Udemy
Turn what you know into an opportunity and reach millions around the world.
Learn More
Your cart is empty.
Keep shopping
Java ile Yapay Zeka Mühendisliği: Spring AI, RAG ve LLM
Rating: 4.2 out of 5(8 ratings)
40 students

Java ile Yapay Zeka Mühendisliği: Spring AI, RAG ve LLM

Spring AI ile Java'da LLM, Gelişmiş RAG, Vektör Veritabanları, Ollama ve otonom AI Ajanları geliştirmeyi öğrenin.
Created byEmircan Demir
Last updated 3/2026
Turkish
Turkish [Auto],

What you'll learn

  • Spring AI kullanarak ChatClient, Prompt Mühendisliği ve Yapılandırılmış Çıktı (Structured Output) ile güçlü LLM entegrasyonları yapabileceksiniz.
  • Function Calling, MCP (Model Context Protocol) ve Advisor desenlerini kullanarak dış sistemlerle konuşabilen "Akıllı AI Ajanları" (Agents) geliştirebileceksiniz
  • Kapsamlı ETL Pipeline'ları kurarak, pgvector ve ChromaDB gibi Vektör Veritabanları üzerinde çalışan uçtan uca RAG sistemleri oluşturabileceksiniz.
  • Self-RAG, Corrective RAG ve Agentic RAG gibi gelişmiş mimarilerle yapay zeka uygulamalarınızın doğruluk payını (accuracy) maksimize edebileceksiniz.
  • API maliyeti ödemeden, Ollama üzerinden Llama ve DeepSeek gibi yerel (local) modelleri kendi bilgisayarınızda çalıştırıp projelerinize bağlayabileceksiniz.
  • Chat belleği yönetimi, Multimodal AI (Görsel/Ses), güvenlik katmanları ve izlenebilirlik sağlayarak uygulamalarınızı canlıya hazır hale getirebileceksiniz.

Coding Exercises

This course includes our updated coding exercises so you can practice your skills as you learn.

See a demo
Image of coding exercise example

Course content

15 sections • 86 lectures • 23h 58m total length

  • Bilgilendirme7:34
  • LLM, Token ve Context Window11:49
  • Embedding ve RAG'ın Temel Mimarisi8:16
  • Hallucination, Temperature ve Top-P: LLM Davranış Parametreleri5:42
  • Bölüm 1 Sonu Sınavı: Temel Kavramlar

Requirements

  • Temel düzeyde Java programlama bilgisi (Nesne Yönelimli Programlama kavramlarına hakimiyet).
  • Temel düzeyde Spring Boot bilgisi (Controller, Dependency Injection ve Maven mantığını bilmek).
  • IntelliJ IDEA (Community veya Ultimate) kurulu bir bilgisayar.
  • Temel düzeyde Docker bilgisi (Veritabanı ve araçları ayağa kaldırmak için bilgisayarınızda Docker Desktop kurulu olmalıdır).
  • En az 8 GB RAM'e sahip bir bilgisayar (Ollama ile yerel yapay zeka modellerini akıcı çalıştırmak için 16 GB ve üzeri RAM önerilir).
  • OpenAI veya Anthropic hesabı (Ücretsiz deneme kredileri yeterlidir, dileyen öğrenciler tamamen ücretsiz olan Ollama ile de ilerleyebilir).

Description

Yapay zeka devrimi sadece Python geliştiricilerinin tekelinde değil! Kurumsal dünyada milyarlarca satır kodun kalbinde yatan Java, artık Spring AI 2.0 ile üretken yapay zeka (Generative AI) ekosisteminin en güçlü oyuncularından biri. "Java ile Yapay Zeka Mühendisliği: Spring AI, RAG ve LLM" kursu, mevcut Java becerilerinizi kullanarak modern, güvenli ve ölçeklenebilir yapay zeka uygulamaları geliştirmeniz için tasarlanmış, uçtan uca kapsamlı bir rehberdir.

Günümüzde şirketler; kendi özel verileriyle konuşabilen, dış sistemlerle entegre olabilen ve otonom kararlar alabilen akıllı sistemler talep ediyor. Bu kursta, sadece basit prompt'lar yazmayı değil; Spring ekosisteminin güvenilir mimarisini kullanarak gerçek dünya problemlerini çözen AI ajanları (Agents) tasarlamayı öğreneceksiniz. OpenAI gibi bulut tabanlı devasa modellerin yanı sıra, Ollama kullanarak Llama ve DeepSeek gibi güçlü modelleri tamamen ücretsiz ve yerel bilgisayarınızda (local) nasıl çalıştıracağınızı keşfedeceksiniz. Böylece sıfır API maliyeti ve %100 veri gizliliği ile geliştirme yapabileceksiniz.

Kursumuzun en güçlü odak noktalarından biri RAG (Retrieval-Augmented Generation) mimarisidir. Kurumsal verilerinizi (PDF, Markdown, JSON) okumak, parçalamak ve pgvector ile ChromaDB gibi vektör veritabanlarında saklamak için sağlam bir ETL Pipeline kuracağız. Temel seviyede kalmayıp; sektörün en çok aranan mimarileri olan Self-RAG, Corrective RAG (CRAG) ve Agentic RAG gibi gelişmiş desenleri Java ile kodlayarak uygulamalarınızın doğruluk (accuracy) oranını maksimize edeceğiz.

Ayrıca Function Calling, MCP (Model Context Protocol) entegrasyonu ve Advisor desenleri ile LLM'lerinize "eller ve gözler" verecek; dış API'ler ve veritabanlarıyla konuşabilen zeki asistanlar yaratacaksınız. Multimodal yetenekler ile görselleri analiz edecek, gelişmiş bellek (Chat Memory) yönetimi kuracak ve Micrometer/Grafana ile AI operasyonlarınızın maliyetini izleyerek uygulamalarınızı "Production-Ready" (canlıya çıkmaya hazır) hale getireceksiniz.

Eğer Java ve Spring Boot bilginizi yapay zeka mühendisliği ile taçlandırmak, sektörde aranan bir "AI Engineer" olmak ve projelerinize akıllı yetenekler katmak istiyorsanız, doğru yerdesiniz. Hemen kaydolun ve Java ile yapay zekanın gücünü birleştirmeye bugünden başlayın!

Who this course is for:

  • Java bilip, mevcut veya yeni projelerine modern Yapay Zeka (AI) yetenekleri eklemek isteyen backend geliştiriciler.
  • LLM, RAG, Vektör Veritabanları ve AI Ajanları gibi kavramları kendi güvenli alanı olan "Spring ekosistemi" içinde öğrenmek isteyen Spring Boot geliştiricileri.
  • Yapay zeka uygulamaları geliştirmek için sadece Python'a mahkum kalmak istemeyen, Java'nın gücüyle enterprise (kurumsal) AI projeleri üretmek isteyen yazılım mühendisleri.
  • Şirketlerinde güvenli, optimize edilmiş ve izlenebilir (Production-ready) RAG sistemleri ve otonom AI iş akışları tasarlamak isteyen Yazılım Mimarları (Software Architects).

Report abuse