Your cart is empty.
Keep shopping
Sıfırdan Multi-Agent Yapay Zekâ Sistemleri Geliştirme
288 students
Sıfırdan Multi-Agent Yapay Zekâ Sistemleri Geliştirme
LangChain, Google AI kullanarak kendi çok-ajanlı (multi-agent) yapay zekâ mimarinizi inşa edelim
Created byTuncer Byte
Last updated 10/2025
Turkish
What you'll learn
- LangChain ve Google Generative AI (Gemini) kullanarak sıfırdan bir Multi-Agent yapay zekâ sistemi tasarlamayı öğrenecekler.
- Ajanlar arası iletişim, görev paylaşımı ve koordinasyon prensiplerini gerçek projeler üzerinde uygulayabilecekler.
- Prompt yönetimi, bellek kullanımı ve zincirleme düşünme (chain-of-thought) stratejilerini etkin şekilde tasarlayabilecekler.
- Kendi üretken yapay zekâ altyapılarını kurarak, farklı modelleri entegre eden otonom sistemler geliştirebilecekler.
Explore related topics
Course content
8 sections • 33 lectures • 4h 53m total length
Requirements
- Temel düzeyde Python bilgisi gerekir
- Bilgisayara kurulum yapılabilecek bir geliştirme ortamı (VS Code veya benzeri IDE) gereklidir.
- Google Generative AI (Gemini) API erişimi için bir Google Cloud hesabı gereklidir.
Description
Yapay zekâ artık yalnızca bir modelin cevap üretmesinden ibaret değil.
Bugünün yapay zekâ dünyasında birden fazla modelin birlikte çalıştığı, birbirine görev atadığı ve karar aldığı multi-agent (çok-ajanlı) sistemler öne çıkıyor.
Bu kurs tam da bu yeni dönemi anlamanızı ve bu sistemleri sıfırdan inşa etmenizi sağlayacak şekilde tasarlandı.
Bu eğitimde, LangChain çatısı altında Google Generative AI (Gemini) modellerini kullanarak tamamen otonom yapay zekâ ajanları oluşturacağız.
Amacımız, bir insan ekibinde olduğu gibi roller üstlenen ajanlar geliştirmek:
Planlayıcı (Planner): Görevi tanımlayıp yönlendiren,
Çalışan (Worker): Görevi yerine getiren,
Doğrulayıcı (Verifier): Çıktıyı kontrol eden ve raporlayan.
Bu üçlü yapı sayesinde sisteminiz sadece görevleri yerine getirmekle kalmayacak, aynı zamanda kendi çıktılarını denetleyip iyileştirebilecek.
Yani, kendi “yapay zekâ ekibinizi” sıfırdan kuracaksınız.
Kurs boyunca:
LangChain’in temel yapı taşlarını (PromptTemplate, Chain, Memory, Agent) öğreneceksiniz,
Google Gemini API ile ajanlarınıza yetenek kazandıracaksınız,
Vector Database (FAISS) entegrasyonu ile sisteminize hafıza ekleyeceksiniz,
Ve sonunda tam entegre bir multi-agent görev yönetim sistemi oluşturacaksınız.
Her modül, yalnızca teoriyi değil, pratikte çalışan kodları içerir.
Terminal üzerinden ilerleyerek, gerçek proje adımlarını birlikte atacağız.
Ayrıca her bölümün sonunda küçük alıştırmalar ve örnek projelerle bilgilerinizi pekiştireceksiniz.
Bu kurs; yazılım geliştiriciler, veri bilimciler, yapay zekâ araştırmacıları veya LLM tabanlı sistemlere ilgi duyan herkes için uygundur.
Kursu tamamladığınızda yalnızca LangChain’i değil, çok-ajanlı mimarinin mantığını ve Google Generative AI modellerini etkin şekilde kullanma yöntemlerini öğrenmiş olacaksınız.
Who this course is for:
- LangChain, LLM ve agent tabanlı sistemlerde uzmanlaşmak isteyen araştırmacılar veya mühendisler.
- Üretken yapay zekâ teknolojilerini kendi projelerine entegre etmek isteyen girişimciler veya yazılım ekipleri.
- Multi-Agent mimariler üzerine profesyonel bilgi edinmek isteyen orta veya ileri seviye Python kullanıcıları.