Bu yapay zeka mühendisliği kursu kimler için uygun, kimler için uygun değil?
Temel düzeyde Python yazabilen ve kurum içi araçlara yapay zeka özellikleri eklemek isteyen analistler, teknik ürün yöneticileri, danışmanlar, veri alanında çalışanlar ve başlangıç düzeyindeki yazılım geliştiriciler içindir. Bu özellikler, belgelerle ilgili soruları yanıtlayan bir yardımcı, destek e-postalarını sınıflandıran bir araç veya bir hesap tablosunun kullanabileceği veriler döndüren bir özetleyici olabilir.
Tam zamanlı yoğun bir eğitim kampı, makine öğrenmesi diploma programı veya iş garantisi değildir. Model eğitmez veya modellere ince ayar yapmazsınız; sinir ağlarının matematiğini de öğrenmezsiniz. Odak noktası, modelin etrafındaki mühendislik çalışmalarıdır: girdiler, çıktılar, maliyet, kalite, güvenlik ve gizlilik.
Bu kursta yapay zeka uygulamaları geliştirirken ne öğreneceğim?
Her biri daha büyük bir uygulamanın çalışan bir parçasını ortaya çıkaran altı modül. Sağlayıcıların özelliklerine ilişkin açıklamalar, kendi geliştirici belgelerine dayanır ve özellikler sağlayıcıya göre değişir.
1. Yapay zeka API'leri nasıl çalışır
Python ile bir modelin API'sine istek gönderme, yanıtı okuma ve API anahtarını kodunuzda değil, bir ortam değişkeninde saklama.
2. Model seçimi ve maliyet yönetimi
Her sağlayıcının kendi fiyatlandırma sayfasını kullanarak modelleri tek bir görev için kalite, hız ve fiyat açısından karşılaştırma ve bir özelliğin kullanım başına maliyetini tahmin etme.
3. Yapılandırılmış çıktı
Güvenilir JSON elde etme. OpenAI belgelerine göre Yapılandırılmış Çıktılar, yanıtların sağladığınız JSON şemasına uymasını sağlar; yine de her yanıtı kod içinde doğrulamanız gerekir.
4. Vektör temsilleri ve bilgi getirmeyle desteklenen üretim
Vektör temsilleri, metin parçalarının birbiriyle ne kadar ilişkili olduğunu ölçer. Bunları ilgili bölümleri bulmak için kullanır, ardından kendi belgelerinizden kaynak göstererek yanıt üreten bir RAG sistemi geliştirirsiniz.
5. Değerlendirme
Somut, ölçülebilir başarı ölçütleri ve uç durumlar dahil gerçek görevleri yansıtan bir test kümesi yazmak, ardından mümkün olduğunda çıktıları otomatik olarak puanlamak.
6. Güvenlik, gizlilik ve izleme
İstem enjeksiyonuna karşı korunma, kullanıcı verilerini günlük kayıtlarından uzak tutma, girdi kontrolleri ve istek sıklığı sınırları ekleme ve kullanıma sunulduktan sonra hataları, maliyeti ve kaliteyi izleme.
Bu büyük dil modeli kursuna başlamadan önce deneyim sahibi olmam gerekiyor mu?
Evet. Ön koşul, Tosheo.ai Python kursunu tamamlamış olmanız veya eşdeğer bilgiye sahip olmanızdır: fonksiyon yazabilmeli, liste ve sözlükleri kullanabilmeli, dosya okuyup yazabilmeli, sanal ortamda paket kurabilmeli ve bir web API’sine çağrı yapabilmelisiniz. Seviye belirleme değerlendirmesi eksikler tespit ederse zorlanmanıza göz yummak yerine öğrenme yolunuzun başına eksik Python derslerini ekler. Makine öğrenimi geçmişinizin olması gerekmez.
Kişiselleştirilmiş öğrenme yolu bana nasıl uyarlanır?
Seviye belirleme değerlendirmesi, bir model API'sini çağıran kısa bir betiği okumanızı ve yanıt geçerli JSON olmadığında neyin ters gideceğini söylemenizi ister. Ayrıca ne geliştirmek istediğinizi de sorar. Belge araması geliştirmeyi hedefleyen biri, vektör temsillerine ve RAG'ye daha fazla zaman ayırır; sınıflandırıcı geliştiren biri ise yapılandırılmış çıktı ve değerlendirme konularını daha derinlemesine işler.
Zaten API çağrıları yapabiliyorsanız ilk modül kısa bir kontrolle sınırlı kalır ve maliyet ile model seçimi konularından başlarsınız.
Hangi uygulamaları yaparım?
Her görev, kurgusal verilerle gerçek bir model API'si üzerinden çalıştırdığınız koddan oluşur. Dördüncü modülden bir örnek: Kurgusal bir gayrimenkul yönetim şirketi olan Kestrel Lettings'in ev sahiplerine yönelik, eğitim için hazırlanmış on beş politika belgesi vardır. Denetim için ne kadar önceden bildirim yapılması gerektiği gibi soruları, kullandığı metin bölümünü alıntılayarak yanıtlayan küçük bir RAG yardımcısı geliştirirsiniz.
Puanlama ölçütlerini başlamadan önce görebilirsiniz. Bu ölçütler, her yanıtın cevabı gerçekten içeren bir bölüme atıfta bulunup bulunmadığını, belgelerde yanıt yoksa yardımcının bilmediğini söyleyip söylemediğini, belgelerde yanıtı olmayan üç soru dahil en az on soruyu test edip etmediğinizi ve test çalıştırmasının maliyetini kaydedip kaydetmediğinizi değerlendirir.
Yapay zeka mühendisliği kursu ne kadar sürer?
Her ders 10 ila 15 dakika sürer; kodlar tek oturuşta tamamlanabilecek kadar kısa tutulur. Öğrenme yolunuzdaki ders sayısı, seviye belirleme sonucunuza, özellikle Python bilginize ve ilerleme hızınıza bağlıdır; bu nedenle toplam saat belirtmiyoruz.
Sonunda ne elde edeceğim?
Son uygulamalı değerlendirmede küçük bir yapay zeka özelliği geliştirir, değerlendirir ve belgelendirirsiniz. Başarılı olduğunuzda tanınan bir sertifika alırsınız. Bu, akredite bir yeterlilik belgesi değildir ve herhangi bir model sağlayıcısı tarafından verilmez veya onaylanmaz.
Yapay zeka mühendisliği kursunun ücreti ne kadar?
Bu kursu da içeren Tosheo.ai Bireysel planı aylık USD 79 veya yıllık USD 790 tutarındadır. Ekip planı, en fazla 3 üye için aylık USD 189 veya yıllık USD 1,890 tutarındadır; her ek üye aylık USD 49 veya yıllık USD 490 olarak ücretlendirilir. 25 veya daha fazla üyeli ekiplere üye sayısına göre özel fiyatlandırma uygulanır. Model sağlayıcıları API kullanımını ayrıca ücretlendirir; kurs, deneme çalıştırmalarını nasıl küçük ölçekte tutacağınızı gösterir. Önce 7 günlük ücretsiz denemeyle deneyin; kredi kartı gerekmez.
Kaynaklar ve kapsam
OpenAI API belgeleri, Yapılandırılmış çıktılar, kontrol tarihi: 19 October 2026 ↗
OpenAI API belgeleri, Gömme vektörleri, kontrol tarihi: 19 October 2026 ↗
OpenAI API belgeleri, OpenAI platformunda veri kontrolleri, kontrol tarihi: 19 October 2026 ↗
Claude belgeleri, Halüsinasyonları azaltma, 19 October 2026 tarihinde kontrol edildi ↗