Bootcamp
AI Çağı Yazılımcısı Bootcamp
Yapay zekâ ile sorumlu çalışmayı ve yapay zekâyı ürüne katmayı öğreten bootcamp: AI destekli geliştirme, TypeScript, Next.js ve LLM uygulamaları.
- Adım
- 4
- Süre
- 32hafta
- Seçmeli
- 0
Bu bootcamp iki soruyu birlikte yanıtlıyor: yapay zekâ ile nasıl daha iyi yazılım geliştiririm ve yapay zekâyı ürünüme nasıl güvenle katarım? Önce kodlama ajanlarıyla sorumlu çalışma pratiği oturuyor, ardından TypeScript ve Next.js ile ürün iskeleti kuruluyor, son olarak RAG, araç kullanımı ve eval'lerle bir LLM özelliği üretime hazırlanıyor.
Verilen süreler tahminidir; kurumunuzun saat planlamasına göre revize edilir.
Yol haritası
Baştan sona izlenecek yol
- 01 · Orta · 6 haftaYapay Zekâ Çağında Yazılım GeliştirmeYapay zekâ destekli kodlama araçlarını kullanmayı değil, onlarla sorumlu çalışmayı öğreten program. Modellerin ne yaptığı ve yapmadığı, bağlam ve istem tasarımı, kodlama ajanlarının iş akışı, üretilen kodu gözden geçirme, test, güvenlik ve takım pratikleri. Sonunda yapay zekâ ile teslim edilmiş, gözden geçirilmiş bir özellik.
- 02 · Orta · 8 haftaBaştan Sona TypeScriptTypeScript'i tür ezberi olarak değil, derleyiciyle diyalog kurmayı öğreterek anlatan program. Tür sistemi, daraltma, generics, yardımcı tipler, modül ve tsconfig, çalışma zamanı doğrulama; sonunda tip güvenli bir API istemcisi.
- 03 · Orta · 10 haftaNext.js ile FullstackNext.js'i sihirli kurallar yığını olarak değil, sunucu ve istemci arasındaki sınırı anlayarak öğreten program. App Router, Server/Client Component ayrımı, veri çekme ve önbellek, Server Actions, kimlik doğrulama, Postgres ile veri katmanı, performans, SEO ve yayın. Sonunda uçtan uca bir SaaS uygulaması.
- 04 · İleri · 8 haftaLLM Uygulamaları: API, RAG ve AjanlarDil modelini ürüne katan geliştiriciler için program: API kullanımı, yapılandırılmış çıktı, araç kullanımı, gömme ve vektör arama, RAG, ajan döngüleri, değerlendirme (evals), maliyet ve güvenlik. Sonunda kaynak gösteren bir belge soru-cevap uygulaması.
Ne kazanırsın
- Kodlama ajanlarını plan, uygula, doğrula döngüsüyle yönetebilir
- Yapay zekâ üretimi kodu sistematik gözden geçirebilir
- Prompt injection ve veri sızıntısı risklerini tanıyıp önlem alabilir
- Next.js ile LLM destekli bir ürün arayüzü kurabilir
- RAG ve araç kullanımıyla kaynak gösteren bir uygulama geliştirebilir
- Eval setiyle model kalitesini ve maliyetini ölçebilir
Sık sorulan sorular
Hangi araçlar üzerinden anlatılıyor?
Belirli bir araca bağımlı değil. İlkeler (bağlam, doğrulama, güvenlik) araçtan bağımsız anlatılıyor; uygulamada kurumun kullandığı araç ve model sağlayıcısı esas alınıyor.
Yapay zekâ bilgisi gerekiyor mu?
Gerekmiyor. Gereken, bir dilde kod yazıp Git ile çalışabilmek. TypeScript ve Next.js programları gerekli temeli kuruyor.
Bu içerik sık eskimez mi?
Araçlar hızlı değişiyor; bu yüzden programlar araç öğretmek yerine ilkelere ve değerlendirme yöntemine dayanıyor. Güncel araç notları dönem başında yenileniyor.
Bu yolu kurumunuzun sınıfında yürüteyim
Müfredat, ders ve değerlendirme dahil; seçmeli adımları sınıfınızın hedefine göre birlikte belirliyoruz.