LLM'den MLOps'a kadar kapsamlı Türkçe AI eğitimi. Her modül uygulamalı, güncel ve birbirini tamamlar.
Mixture of Experts, RLHF, Constitutional AI, inference optimizasyonu ve araştırma sınırı konular.
Vektör veritabanları (Pinecone, Weaviate, pgvector), graph KB'lar ve hibrit arama sistemleri.
LangChain, LlamaIndex, Haystack, Instructor ve popüler AI ekosistemi araçlarının incelemesi.
Vision-language modeller, görüntü-metin entegrasyonu, ses, video ve multimodal pipeline'lar.
LLM'leri production'a almak: monitoring, versioning, A/B test, drift tespiti ve CI/CD.
Prompt injection, jailbreak, hallucination azaltma, responsible AI ve güvenli deployment.
RAGAS, LLM-as-judge, benchmark kurulumu, regression testi ve kalite güvencesi.
Ölçeklenebilir LLM uygulamaları için sistem tasarımı, orchestration ve mimari pattern'ler.
LoRA, QLoRA, PEFT yöntemleri; veri hazırlama, eğitim döngüsü ve model değerlendirme.
Context penceresi yönetimi, batch işleme, caching ve API maliyetlerini düşürme stratejileri.