Şunun için Öğrenim Yolları: Teknik Uzmanlar
Agentic AI
Bu başlangıç öğrenim yolu, otonom yapay zeka aracıları oluşturmanın temellerini ve gelişmiş tekniklerini tanıtır. Öğrenciler LangChain, LangGraph, AutoGen, CrewAI ve Semantic Kernel SDK gibi önemli çerçeveleri keşfederken aracılı atasarım kalıpları, çok aracılı sistemler, bellek mimarileri, RAG, vektör veritabanları ve üretim dağıtımı konularında uzmanlaşacaktır. Müfredatta uygulamalı projeler, gerçek kullanım senaryoları, açık kaynaklı ve bulut tabanlı yapay zeka araçlarının entegrasyonu ön plana çıkar.
Öğrenim hedefleri
- Otonom Yapay Zeka Aracıları Geliştirin: LangChain, LangGraph, CrewAI ve Semantic Kernel SDK gibi çerçeveleri kullanarak yapay zeka aracıları oluşturun, bunları yapılandırın ve dağıtın.
- Çok Aracılı Sistemleri Uygulayın: Gerçek hayattaki senaryolar için AutoGen ve gelişmiş sohbet kalıplarıyla iş birliğine dayanan aracı iş akışları tasarlayıp düzenleyin.
- Bellek ve Geri Alma Sistemlerini Entegre Edin: Vektör veritabanlarını, gömme işlemlerini ve bellek yönetimi tekniklerini kullanarak aracılara bellek ve almayla artırılmış üretim (RAG) sağlayın.
- Aracılı Tasarım Kalıplarını Uygulayın: Sağlam, ölçeklenebilir ve uyarlanabilir aracı çözümleri ortaya çıkarmak için düşüncelerden, araç kullanımından ve iş birliği kalıplarından yararlanın.
- Semantic Kernel SDK ile Yapay Zeka Destekli Eklentileri iş uygulamalarına entegre edin
Hedef kitle:
Bu yol otonom yapay zeka aracıları oluşturmak, dağıtmak ve ölçeklendirmek isteyen yazılım mühendisleri, yapay zeka geliştiricileri, veri bilimciler ve teknik uzmanlar için hazırlanmıştır. Temel programlama deneyimine sahip olup üst düzey aracılı çerçeveler ve gerçek yapay zeka çözümleriyle ilgili uygulamalı deneyim elde etmek isteyen kişiler için uygundur.