Generative AI / LLM Özel Dersi
Generative AI / LLM online özel ders, Üretken yapay zeka ve büyük dil modelleri (LLM) ile uygulama geliştirme'i birebir ve esnek bir takvimle öğrenmek isteyenler için tasarlandı. Tüm seanslar online yapılır — Zoom, Google Meet veya Microsoft Teams üzerinden canlı ekran paylaşımıyla. Türkiye'nin her şehrinden ya da yurt dışından katılım fark etmez; ihtiyacın olan tek şey internet bağlantısı ve öğrenme isteği.
Programı tercih edenler arasında; veri analizi veya yapay zeka alanına geçmek isteyen mühendisler, üniversitede ilgili dersi alan ve uygulamalı pekiştirmek isteyen öğrenciler, raporlama ve analiz işlerinde kendini ileri seviyeye taşımak isteyen profesyoneller bulunuyor. Yurt içinden ve yurt dışından, esnek bir takvimle ders alabilirsin.
Programda işlenen başlıklar — temel kavramlardan ileri konulara doğru ilerler:
- LLM Temelleri
- API ile Çalışma
- Prompt Engineering
- Yapısal Çıktı
- Embedding ve Similarity
- RAG Mimari
- Agent
- Open Source LLM
Sıfırdan başlayanlar için ilk seanslar sözdizimi ve örnek bol, deneyimli olanlar için seçilen konuda doğrudan derinleşme şeklinde ilerler. Önemli olan, dilin veya aracın "ezberi" değil; karşılaşılan problem türüne göre hangi parçanın kullanılacağına dair sezgi geliştirmektir. Her seans bir küçük adım atar. Resmi dokümantasyon için OpenAI API dokümantasyonu birincil kaynak olarak kullanılır.
Generative AI / LLM Özel Dersi Konuları
1. LLM Temelleri
- Transformer sezgisi
- Token, context window
- Sıcaklık ve sampling
- Maliyet hesabı
2. API ile Çalışma
- OpenAI Python SDK
- Anthropic SDK
- Streaming response
- Rate limit
3. Prompt Engineering
- Zero / few-shot
- Chain-of-thought
- Role prompting
- Eval ile prompt iyileştirme
4. Yapısal Çıktı
- JSON mode
- Schema validation
- Pydantic
- Tool use / function calling
5. Embedding ve Similarity
- Text embedding modeli
- Cosine similarity
- Vector DB (Chroma, Pinecone)
- Hybrid search
6. RAG Mimari
- Chunking stratejisi
- Retrieval pipeline
- Re-ranking
- Hallucination azaltma
7. Agent
- Tool tanımı
- ReAct paradigmasi
- LangGraph
- Multi-step plan
8. Open Source LLM
- Llama, Mistral
- Quantization
- Local inference (Ollama)
- Maliyet ↔ kalite
9. Üretim Konuları
- Cache stratejisi
- Cost optimization
- Observability (LangSmith)
- Guardrails
10. Bitirme Projesi
- Şirket dökümanları üzerine RAG
- Streamlit UI
- Cost dashboard
- Eval suite
Generative AI / LLM Özel Dersi ile İlgili
Sıkça Sorulan Sorular ve Cevapları
Python lazım mı?
Evet, orta düzey Python deneyimi şart.
Hangi sağlayıcıya odaklanıyoruz?
OpenAI ve Anthropic karşılaştırmalı. Open-source için Ollama ile lokal örnek.
LangChain mı kullanıyoruz?
Temel düzeyde LangChain, modern alternatif LlamaIndex gösterilir.
Üretimde maliyet nasıl yönetilir?
Caching, model routing, prompt sıkıştırma. Pakette pratik gösterilir.
Fine-tuning yapacak mıyız?
Tanıtım var; derinleşme ek paket.
