabilir

Sertifika

Örnek Sertifika
Yetkinlik Sertifikası

Eğitim programını başarıyla tamamlayan katılımcılara, edinilen bilgi ve yetkinlikleri resmî olarak belgeleyen sertifika verilecektir.

LLM & RAG & AI AGENT Eğitimi
  • Kategori Yapay Zeka
  • Eğitim Yeri
  • Başlangıç Tarihi Eğitim Planlanmaktadır
  • Eğitim Türü online
  • Eğitim Süresi
  • Kontenjan 15 Kişi
  • Sertifika Evet
Tümünü göster
LLM & RAG & AI AGENT Eğitimi

Örnek Sertifika
Örnek Sertifika

Eğitim programını başarıyla tamamlayan katılımcılara, edinilen bilgi ve yetkinlikleri resmî olarak belgeleyen sertifika verilecektir.

Ders Önizleme