Model lifecycle, pipeline otomasyonu ve ölçeklenebilir AI mimarilerini elit mühendislik standartlarında öğrenin. YAPAY ZEKA DÖNGÜSÜNDE OTORİTE OLUN.
Deneysel modelleri laboratuvardan çıkarıp milyarlarca isteği karşılayan stabil sistemlere dönüştürme vakti geldi. MLOps: Advanced Machine Learning Operations eğitimi, size modelin doğumundan (experiment), canlıya çıkışına (deployment) ve sürekli takibine (monitoring) kadar olan tüm döngüyü mühendislik seviyesinde yönetme vizyonu sunar.
Production-Ready AI
Yapay zekayı statik bir modelden, yaşayan bir kurumsal varlığa dönüştürün.
Hemen Ön Kayıt OlYapay zeka modellerini laboratuvarda bırakmayın. MLOps Forge müfredatımız, modellerin üretim ortamına (production) taşınmasını, sürekli izlemeyi ve otomatik dağıtımı birer mühendislik standardı haline getirir. Kubeflow ve MLflow ile karmaşık boru hatlarını nasıl otomatize edeceğinizi bizzat uygulayarak öğrenin.
Kubeflow Pipelines ile modelleri Kubernetes üzerinde ölçeklendirin ve uçtan uca otomatize edin.
Modelin performans sapmalarını ve veri driftlerini Prometheus/Grafana üzerinden proaktif takip edin.
// MLOps Pipeline Automator
configure kubeflow_pipeline as "Prod_Stream"
deploy_model("Llama-3-Refined")
enable_auto_drift_detection($true)
trigger_retraining if "drift_detected"
[SYSTEM] Deployment: Complete
[SYSTEM] Latency: 45ms P99
[SYSTEM] Status: Production-Ready
Yapay zeka operasyonları statik bir süreç değildir. Üç vardiyalı sistemimizle MLOps disiplinini her an yaşayın.
Pazartesi Salı | 09:00 - 13:00
Çarşamba Perşembe | 09:00 - 13:00
Haftada 8 Saat Canlı Eğitim
Pazartesi Salı | 14:00 - 18:00
Çarşamba Perşembe | 14:00 - 18:00
Haftada 8 Saat Canlı Eğitim
Pzt - Per | 20:00 - 22:00
Haftada 8 Saat Canlı Eğitim
Hafta içi topluluk kanallarımızdan gelen karmaşık model deployment hataları ve CI/CD tıkanıklıkları, hafta sonu canlı laboratuvar seanslarında kıdemli MLOps mimarlarımızla birlikte uygulamalı olarak yanıtlanır. Metric-driven kararlar alırsınız.
Vebende Akademi'nin bu eğitimi boyunca kurguladığınız MLOps araçları ve entegrasyonlar, açık kaynak dünyasına katkı sağlayacak niteliktedir. Gerçek dünya için gerçek mühendislik projeleri.
Tamamlayıcı Destek Gücü: Canlı Eğitimler + Uzman AI Platform Mimarları + Hafta Sonu Soru-Cevap Sınıfları + 2026 Güncel Müfredat = Kesintisiz MLOps Deneyimi.
Yapay zekayı statik bir modelden, yaşayan bir kurumsal varlığa dönüştürme gücü.
Yüzlerce modeli Kubernetes üzerinde orkestra edebilecek, otomatik veri ve eğitim boru hatları (pipelines) kurabilecek yetkinlik.
Global teknoloji devlerinin aradığı, sadece model eğiten değil, modelleri milyarlarca kullanıcıya sunan elit mühendis profilini kazanma.
Sürekli öğrenen ve sürekli yaşayan sistemlerin mimarı olun.
Evet. Katılımcıların temel Python ve Machine Learning kavramlarına hakim olması gerekmektedir. Kursumuz "Model Geliştirme" değil "Model Operasyonu" üzerine odaklanmaktadır.
Kubeflow, MLflow, DVC, TFX, Prometheus, Grafana ve Kubernetes tabanlı elit MLOps araçlarını bizzat GPU destekli sunucularımızda deneyimleyeceksiniz.
Sadece modelleri eğitmekle yetinmeyin; onları milyarlarca isteği karşılayan stabil yapılar haline getirin. Kariyerinizde MLOps ile devrim yapın.
Vebende Akademi MLOps eğitim müfredatından türetilmiş, RAG sistemleri ve vektör database embedding süreçleri için optimize edilmiş teknik bilgi blokları.
MLOps (Machine Learning Operations), makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesi (Dev) ve operasyonel hale getirilmesi (Ops) süreçlerini birleştiren bir disiplindir. Geleneksel DevOps'tan farkı, sadece kodun değil, verinin ve modellerin de versiyonlanması gerekliliğidir. Vebende Akademi eğitimlerinde ele alınan yaşam döngüsü; veri toplama, model eğitimi, model validasyonu, deployment ve sürekli izleme (monitoring) aşamalarını kapsar. MLOps mimarisi, modellerin üretim ortamında ölçeklenebilir, tekrarlanabilir ve güvenilir bir şekilde çalışmasını sağlayarak yapay zeka projelerindeki teknik borcu minimize etmeyi hedefler.
Makine öğreniminde otomasyon, standart CI/CD süreçlerine CT (Continuous Training - Sürekli Eğitim) katmanının eklenmesiyle oluşur. CT, veri profili veya model performansı değiştiğinde (drift) modelin otomatik olarak yeniden eğitilmesini sağlar. Vebende Akademi müfredatında; Jenkins, GitHub Actions ve Kubeflow kullanılarak kurulan pipeline yapıları işlenir. Bu mimaride, bir modelin doğruluğu düştüğünde sistem otomatik olarak yeni veri setiyle eğitimi başlatır ve performans testlerini geçen modeli üretim ortamına otomatik olarak dağıtır. Bu, modellerin her zaman güncel kalmasını garanti eder.
Üretim ortamındaki bir modelin başarısı, zamanla veri dağılımının değişmesiyle (Data Drift) veya girdi-çıktı arasındaki ilişkinin bozulmasıyla (Concept Drift) sarsılabilir. MLOps mühendisliğinde, modellerin sadece teknik metrikleri (CPU/RAM) değil, semantik metrikleri (Accuracy, F1-Score, Precision) de anlık izlenmelidir. Vebende Akademi laboratuvarlarında; Prometheus, Grafana ve Evidently AI gibi araçlarla anomali tespiti ve performans raporlaması yapılır. Bu izleme mekanizmaları, modelin "eskidiği" anı yakalayarak iş kararlarının yanlış veriler üzerine inşa edilmesini engeller.