AI Engineering for Production Systems Eğitimi
AI Engineering for Production Systems Eğitimi
Eğitim Hakkında
Bu eğitim, katılımcılara modern yapay zeka ürün mimarisi, uygulama tasarımı, context engineering, RAG sistemleri, agent geliştirme, güvenilir AI sistemleri, değerlendirme yöntemleri ve kurumsal AI mühendisliği konularında uçtan uca bilgi kazandırmayı amaçlar. Program, teorik temelleri pratik uygulamalarla birleştirerek katılımcıların gerçek dünya senaryolarında AI çözümleri tasarlamasını sağlar.
Ön Koşul
Bu eğitimin herhangi bir ön koşulu yoktur.
Eğitim İçeriği
- Modern AI Product Stack
- LLM Capabilities & Limitations
- AI System Design Principles
- Prompt vs Workflow vs Agent
- Context Engineering Introduction
- Production Architecture
- State Management
- Human-in-the-loop
- AI Design Patterns
- Failure Modes
- Prompt Architecture
- Context Windows
- Memory
- Context Compression
- Tool Context
- Structured Context
- Retrieval Strategies
- Modern RAG
- Chunking
- Hybrid Search
- Metadata
- Query Transformation
- Retrieval Evaluation
- Advanced RAG
- Agent Design
- Workflow Design
- Supervisor Pattern
- Tool Calling
- Agent Memory
- Agent Communication
- Multi-Agent Tradeoffs
- Guardrails
- Structured Output
- JSON Schema
- Error Recovery
- Fallback
- Confidence
- Safety
- Offline Evals
- Golden Sets
- LLM-as-a-Judge
- Regression
- Continuous Evaluation
- Quality Metrics
- Human Evaluation
- Observability
- Tracing
- Prompt Versioning
- CI/CD
- Deployment
- Scaling
- Latency
- Cost
- Model Routing
- Caching
- Token Optimization
- Cost Engineering
- Latency Optimization
- Security
- Privacy
- Governance
- Compliance
- Documentation
- Maintainability
Kazanımlar
- Modern AI mimarisini ve sistem tasarım prensiplerini uygulayabileceksiniz.
- Context engineering yöntemleriyle prompt, memory ve retrieval stratejilerini kullanabileceksiniz.
- RAG sistemleri kurarak veri odaklı üretim uygulamaları geliştirebileceksiniz.
- Agent engineering ile workflow, supervisor pattern ve multi-agent yapıları tasarlayabileceksiniz.
- Güvenilir AI sistemleri için guardrails, structured output ve error recovery yöntemlerini uygulayabileceksiniz.
- AI değerlendirme yöntemlerini (offline evals, golden sets, human evaluation) kullanabileceksiniz.
- Production AI süreçlerini (observability, CI/CD, deployment, scaling) yönetebileceksiniz.
- Optimizasyon teknikleri ile maliyet, latency ve token kullanımını optimize edebileceksiniz.
- Kurumsal AI mühendisliği kapsamında güvenlik, gizlilik, governance ve compliance süreçlerini uygulayabileceksiniz.
Hedef Kitle
- Yazılım geliştiriciler
- Veri bilimciler
- AI araştırmacıları
- BT uzmanları
- Kurumsal dijital dönüşüm ekipleri
Sertifika
Eğitimlerimize %80 oranında katılım gösterilmesi ve eğitim müfredatına göre uygulanacak sınav/projelerin başarıyla tamamlanması durumunda, eğitimin sonunda dijital ve QR kod destekli “BT Akademi Başarı Sertifikası” verilmektedir.
İlgili Kurslar
SEKTÖRÜN GÜVENDİĞİ ÇÖZÜM ORTAĞI
BT Akademi'yi tercih eden 4.000'den fazla kurum yanılmıyor.
