Python ile üretken yapay zekâ uygulamaları geliştirmek artık sadece büyük şirketlerin değil, geliştiricilerin de erişebileceği güçlü bir teknoloji haline geldi. Bu kurs, LangChain ve LangGraph kullanarak modern LLM tabanlı uygulamaları sıfırdan geliştirmeyi uygulamalı olarak öğrenmek isteyenler için hazırlandı.
Kurs boyunca yalnızca teoriyi değil, gerçek hayatta kullanılabilecek uygulama odaklı yapay zekâ projeleri geliştireceğiz. OpenAI, Google modelleri ve açık kaynak LLM’leri nasıl birlikte kullanabileceğinizi öğrenecek, farklı modelleri tek bir mimaride nasıl birleştirebileceğinizi göreceksiniz.
LangChain ile LLM entegrasyonları, araç kullanımı (tools), agent yapıları ve veri akışlarını kurmayı öğrenirken, LangGraph ile daha gelişmiş ve kontrol edilebilir AI workflow mimarileri oluşturacağız. Ayrıca modern yapay zekâ uygulamalarının en önemli konularından biri olan RAG (Retrieval Augmented Generation) sistemlerini kurarak kendi verilerinizle çalışan akıllı asistanlar geliştireceğiz.
Kursun en heyecan verici bölümlerinden birinde konuşan AI asistanları, bilgi tabanlı chatbotlar ve dokümanlarla konuşabilen sistemler geliştireceğiz. Bu süreçte prompt tasarımı, embedding kullanımı ve vektör veritabanları gibi kritik konuları da pratik projeler üzerinden öğreneceksiniz.
Geliştirdiğimiz bu yapay zekâ uygulamalarını FastAPI kullanarak gerçek bir API servisine dönüştürmeyi, ölçeklenebilir hale getirmeyi ve ürün seviyesinde kullanıma hazır hale getirmeyi de öğreneceksiniz.
Eğer Python biliyor ve gerçek projeler geliştirerek Generative AI dünyasına güçlü bir giriş yapmak istiyorsanız, bu kurs tam size göre. Teoriden çok pratik, fikirden çok gerçek çalışan AI uygulamaları sizi bekliyor. Ayrıca kurs boyunca öğrendiğiniz mimarileri kendi projelerinize uyarlayabilecek güçlü bir altyapı da kazanacaksınız.