LLM & RAG & AI Agent (Temel ve İleri Mimari) Eğitimi

Eğitim Hakkında

Eğitimimiz, büyük dil modelleri (LLM), Retrieval Augmented Generation (RAG) ve yapay zeka agentlerinin (AI Agent) teorik temellerini, mimari yapılarını, eğitim süreçlerini, optimizasyon tekniklerini, entegrasyon yöntemlerini ve güvenlik–etik konularını kapsamlı ve teknik detaylarla ele alan ileri düzey bir programdır.

LLM, RAG ve AI Agent eğitiminde ele alınan temel konular şunlardır:

Büyük Dil Modelleri (LLM):
Transformer mimarisi, self-attention mekanizması, ölçeklenebilirlik, ön eğitim (pretraining) ve ince ayar (fine-tuning) teknikleri; devasa veri setleri üzerinde öğrenme süreçleri, dil modelleme stratejileri ve optimizasyon teknikleri.
Retrieval Augmented Generation (RAG):
Bilgi çekme (retrieval) mekanizmaları, vektör arama, embedding yöntemleri, bellek yönetimi ve dış veri kaynaklarıyla entegrasyon; LLM’lerin güncel ve doğru bilgiye dayalı metin üretiminde nasıl desteklendiği.
AI Agent:
Otonom yapay zeka ajanlarının tasarımı, çok adımlı diyalog yönetimi, araç kullanım entegrasyonları, planlama ve eylem üretimi; çok ajanlı sistemlerde işbirliği ve etkileşim mekanizmaları, prompt mühendisliği ve zincir-of-thought stratejileri.

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.

Eğitim İçeriği

Modül 1: Giriş, Temel Kavramlar ve Mimariye Genel Bakış

Giriş ve Tanımlar

LLM, RAG ve AI Agent kavramlarının tanıtımı
Tarihsel gelişim ve evrimsel aşamalar
Temel terminoloji: Transformer, self-attention, embedding, retrieval, agentmimarisi

Kullanım Alanları ve Endüstri Örnekleri

Doğal dil işleme, metin üretimi, sohbet sistemleri
Bilgi çekme ve güncel veri entegrasyonu (RAG uygulamaları)
Otonom karar verme, çok ajanlı sistemler, AI Agent’lerinuygulama alanları

Mimari Genel Bakış

LLM mimarisi: Transformeryapısı, katmanlar, encoder-decoder yapıları
RAG yapısının bileşenleri: Retrievalmodülü, LLM entegrasyonu, bellek yönetimi
AI Agent mimarileri: Planlama, eylem üretimi, etkileşim mekanizmaları

Modül 2: Büyük Dil Modelleri (LLM) Teknik Temelleri

Transformer Mimarisi

Self-Attentionmekanizması: Matematiksel temeller, sorgu, anahtar ve değer vektörleri
Çok başlı (multi-head) dikkat, pozisyonel kodlama ve katman normalizasyonu
Model ölçekleme: Parametre sayısı, derinlik, genişlik ve hesaplama maliyetleri

Eğitim ve İnce Ayar (Fine-Tuning)

Ön eğitim (pretraining) stratejileri: Maskeli dil modeli, otoregresif modeller

İnce ayar (fine-tuning) teknikleri, transfer öğrenmesi, görev spesifik uyarlamalar

Optimizasyon algoritmaları: Adam, LAMB; lossfonksiyonları ve öğrenme oranı planlaması

Performans Optimizasyonu

Model sıkıştırma, kuantizasyonve distilasyon yöntemleri
Paralel eğitim, dağıtık hesaplama, GPU/TPU kullanımı
Hiperparametreayarlamaları, batch size, sequence length optimizasyonu

Modül 3: Veri Bilimi ve Hazırlık Süreçleri

Veri Toplama ve Hazırlama

Büyük veri kaynakları, web kazıma, API entegrasyonu
Veri temizleme, normalizasyon, veri ön işleme teknikleri
Veri etiketleme ve örnek veri seti oluşturma

İstatistiksel Analiz ve Görselleştirme

Temel istatistik kavramları, dağılım, korelasyon, hipotez testleri
Python ile veri analizi: Pandas, NumPy; grafik kütüphaneleri (matplotlib, seaborn)
Veri görselleştirme ve raporlama: Dashboard oluşturma, interaktif raporlar

Retrieval için Veri Hazırlığı

Belge ön işleme, tokenizasyon, embeddingoluşturma
Vektör arama sistemleri: FAISS, Annoygibi kütüphanelerle entegrasyon
Retrievalveritabanı oluşturma, güncelleme ve sorgu optimizasyonu

Modül 4: Retrieval Augmented Generation (RAG) Teknikleri

RAG Kavramı ve Temel Yapısı

RAG nedir? Temel bileşenler: Retrievalmodülü ve LLM entegrasyonu
Retrievalve generation arasındaki etkileşim
Mimari şemalar ve iş akışları

Retrieval Modülü ve Vektör Arama

Embeddingteknikleri: Word2Vec, GloVe, BERT tabanlı embedding
Vektör arama motorları: FAISS, ElasticSearch, Annoy; benzerlik ölçümleri
Indexlemestratejileri, sorgu optimizasyonu, bellek yönetimi

