LLM, RAG, AI Agent, MCP, lokal AI, deployment ve observability konularını tek tek dağınık içeriklerden değil; uçtan uca çalışan yapay zeka uygulamaları geliştirerek öğrenin.
İnternette LLM, RAG, AI Agent, MCP ve vector database hakkında çok fazla içerik var. Asıl problem bu konuların hangi sırayla öğrenileceği ve gerçek bir uygulamada nasıl birleştirileceği.
LLM, RAG, agent, MCP ve deployment konularını hangi sırayla öğreneceğinizi ve nasıl birleştireceğinizi görün.
LLM temellerinden RAG ve agent mimarilerine, oradan deployment ve observability’ye uzanan net bir yol izleyin.
Sadece kavramları değil, çalışan AI uygulamalarını kod, araç, workflow ve değerlendirme adımlarıyla öğrenin.
Bootcamp boyunca amaç sadece kavramları öğrenmek değil; LLM, RAG, agent ve deployment parçalarını bir araya getirerek çalışan, sunulabilir ve portföye eklenebilir projeler çıkarmaktır.
Program, üretken yapay zekayı sadece araç olarak kullanmak yerine gerçek ürün, workflow ve portföy projesi geliştirme seviyesine taşımak isteyenler için tasarlandı.
Her hafta teorik çerçeve, canlı demo, uygulama, ödev ve proje çıktısı üzerinden ilerler.
LLM temelleri, prompt tasarımı, context yönetimi ve ilk AI uygulama akışı.
Çıktı: İlk çalışan LLM uygulamasıEmbedding mantığı, benzerlik arama, vector database kullanımı ve veri hazırlama.
Çıktı: Vector arama prototipiRAG, agentic RAG, retrieval stratejileri, evaluation ve iyileştirme adımları.
Çıktı: Dökümanlarınla konuşan RAG asistanıTool kullanımı, ReAct mantığı, agent workflow’ları ve framework karşılaştırmaları.
Çıktı: Araç kullanan AI agentMCP kavramı, araç entegrasyonları, otomasyon ve çok adımlı AI workflow tasarımı.
Çıktı: MCP ile entegre workflowLokal modeller, model çalıştırma seçenekleri, veri gizliliği ve güvenli uygulama pratikleri.
Çıktı: Lokal çalışan güvenli AIUygulamayı yayına alma, izleme, loglama, hata analizi ve production bakış açısı.
Çıktı: Yayına alınmış AI uygulamasıUçtan uca AI Engineering projesi, sunum, geri bildirim ve portföy çıktısı.
Çıktı: Demo günü + portföy projesiAmaç yalnızca konu öğrenmek değil; kendi AI Engineering portföyünüzde gösterebileceğiniz çalışan sistemler geliştirmek.
Prompt, context ve API tabanlı çalışan temel AI uygulaması.
Embedding, vector database ve retrieval mantığıyla bilgi tabanlı asistan.
Tool kullanan, çok adımlı karar verebilen agent uygulaması.
Deploy edilmiş, gözlemlenebilir 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 fiyatlara 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.
Evet. Python bilmeyenler de katılabilir. Program başlamadan önce temel kurulum yönergeleri ve başlangıç kaynakları paylaşılır; düzenli uygulama yapmanız yeterlidir.
Hayır. Temel bilgisayar kullanımı ve öğrenme motivasyonu önemlidir. Python bilenler ana programa daha hızlı adapte olur; Python konusunda eksiği olanlar başlangıç kaynaklarından faydalanabilir.
Tüm canlı dersler kaydedilir. Bir oturumu kaçırırsanız kaydı izleyip soru-cevap alanından sorularınızı iletebilirsiniz; akıştan geri kalmazsınız.
Canlı dersler haftada 5 saattir (Çarşamba 2 + Cumartesi 3 saat). Ödev ve uygulamalarla birlikte haftada yaklaşık 7–9 saat ayırmanız önerilir.
Ödemeyi havale/EFT ile (tüm fiyatlarda %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.
Evet. Öğrenciler (lise dahil) öğrenci belgesiyle indirimli fiyattan kaydolabilir. Belgenizi WhatsApp'tan iletmeniz yeterli; kaydınızı indirimli fiyattan tamamlıyoruz.
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 modern AI Engineering’dir: LLM uygulamaları, RAG sistemleri, agent’lar, MCP, deployment ve observability.
Başlangıç hazırlık modülüyle temel eksikleri tamamlayın; ardından LLM, RAG, agent ve deployment konularını gerçek bir AI uygulaması geliştirme süreci içinde birleştirin.
Hemen Kayıt Ol