Yapay Zeka Destekli Kodlama Eğitimi
Yapay Zeka Destekli Kodlama Eğitimi
Eğitim Hakkında
YZ Destekli Kodlama Eğitimi, yapay zekâ teknolojilerinin kodlama süreçlerine entegre edilmesiyle, geliştirme sürecinin hızlandırılması, hataların azaltılması ve verimliliğin artırılması üzerine odaklanır. Bu eğitim, yapay zekâ destekli kodlama araçları, kod tamamlama, otomatik hata ayıklama, refactoring, test otomasyonu ve belge oluşturma gibi uygulamalı konuları kapsamlı olarak ele alarak, katılımcıların yazılım geliştirme süreçlerine yapay zekanın sunduğu avantajları etkin bir şekilde entegre etmelerini sağlar.YZ Destekli Kodlama, yapay zekâ algoritmaları ve dil modelleri kullanılarak geliştiricilerin kod yazma sürecini otomatikleştiren ve iyileştiren yöntemler bütünüdür. Eğitimde; Github Copilot, Kite, Tabnine gibi popüler AI kodlama asistanlarının çalışma prensipleri, entegrasyon yöntemleri, kullanım senaryoları ve performans optimizasyonu detaylı olarak incelenecektir. Ayrıca, bu araçların hata tespiti, otomatik tamamlama, refactoring ve test otomasyonu gibi özelliklerinin projelerde nasıl uygulanacağı üzerinde durulacaktır.
Ön Koşul
Bu eğitimin herhangi bir ön koşulu yoktur.
Eğitim İçeriği
- Eğitimin Tanıtımı ve Hedefler
- Eğitim içeriğinin genel çerçevesi, amaçları ve öğrenme çıktılarının açıklanması
- Katılımcı profili, sektör örnekleri ve uygulama alanlarının tartışılması
- Eğitim metodolojisinin (teorik dersler, interaktif atölyeler, vaka çalışmaları, proje uygulamaları) sunulması
- YZ Destekli Kodlama Nedir?
- Tanım, kapsam ve tarihsel gelişim
- Geleneksel kodlama yaklaşımları ile AI destekli kodlama arasındaki farklar
- Yapay zekâ kodlama asistanlarının (Github Copilot, Kite, Tabnine vb.) genel prensipleri
- Temel Terimler ve Kavramlar
- AI, NLP, dil modeli, kod tamamlama, prompt engineering
- Otomasyon, refactoring, test otomasyonu ve hata ayıklama kavramları
- Github Copilot
- Çalışma prensipleri, arayüz ve temel kullanım senaryoları
- Entegrasyon adımları, ilk proje örnekleri ve optimizasyon ipuçları
- Kite ve Tabnine
- Diğer popüler AI kodlama asistanlarının tanıtımı
- Özellikler, avantajlar ve kullanım farklarının karşılaştırılması
- IDE Entegrasyonu ve Konfigürasyon
- Visual Studio Code, PyCharm, IntelliJ IDEA gibi IDE’lerde AI araçlarının kurulumu
- Eklenti ayarları, lisanslama, kişiselleştirme ve performans izleme
- Kod Tamamlama ve Öneri Sistemleri
- Otomatik kod tamamlama, snippet önerileri, fonksiyon ve metod önerileri
- Gerçek zamanlı önerilerin değerlendirilmesi ve hata düzeltme stratejileri
- Otomatik Refactoring ve Hata Ayıklama
- AI destekli refactoring araçları ile kodun yeniden yapılandırılması
- Hata tespiti, otomatik düzeltme ve debug araçlarının entegrasyonu
- Test Otomasyonu ve Kod Kalitesi
- AI yardımıyla test senaryoları oluşturma, unit test'lerin otomatik üretimi
- Statik kod analiz araçları, linting ve hata raporlama
- Basit Proje Örnekleri
- AI destekli kodlama asistanları ile Python, Java veya JavaScript projeleri geliştirme
- Basit algoritma ve fonksiyon yazma, otomatik önerilerin pratik kullanımı
- Gerçek Dünya Uygulamaları
- Orta ölçekli projeler üzerinde AI asistanlarının etkin kullanımı
- Kod kalitesi artırma, refactoring uygulamaları ve otomatik test entegrasyonu
- Kod İnceleme ve Geri Bildirim
- AI araçlarının ürettiği kodların değerlendirilmesi
- Grup tartışmaları, kod inceleme oturumları ve mentor geribildirimleri
- Gelişmiş Özelleştirme ve Öğrenme Döngüsü
- Kendi kod yazım stilinizi AI aracına öğretme stratejileri
- Geri bildirim döngüsü ile AI önerilerinin iteratif iyileştirilmesi
- CI/CD ve Otomasyon Entegrasyonları
- Versiyon kontrol sistemleri (Git, GitHub) ile AI destekli kodlama entegrasyonu