Uygulamalı RAG Projeleri

RAG tabanlı soru-cevap sistemleri, bilgi çekme örnekleri
API entegrasyonu, retrievalpipeline tasarımı
Gerçek zamanlı uygulama senaryoları, performans analizi

Modül 5: AI Agent Mimarileri ve Uygulamaları

AI Agent Kavramı

AI Agent nedir? Temel tanımlar ve kullanım senaryoları
Otonom karar verme, multi-turndiyalog yönetimi, etkileşimli planlama
Agent mimarilerinde promptmühendisliği, zincir-of-thought (chain-of-thought)

Çok Ajanlı Sistemler ve İş birliği

Çok ajanlı sistemlerde iş birliği, koordinasyon, rol dağılımı
Simülasyon ortamları, etkileşim senaryoları, araç kullanımı
Gerçek dünya uygulama örnekleri: Sanal asistanlar, müşteri hizmetleri robotları

Entegre AI Agent Uygulamaları

LLM ve RAG entegrasyonu ile AI Agent geliştirme
API, web servisleri ve mikroservismimarileri ile entegrasyon
Gerçek zamanlı eylem planlama, otomatik geri bildirim ve adaptif öğrenme

Modül 6: Gelişmiş Uygulama Teknikleri ve Optimizasyon

Dağıtık Sistemler ve Ölçeklenebilirlik

Dağıtık eğitim, model paralelleştirme, veri paralelleştirme
Bulut platformları, Kubernetes, Dockerve sunucu yapılandırmaları
Ölçeklenebilirlik, yüksek erişilebilirlik ve faulttolerance stratejileri

Hiperparametre Ayarlamaları ve Model İnce Ayarı

Hiperparametreoptimizasyon teknikleri (grid search, Bayesian optimization)
Model performans ölçütleri, latency, throughputanalizi
Gerçek zamanlı performans izleme, hata analizi ve iyileştirme yöntemleri

Güvenlik, Gizlilik ve Etik Konular

Model güvenliği: Verilerin korunması, adversarialsaldırılar, güvenli prompt mühendisliği
Etik ilkeler: Adalet, önyargı, şeffaflık, hesap verebilirlik
Kullanım senaryolarında etik değerlendirmeler, regülasyonlar ve uyum stratejileri

Modül 7: Uygulamalı Projeler, Vaka Çalışmaları ve Canlı Atölyeler

End-to-End Proje Geliştirme

Proje fikirlerinin belirlenmesi, problem tanımı ve teknik planlama
Prototip geliştirme: Kod yazma, model eğitimi, hata ayıklama ve optimizasyon
Grup ve bireysel proje örnekleri: Soru-cevap botları, otomatik içerik üretimi, akıllı asistanlar

Canlı Kodlama Seansları ve Demo Sunumları

İnteraktif atölyeler, canlı demo uygulamaları, gerçek zamanlı kodlama ve hata çözümü
Proje sunumları, mentor geri bildirimleri, performans değerlendirmeleri

Vaka Çalışmaları ve İleri Uygulama Senaryoları

Endüstride kullanılan LLM, RAG ve AI Agent projelerinin detaylı incelenmesi
Gerçek dünya verileriyle uygulama, API entegrasyon örnekleri
Başarı öyküleri, performans raporları ve optimizasyon stratejileri

Modül 8: İleri Konular: Derin Öğrenme, Transfer Öğrenmesi ve Yenilikçi Yaklaşımlar

İleri Derin Öğrenme Teknikleri

Derin öğrenmenin ileri konuları: Çok katmanlı mimariler, attentionmekanizması derinleştirmeleri
Transformermodellerinde yeni trendler: Sparse attention, model distilasyonu
Uygulamalı örnekler ve deneysel sonuçların analizi

Transfer Öğrenmesi ve Önceden Eğitilmiş Modeller

Transfer öğrenmesinin prensipleri, mevcut büyük modellerin uyarlanması
Önceden eğitilmiş modellerin (GPT, BERT, T5) ince ayarı ve adaptasyonu
Uygulama atölyeleri: Model uyarlama, düşük kaynaklı dil ayarlamaları

Yenilikçi Yaklaşımlar ve Geleceğe Yönelik Teknolojiler

AI Agent’lerdeözerklik ve etkileşimsel öğrenme: Multi-agent reinforcement learning
Kombine sistemler: LLM + RAG + AI Agent entegrasyonunun geleceği
Geleceğin teknolojik trendleri, yeni algoritmalar ve yenilikçi uygulama senaryoları

Kazanımlar

Eğitim Hedefleri

LLM, RAG ve AI Agent mimarilerini teorik ve teknik boyutlarıyla kapsamlı şekilde kavrama
Transformer tabanlı büyük dil modellerini eğitme, ince ayar ve performans optimizasyonu yapabilme
RAG tabanlı bilgi çekme ve metin üretim sistemleri tasarlayıp gerçek dünya verileriyle entegre edebilme
Otonom ve çok ajanlı AI Agent sistemleri geliştirme ve yönetme
Ölçeklenebilir, dağıtık ve üretim ortamına hazır yapay zeka çözümleri oluşturabilme
Güvenlik, gizlilik ve etik ilkeler çerçevesinde ileri seviye yapay zeka projeleri geliştirebilme

Kimler İçindir?