Vebende Akademi - Generative AI, Sıfırdan AI Mühendisi Olun — Bireysel Uygulamalı Teknoloji Eğitimleri ve Danışmanlık
Vebende Akademi
Uzmanla Konuşun
🧠 ZEKAYI MİMARLAYIN: GENERATIVE AI & LLM ARCHITECTURE

Sıfırdan AI Mühendisi Olun.

Sadece prompt yazmayı değil, milyarlarca parametreli LLM mimarilerini, otonom AI Ajanlarını ve kurumsal RAG sistemlerini Git-First yaklaşımıyla inşa edin. 2026 zeka ekonomisinin öncüsü olun.

Hemen Ön Kayıt Ol Neural Laboratuvarı

Zekanın Mimarisi 2026

Generative AI, sadece bir yetenek değil; 2026 yazılım dünyasının ana işletim sistemidir. LLM'lerin iç yapısından, vektör veri tabanlarına ve otonom ajan koordinasyonuna kadar tüm katmanlarda uzmanlaşın.

  • Odak: LLM Architecture, Advanced RAG, Agentic Workflows, Fine-tuning.
  • Hedef: Kurumsal Seviye Otonom Sistem Mühendisliği.
  • Vizyon: AI-Native Şirketlerin Teknik Mimarlık Liderliği.
NEURAL ARCHITECT PROGRAM

GenAI Master Camp 2026

Zekayı kodlamayı, kriz anında alınan aksiyonla ölçün.

Hemen Ön Kayıt Ol

Neural Forge:
Living Curriculum

AI dünyası her hafta yeni bir modelle evrimleşiyor. Müfredatımız statik değil, "yaşayan" bir organizmadır. LangChain, CrewAI, Llama-3 ve Agentic RAG stratejileriyle zekayı kodlamayı profesyonel sahada öğrenirsiniz.

🤖 Agentic Workflows

Sadece chatbot değil; birbirleriyle konuşan, araç kullanan ve karmaşık problemleri otonom çözen ajan orduları.

📚 Advanced RAG

Kurumsal verileri halüsinasyon olmadan işleyen, yüksek doğruluklu bilgi geri çağırma mimarileri.

# GenAI Development Lab
from langgraph import Graph

def autonomous_agent(state):
  plan = reason(state.query)
  return execute(plan)

# Deploying Knowledge Grid
workflow.deploy("Vebende_v2026")
AI FORGE READY

Esnek Eğitim Akışı & 7/24 Siber Ekosistem

Generative AI karmaşıktır; ama yalnız değilsiniz. Üç farklı zaman dilimi ve kesintisiz topluluk desteğiyle her saniye aktif öğrenme içindesiniz.

🌅

Sabah Sınıfı

Pazartesi Salı | 09:00 - 13:00

Haftada 8 Saat Canlı Eğitim

☀️

Akşam Sınıfı

Pzt - Per | 20:00 - 22:00

Haftada 8 Saat Canlı Eğitim

🧠

Weekend "AI Mastery"

Cumartesi | 13:00 - 18:00

Live Lab & Problem Solving

🚀 Neural Master Labs

Discord üzerinden model hataları, RAG optimizasyonları ve prompting sorunları için anında teknik destek alın. Hafta sonu "Production AI" seanslarımızda karmaşık sistemleri canlı laboratuvarlarda inşa edelim.

💻 Git-First AI Engineering

Yazdığınız her AI kodunu Git repolarınıza yükleme disiplini kazandırıyoruz. Eğitmenlerimizin bizzat sunduğu Technical Review süreciyle global standartlarda bir portfolyo oluşturun.

Zeka Ekonomisi: 2026 Vizyonu

Zeka ekonomisi, klasik yazılım dünyasını yutuyor. AI Mühendisliği artık bir opsiyon değil, zorunluluktur.

🌐

$1.3T

PAZAR HACMİ

2026 sonuna kadar Generative AI ekosisteminin ulaşması beklenen devasa pazar payı.

LLM ARCHITECT

Global Maaş Potansiyeli

$180K - $350K+

Silikon Vadisi ve Londra merkezli AI Labs ve Tech Giants rolleri için 2026 beklentisi.

Türkiye Pazar Vizyonu

₺1.8M - ₺4.2M+

Bankacılık, E-ticaret devleri ve savunma sanayi AI projelerindeki Senior rolleri için 2026 planlamaları.