- CI/CD süreçlerine AI araçlarının entegrasyonu, otomatik test ve dağıtım
- Performans İzleme ve Optimizasyon
- AI destekli kod önerilerinin performansının değerlendirilmesi
- Hata analizi, loglama ve sistem kaynaklarının verimli kullanımı
- Etik İlkeler ve AI Yanlılığı
- AI destekli kodlamada etik kullanım, önyargı ve yanlılık yönetimi
- Kod güvenilirliği, telif hakları ve kullanıcı verilerinin korunması
- Güvenlik Riskleri ve Çözüm Yaklaşımları
- AI araçlarının oluşturabileceği güvenlik açıkları
- Güvenlik protokolleri, izleme ve risk yönetimi stratejileri
- Sorumluluk ve Hesap Verebilirlik
- AI destekli kodlamanın toplumsal etkileri, hesap verebilirlik ve şeffaflık
- Kullanıcı bilgilendirmeleri, dokümantasyon ve sürekli iyileştirme döngüsü
- End-to-End Proje Çalışması
- Gerçek dünya senaryoları ile kapsamlı proje uygulaması: planlama, geliştirme, test ve dağıtım
- Takım çalışması, proje yönetimi ve sunum teknikleri
- Vaka İncelemeleri ve Grup Tartışmaları
- Başarılı AI destekli kodlama projelerinin vaka analizleri
- Grup tartışmaları, bireysel sunumlar ve mentor geri bildirim oturumları
- Canlı Demo ve Hands-On Atölyeler
- Interaktif kodlama seansları, canlı demo gösterimleri, uygulamalı hata ayıklama ve optimizasyon örnekleri
- Mentor desteği ile gerçek zamanlı çözüm üretme seansları
- Gelecek Trendleri ve Teknolojik Gelişmeler
- AI destekli kodlama araçlarındaki yenilikler, yeni algoritmalar ve geliştirme trendleri
- Otomasyon, sürekli entegrasyon ve yapay zekâ tabanlı kod analizi konularındaki gelişmeler
- Araştırma Konuları ve Akademik Çalışmalar
- Akademik yayınlar, konferans bildirileri, açık kaynak projeler ve endüstri iş birlikleri
- Yeni metodolojiler, inovasyon örnekleri ve AI destekli kodlama tekniklerinin araştırılması
- İleri Kaynaklar ve Sürekli Öğrenme
- Önerilen kitaplar, online kurslar, seminerler, çalıştaylar, web seminerleri
- Akademik topluluklar, forumlar, bloglar, GitHub projeleri ve mentor programları
- Eğitimin Özeti ve Kritik Öğrenme Noktaları
- Temel kavramların, ileri tekniklerin ve entegrasyon stratejilerinin özetlenmesi
- AI destekli kodlamanın verimlilik, kalite ve güvenlik açısından sağladığı stratejik avantajların vurgulanması
- Performans Değerlendirmesi ve Geri Bildirim
- Proje sunumları, vaka analizleri, interaktif testler ve sınavlarla katılımcı başarısının ölçülmesi
- Katılımcı geri bildirimleri, tartışma oturumları ve mentor değerlendirmeleri
- İleri Yol Haritası ve Kariyer Gelişimi
- AI destekli kodlama, otomasyon ve yazılım geliştirme alanlarında ileri eğitim, sertifikasyon programları ve kariyer planlama stratejileri
- Mentor programları, topluluk desteği, sektörel gelişmelerin takibi ve ileri araştırma fırsatları
Kazanımlar
- Yapay zekâ destekli kodlama araçlarını kullanarak geliştirme süreçlerini hızlandırabileceksiniz.
- Otomatik hata tespiti, refactoring ve test süreçleri ile kod kalitesini artırabileceksiniz.
- Yapay zekâ araçlarını mevcut geliştirme ortamlarına (IDE) entegre ederek verimli bir şekilde kullanabileceksiniz.
- Kod önerileri ve otomatik dokümantasyon ile daha sürdürülebilir ve anlaşılır yazılım geliştirebileceksiniz.
- Yapay zekâ teknolojilerini projelerinize entegre ederek rekabet avantajı elde edebileceksiniz.
Hedef Kitle
- Projelerinde yapay zekâ destekli otomasyon çözümlerine yer vermek isteyen tüm katılımcılar.
- Teknoloji meraklıları, AI destekli araçları kullanarak üretkenliklerini artırmak isteyenler,
- Kod kalitesini artırmak ve geliştirme süreçlerini hızlandırmak isteyen profesyoneller,
- Yazılım geliştiriciler, programcılar ve mühendisler,
- Veri bilimcileri ve makine öğrenimi araştırmacıları,
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.
