Merhaba arkadaşlar 👋 Generative AI canlı ders serimizin ikinci yayınına ait dokümanları ve kod dosyalarını Classroom bölümüne yükledim. Bu derste şu konuları ele almıştık: 🔧 Çalışma ortamının kurulumu 🦜 LangChain ile ilk agent oluşturma 🦙 Ollama ile local büyük dil modelleriyle çalışma 💬 Streamlit ile agentic AI uygulaması geliştirme Dersi tekrar izlerken dokümanları ve kodları birlikte takip edebilirsiniz. Özellikle kendi bilgisayarınızda ortam kurulumunu yapıp örnek uygulamayı çalıştırmanızı öneririm. Takıldığınız yerleri toplulukta paylaşabilirsiniz. Birlikte üzerinden geçeriz. İyi çalışmalar 🚀 https://www.skool.com/tirendaz-academy-7261/classroom/a82d21c6

İlk canlı yayında Generative AI’a giriş yapmış ve LangChain ekosistemini genel olarak ele almıştık. Bu derste artık teoriden uygulamaya geçiyoruz. 📌 Bu canlı yayında birlikte şunları yapacağız: ✅ Python geliştirme ortamını kuracağız ✅ uv ile proje yapısını oluşturacağız ✅ Ollama ile açık kaynak / local modelleri çalıştıracağız ✅ API’ye bağımlı kalmadan kendi bilgisayarımızda LLM denemesi yapacağız ✅ LangChain ile ilk agent yapımızı kuracağız ✅ Streamlit ile arayüzü olan basit bir AI agent uygulaması geliştireceğiz Bu yayın özellikle “arka planda ne oluyor?” sorusunun cevabını görmek isteyenler için faydalı olacak. Kodları canlı yayında birlikte yazacağız. Takıldığınız yerleri yayın sırasında sorabilirsiniz. 📅 Tarih: 17 Haziran 2026 ⏰ Saat: 20:00 📍 Yer: YouTube Canlı Yayın 🔗 Link: https://youtube.com/live/eqYooy3xBGI Yeni başlayanlar da rahatlıkla katılabilir. Amacımız konuyu adım adım, uygulamalı ve anlaşılır şekilde ilerletmek. Yayına başlamadan önce hatırlatma almak için YouTube üzerinden bildirimi açabilirsiniz. Canlı yayında görüşmek üzere 🙌

8 haftalık canlı ve uygulamalı AI Engineering Bootcamp için kayıtlar açıldı. Bu programda LLMs, RAG, AI Agents, MCP ve deployment / yayına alma konularını proje odaklı olarak öğreneceğiz. 👉 Kayıt ve detaylar:https://www.skool.com/tirendaz-academy-7261/classroom/6bee6024 📅 Başlangıç tarihi: 01 Temmuz 2026 ⏳ Süre: 8 hafta 🎥 Format: Canlı online dersler + ders kayıtları + kod dosyaları + ödevler + final projesi 🕒 Canlı ders günleri: Çarşamba: 20:00 – 22:00 Cumartesi: 10:00 – 13:00 Toplam canlı ders süresi: 40 saat Bu bootcamp’te şunları öğreneceksiniz: Hafta 1: LLMs + Prompt + Context Engineering Hafta 2: Embeddings + Vector Veri Tabanları Hafta 3: RAG Sistemleri: RAG + Agentic RAG + Evaluation Hafta 4: AI Agents Hafta 5: MCP + Workflow Hafta 6: Lokal AI + Güvenlik Hafta 7: Deployment ve Observability Hafta 8: Final Projesi ve Demo Günü 🎯 Kimler için uygun? Bu bootcamp; Generative AI, LLM uygulamaları, RAG ve AI Agent geliştirme konularını uygulamalı olarak öğrenmek isteyenler için uygundur. Python bilmeyenler için hazırlık videoları olacak. 💰 Fiyatlandırma: Erken kayıt: $149Normal fiyat: $199 Erken kayıt, ilk 10 kişi veya 20 Haziran’a kadar geçerlidir. Hangisi önce dolarsa erken kayıt dönemi sona erer. 💳 Kartla kayıt için Skool ödeme sayfasını kullanabilirsiniz. 🏦 Havale/EFT ile kayıt olmak isteyenlere %5 indirim uygulanır. Bu şekilde kayıt olmak isterseniz bana özelden “HAVALE” yazmanız yeterli. Dekont sonrası Skool classroom erişiminiz manuel olarak açılacak. 🛡️ 7 Gün Koşulsuz İade Garantisi Bootcamp’in sana uygun olmadığını düşünürsen, ilk 7 gün içinde Skool DM’den yazman yeterli. Hiçbir soru sormadan ödediğin tutarın tamamını iade ediyorum. 📌 Kayıt olmak için: Yukarıdaki kurs linkine tıklayıp açılan sayfada “Learn More” butonuna basarak kaydını tamamlayabilirsin.

"Generative AI Giriş & LangChain Ekosistemi" dersinin kaydı yüklendi. Canlıyı kaçıranlar veya tekrar izlemek isteyenler için Classroom'da sizi bekliyor 👇 https://www.skool.com/tirendaz-academy-7261/classroom/a82d21c6 Bu derste neler var? ✅ Makine öğrenmesi → Derin öğrenme → LLM → Generative AI yolculuğu ✅ LangChain ekosistemi: LangChain, LangGraph, LangSmith ✅ AI Agent'lar nasıl çalışır? (Düşün → Karar ver → Aksiyon al) ✅ Harness ve Deep Agent kavramları ⏱️ Süre: 1 saat 23 dakika - temelden Deep Agent'a komple bir giriş. 📌 Tavsiyem: Videoyu izlerken not alın, anlamadığınız kavramı buraya yorum olarak yazın. Hepsine tek tek yanıt vereceğim. 🔜 Sıradaki ders: Çalışma Ortamı ve AI Agent Oluşturma - artık kod yazmaya başlıyoruz! Kurulum için bilgisayarınızı hazır edin 💻 İyi seyirler! 🚀

Bu kategoride tüm eğitimlere ait ödevlerinizi, notebook linklerinizi, GitHub/Colab çalışmalarınızı ve uygulama çıktılarınızı paylaşabilirsiniz. Lütfen paylaşım yaparken başlıkta eğitim ve ders bilgisini belirtin. Örnek başlıklar: [LangChain Ders 1] Ad Soyad - İlk Agent Uygulaması [AI Engineering Hafta 3] Ad Soyad - RAG Projesi [Python Ders 2] Ad Soyad - Fonksiyonlar Ödevi Paylaşım formatı: 1. Bu çalışmada ne yaptım? 2. Kullandığım model, prompt, tool veya yöntem nedir? 3. Notebook / GitHub / Colab linki: 4. Karşılaştığım hata veya öğrendiğim şey: 5. Varsa ekran görüntüsü veya kısa demo: Mümkünse kodları uzun uzun post içine yapıştırmak yerine GitHub, Google Colab veya Drive linki olarak paylaşın.