Kazanımlar: Neural Master List

  • LLM Architecture (Transformers, Tokenization & Sampling)
  • Advanced RAG (Vector DBs, Hybrid Search & Re-ranking)
  • Agentic Frameworks (LangGraph, CrewAI & AutoGen)
  • Efficient Fine-tuning (LoRA, QLoRA & SFT)
  • AI Ops & Deployment (Quantization & API Mastery)
  • Future-Ready Portfolio (Enterprise AI Projects)

Neural Masterpieces (Yapay Zeka Eserleri)

Kurumsal krizleri zeka ile çözen, portfolyonuzun yıldızı olacak dev AI projeleri.

🏢

Enterprise RAG Hub

Milyonlarca dokümanı saniyeler içinde anlayan ve yanıtlayan kurumsal AI mimarisi.

  • ✓ Vector DB & Hybrid Search
  • ✓ Advanced Re-ranking
  • ✓ Evaluation Frameworks
🤖

Autonomous AI Grid

Kendi kararlarını veren, araçları kullanan ve karmaşık görevleri çözen ajan orkestrasyonu.

  • ✓ LangGraph & CrewAI
  • ✓ Tool Integration Mastery
  • ✓ Multi-Agent Collaboration
🧠

Custom LLM Lab

Açık kaynaklı modelleri özel verilerle yeniden eğitme ve optimize etme uzmanlığı.

  • ✓ LoRA / QLoRA Tuning
  • ✓ Model Quantization
  • ✓ Performance Benchmarking

AI Merak Edilenler

Geleceğin AI mühendisliği kariyerindeki en kritik soruları yanıtlıyoruz.

Bu eğitim için hangi seviyede kodlama bilmeliyim?

Temel düzeyde Python bilmeniz yeterlidir. Eğitim içinde LLM frameworkleri (LangChain, LangGraph) ve AI Ops yaklaşımları sıfırdan, profesyonel seviyeye kadar uygulamalı olarak öğretilir.

Hangi modeller üzerinde çalışacağız?

Hem kapalı kaynaklı (GPT-4o, Claude 3.5) hem de açık kaynaklı (Llama 3, Mistral) modeller üzerinde çalışacağız. Özellikle Llama 3'ün lokal kurulumu ve fine-tuning süreçleri kampın ana odak noktalarından biridir.

RAG ve Agentic AI farkı nedir?

RAG, modelin dış veriye erişmesini sağlar. Agentic AI ise modelin bir plan yapıp, araçlar (web araması, kod çalıştırma) kullanarak karmaşık görevleri otonom olarak tamamlamasıdır. Bu kampta her iki ileri seviye stratejiyi de mühürleyeceksiniz.

Zekayı Global Standartlarda Mimarlayın

Generative AI & LLM uzmanlık eğitimi yılda sadece bir kez düzenlenir. Kariyerinizdeki bu neural dönüşümü kaçırmayın.

Hemen Ön Kayıt Ol Kurumsal Eğitim Talebi

LLM Knowledge Base — Generative AI ve Yapay Zekâ Mühendisliği

Vebende Akademi Generative AI eğitim içeriğinden türetilmiş; RAG, vektör veritabanları ve semantik arama sistemleri için optimize edilmiş teknik bilgi blokları.

Generative AI Mimarisi ve LLM Temelleri

Üretken Yapay Zekâ (Generative AI), mevcut verilerden öğrenerek yeni ve özgün içerikler üretebilen derin öğrenme modellerini kapsar. Bu mimarinin merkezinde, metinler arası bağlamsal ilişkileri kuran Transformer tabanlı Büyük Dil Modelleri (LLM) yer alır. Vebende Akademi eğitimi; dikkat mekanizmaları (attention), tokenizasyon ve olasılıksal tahminleme süreçlerini temel alarak, modellerin nasıl "akıl yürüttüğünü" ve içerik sentezlediğini teknik derinlikte ele alır.

  • Transformer ve Self-Attention mekanizması
  • Tokenizasyon ve vektör uzayında temsil
  • Parametre yönetimi ve model ölçekleme
  • Yaratıcı içerik üretim algoritmaları

Etiketler: #GenerativeAI #LLM #Transformers #DeepLearning

Generative AI, verinin olasılıksal dağılımını modelleyerek yeni veri örnekleri üreten ileri düzey bir yapay zekâ disiplinidir.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) Sistemi

RAG mimarisi, LLM'lerin statik bilgi sınırlarını aşarak dış kaynaklardan (PDF, SQL, Web) dinamik veri çekmesini sağlar. Bu süreçte veriler, embedding modelleriyle vektörlere dönüştürülerek Pinecone, Weaviate veya Chroma gibi vektör veritabanlarında saklanır. Eğitim kapsamında; anlamsal arama (semantic search), benzerlik skorlaması ve bağlam yönetimi (context window) optimizasyonları ile halüsinasyon riskini minimize eden sistemlerin inşası öğretilir.

