Tek bir prompt'un ötesine geçin: tool kullanan, hafızalı, çok adımlı ve birbiriyle konuşan AI agent sistemleri tasarlayın; değerlendirme, gözlemlenebilirlik ve güvenlikle production'a taşıyın.
Bir agent'ı çalıştırmak kolay; asıl zorluk onu güvenilir kılmak: doğru tool'ları çağırmak, hafızayı yönetmek, çok adımlı akışları kontrol etmek, birden fazla agent'ı koordine etmek ve tüm bunları ölçüp production'a taşımak.
Tool use, memory, planlama ve durum yönetimiyle basit bir LLM çağrısını gerçek bir agent'a dönüştürün.
Agentic RAG'den MCP entegrasyonlarına ve birbiriyle konuşan çok ajanlı sistemlere uzanan net bir yol izleyin.
Evaluation, observability ve güvenlik adımlarıyla agent'larınızı gözlemleyip production'a hazır hale getirin.
Bootcamp boyunca amaç sadece kavramları öğrenmek değil; tool use, memory, agentic RAG, multi-agent ve MCP parçalarını bir araya getirerek çalışan, sunulabilir ve portföye eklenebilir agent sistemleri çıkarmaktır.
Program, LLM/RAG temellerini bir miktar tanıyan ve şimdi tool kullanan, çok adımlı ve çok ajanlı gerçek agent sistemleri kurma seviyesine geçmek isteyenler için tasarlandı.
Her hafta teorik çerçeve, canlı demo, uygulama, ödev ve proje çıktısı üzerinden ilerler.
Agent nedir, agent döngüsü (ReAct/planlama), agent vs. workflow ve temel framework'lere genel bakış.
Çıktı: İlk çalışan basit agentTool tanımlama ve çağırma, kısa/uzun dönem hafıza, durum yönetimi ve çok adımlı akış kontrolü.
Çıktı: Tool kullanan, hafızalı agentRAG'i agent'la birleştirme, retrieval'ı araç olarak kullanma, sorgu planlama ve kaynak doğrulama.
Çıktı: Kendi bilgisini arayan agentic RAGMCP ile araç entegrasyonu, rol tabanlı agent'lar, orchestration ve agent'lar arası iletişim.
Çıktı: Birbiriyle konuşan multi-agent sistemiAgent değerlendirme, tracing/observability, maliyet takibi ve prompt injection gibi güvenlik önlemleri.
Çıktı: Ölçülebilir ve güvenli agentAgent'ı yayına alma, ölçeklendirme ve izleme; ardından uçtan uca final projesi ve demo günü.
Çıktı: Production'a alınmış agent + demoAmaç yalnızca konu öğrenmek değil; kendi AI portföyünüzde gösterebileceğiniz çalışan agent sistemleri geliştirmek.
Tool çağıran, hafızalı ve çok adımlı karar verebilen temel agent.
Kendi bilgi kaynağını arayan, sorgu planlayan ve doğrulayan agent.
MCP ile entegre, rol tabanlı ve birbiriyle koordine olan agent'lar.
Değerlendirilmiş, gözlemlenebilir, güvenli ve sunulabilir final projesi.
Evren Hoca karmaşık konuları özünden ödün vermeden sadeleştirerek, tane tane ve anlaşılır biçimde aktarıyor. Müfredatın sistematik yapısı ve gerçek hayat senaryolarıyla zenginleştirilmesi, öğrenmeyi hem verimli hem kalıcı kılıyor. Yapay zeka mühendisliği alanında ilerlemek isteyen herkese gönül rahatlığıyla öneririm.
Evren Hocam, konuları temel kavramlardan başlayarak sistemli bir şekilde ele alıyor. Öğrenci odaklı yaklaşımı ve güncel eğitim anlayışı sayesinde öğrenme sürecini daha anlaşılır hale getiriyor. Eğitim almak isteyenlere tavsiye ederim.
Evren Hoca'nın katılıp bitirdiğim Veri Bilimi Bootcamp eğitimi, veri analitiği ve regresyon analizleri gibi kritik kasları kalıcı olarak kazanmamı sağladı. Müfredatın adım adım yükselen yapısı sayesinde tüm süreci pürüzsüzce tamamladık. Bu kaliteli eğitimi başarıyla bitirmiş bir eski katılımcı olarak, hocamızın yeni açacağı yapay zeka programını da bu alanda derinleşmek isteyen herkese kesinlikle tavsiye ederim.
İlk kohort sınırlı kontenjanla başlıyor. Aşağıdaki fiyata havale/EFT ile %5 indirim uygulanır.
Matematiksel istatistik doktoralı (PhD) ve 15+ yıl deneyimli bir eğitmen. Tirendaz Academy'nin kurucusu. Yapay zeka, LLM, RAG ve AI agent konularını uygulamalı projelerle öğretiyor.
Temel Python bilgisi ve LLM/prompt'a dair genel bir aşinalık önerilir. RAG veya AI Engineering temellerini gördüyseniz ideal olur; görmediyseniz de başlangıç kaynakları paylaşılır, ancak bu program ağırlıklı olarak uygulamalı agent geliştirme üzerine kuruludur.
Evet. Program kendi içinde bütünlüklüdür; ilk hafta agent temellerinden başlanır. AI Engineering Bootcamp'i tamamlayanlar için ise doğal bir devam niteliği taşır.
Tüm canlı dersler kaydedilir. Bir oturumu kaçırırsanız kaydı izleyip soru-cevap alanından sorularınızı iletebilirsiniz; akıştan geri kalmazsınız.
Canlı dersler haftada 2 gün, her biri 3 saat olmak üzere toplam 6 saattir. Ödev ve uygulamalarla birlikte haftada yaklaşık 8–10 saat ayırmanız önerilir.
Ödemeyi havale/EFT ile (%5 indirim) veya kart ile alıyoruz. Esnek ödeme için tutarı 2 taksite bölebilirsiniz; bunun için WhatsApp'tan bize yazmanız yeterli. Yurt dışından ya da kartla ödeyecek katılımcılar için ayrı bir ödeme seçeneği de sunuyoruz.
Erken kayıt fiyatı (6.999₺ / ~$149) 20 Eylül 23:59'a (TSİ) kadar geçerlidir. Bu tarihten sonra kayıt ücreti 8.999₺ (~$199) olur.
Evet, ödemeniz için fatura düzenlenir.
Evet. Programı tamamlayan ve final projesini sunan katılımcılara tamamlama sertifikası verilir.
Evet. İlk canlı derse katıldıktan sonra eğitimin size uygun olmadığını düşünürseniz iade talep edebilirsiniz. İade, ödemenin yapıldığı yöntemle ve o yöntemdeki işlem kesintileri düşülerek gerçekleştirilir; havale ödemelerinde tam iade yapılır.
Evet. Canlı ders kayıtları, kod dosyaları ve ek materyaller özel topluluk alanında paylaşılacaktır.
Hayır. Odak noktası AI agent geliştirmedir: tool use, memory, agentic RAG, multi-agent sistemler, MCP, evaluation, observability ve güvenlik.
Tool use, memory, agentic RAG ve multi-agent konularını tek tek dağınık içeriklerden değil; gerçek bir agent sistemi geliştirme süreci içinde birleştirin ve production'a taşıyın.
Hemen Kayıt OlÖnce temelleri mi kurmak istiyorsun? AI Engineering Bootcamp 16 Eylül'de başlıyor →