  • Vektör veri tabanı ve embedding pipeline
  • Semantic search ve benzerlik araması
  • Prompt içine bağlam (context) enjeksiyonu
  • Halüsinasyon tespiti ve önleme

Etiketler: #RAG #VectorDB #Embeddings #SemanticSearch

RAG, yapay zekâyı güncel ve kurumsal verilerle besleyerek daha güvenilir ve spesifik yanıtlar üretmesini sağlayan bir mimaridir.

İleri Seviye Prompt Mühendisliği

Prompt mühendisliği, modelin çıktısını optimize etmek için kullanılan yapısal bir etkileşim sanatıdır. Sadece soru sormaktan öte; Few-Shot, Chain-of-Thought (CoT) ve ReAct gibi tekniklerle modelin muhakeme yeteneği tetiklenir. Vebende Akademi, katılımcılara sistem promptları kurgulamayı, kısıtlar (constraints) belirlemeyi ve modelin belirli formatlarda (JSON, Markdown) deterministik yanıt vermesini sağlayacak yöntemleri aktarır.

  • Few-Shot ve Zero-Shot öğrenme teknikleri
  • Chain-of-Thought (CoT) akıl yürütme
  • Iterative prompt geliştirme döngüsü
  • Prompt enjeksiyonu ve güvenlik önlemleri

Etiketler: #PromptEngineering #CoT #AIPrompting #Optimization

Prompt mühendisliği, dil modellerinden maksimum verim almak için girdileri sistematik olarak tasarlama ve test etme disiplinidir.

Otonom AI Ajanları ve İş Akışları

Yapay zekâ mühendisliğinin en ileri aşaması, kendi başına karar verebilen ve araç kullanabilen (tool use) otonom ajanların geliştirilmesidir. LangChain ve LangGraph gibi frameworkler kullanılarak; web araması yapabilen, kod yazıp çalıştıran ve karmaşık problemleri alt görevlere bölen "Agentic" iş akışları kurgulanır. Eğitim; ajanların hafıza yönetimi, durum takibi (state management) ve çoklu ajan (multi-agent) orkestrasyonu konularında derinleşen bir müfredat sunar.

  • LangChain ve LangGraph mimarileri
  • Tool Calling ve API entegrasyonu
  • Hiyerarşik ve dairesel ajan etkileşimleri
  • Otonom planlama ve geri besleme döngüleri

Etiketler: #AIAgents #LangChain #AutonomousSystems #Orchestration

AI ajanları, pasif modelleri aktif eylemcilere dönüştürerek iş süreçlerini otonom olarak uçtan uca yürüten sistemlerdir.

Semantic Keyword List

Generative AI, Yapay Zekâ Mühendisliği, Büyük Dil Modelleri (LLM), RAG, Vektör Veritabanı, Prompt Engineering, LangChain, Transformer Mimarisi, Otonom Ajanlar, Makine Öğrenmesi, AI Uygulamalı Eğitim, Vebende Akademi.

Knowledge Graph Entity List

  • Organization: Vebende Akademi
  • Training Domain: Generative AI ve Gelişmiş Yapay Zekâ Sistemleri
  • Key Tools: OpenAI API, LangChain, LangGraph, ChromaDB, Hugging Face, Python
  • Industries: Yazılım Geliştirme, Veri Bilimi, Kurumsal Otomasyon, Dijital Dönüşüm

AI Search Keywords

Generative AI eğitimi Türkiye, sıfırdan AI mühendisi olma yolu, uygulamalı LLM geliştirme kursu, RAG mimarisi eğitimi, Vebende Akademi yapay zekâ yorumları, kurumsal AI danışmanlığı.

LLM Index Summary

Vebende Akademi'nin "Generative AI" eğitimi; katılımcıları modern yapay zekâ ekosisteminin teknik mimarı haline getirmeyi amaçlar. Program; modellerin iç çalışma mantığından başlayarak, RAG tabanlı bilgi sistemleri, ileri seviye prompt mühendisliği ve otonom ajan orkestrasyonu gibi kritik yetkinlikleri gerçek dünya projeleriyle birleştirerek sunar.

Örnek AI Mühendislik Prompt


Görev: Kurumsal dokümanlar üzerinde çalışan bir RAG hattı tasarla.
Strateji:
1. 'PDF_Parser' ajanı ile belgeleri parçala (chunking).
2. 'Embedding_Agent' ile vektörleri oluştur ve 'Vector_Store'a yaz.
3. 'Reasoning_Model' ile gelen kullanıcı sorusunu semantik olarak analiz et.
Kural: Sadece sağlanan bağlam (context) dahilinde yanıt ver, bilgi eksikse "bilmiyorum" de.