LOGITS · AI İLE GELİŞTİRMEYİ ÖĞREN

AI projelerini
hayata geçir.

Nereden başlayacağını bul, ilk örneğini çalıştır, kendi fikrine uyarla. Ücretsiz kitler ve haftalık paylaşımlarla her adımda kullanabileceğin bir şey öğren.

Ücretsiz kitlerle başlaUygulama rehberleri, başlangıç kodları ve haftalık notlar.

AI’ı işinde kullanıyorsan

ChatGPT ve Claude için günlük iş rehberleri ve prompt şablonları.

AI ile ürün geliştiriyorsan

Uygulama kitleri, başlangıç kodları ve test şablonları.

Bir sonraki projen için iyi bir başlangıç.

Ücretsiz kitler ve haftalık paylaşımlar e-postana gelsin.

Kitler, haftalık paylaşımlar ve ilgili duyurular için e-posta alırsın; her e-postadan ayrılabilirsin.

01

Nereden başlayacağını bul: kitler adım adım ilerler.

02

İlk örneğini çalıştır: başlangıç kodları hazır gelir.

03

Kendi fikrine uyarla: nasıl çalıştığını anlayarak değiştir.

04

Her hafta yeni bir şey: paylaşımlar e-postana gelir.

Çalışan bir AI ürünü, iyi bir modelden fazlasını gerektirir.

Bir demoyu ürüne dönüştüren şey veri, ölçüm, güvenlik ve işletim kararlarıdır. Geliştiricilerin ve ekiplerin en sık takıldığı beş başlık:

01

Önceliklendirme

RAG, agent, MCP, eval: kavramlar hızla çoğalıyor. Hangisinin hangi sırayla ele alınacağı çoğu zaman net değil.

02

Demodan gerçek veriye geçiş

Örnek veriyle çalışan sistem, kurumun kendi belgeleriyle tutarsızlaşabiliyor ve cevabının kaynağını gösteremiyor.

03

Ölçülebilir kalite

Değerlendirme seti olmadan her değişiklik tahmine dayanır; bir iyileştirme fark edilmeden başka bir davranışı bozabilir.

04

Canlı kullanıma hazırlık

Maliyet, gecikme, hatalı cevap ve kötü niyetli girdi için önceden tasarlanmış bir plan gerekir.

05

Hızla değişen araçlar

Her hafta yeni bir model ya da araç yayınlanıyor. Kalıcı olanı geçici olandan ayırmak zaman alıyor.

logits bu başlıkları bir sıraya koyar ve her birini uygulamalı bir projeyle işler.

Müfredatı incele
MÜFREDAT · PLANLANAN PROGRAM

Müfredat iki yola ayrılıyor. Kendi işine uyanla başla.

İki yol da uygulamalı ilerler: her modülün sonunda elinde çalışan, kullanabileceğin bir şey kalır.

YOL 1 · 10 MODÜL

AI’ı işinde kullanıyorsan

Kod yazmadan. Soru sormaktan iş devretmeye: ChatGPT, Claude ve benzeri araçların güncel yetenekleriyle.

ÇALIŞMA BİÇİMİ

AI’a soru sorma, iş ver

01
Sohbetten iş arkadaşınaGörevi tarif etmek: hedef, bağlam, kısıtlar ve beklenen çıktı
02
Bağlam kurmaProjeler, dosyalar, kalıcı talimatlar ve hafıza ile AI’a işini öğretmek
03
Doğrulama ve gizlilikKaynak kontrolü, hatayı yakalama, neyi paylaşmamalı
GÜNCEL YETENEKLER

Aracın yapabildiklerini sonuna kadar kullan

04
BağlayıcılarE-posta, takvim, Drive ve şirket araçlarını AI’a bağlamak
05
Derin araştırmaÇok kaynaklı araştırma raporu, karşılaştırma ve kaynak teyidi
06
Belge, tablo ve sunum üretimiTaslaktan bitmiş dosyaya: rapor, Excel ve sunum
07
Veri analiziTabloyu yükle, soruyu sor, grafiği ve yorumu al
AGENT

Tekrar eden işi devret

08
Agent ile çok adımlı işTarayıcıda ve bilgisayarda görev yürüten agent’larla çalışmak
09
Skills ve tekrar kullanılabilir iş akışlarıBir işi bir kez tarif et, her seferinde aynı kalitede al
10
Zamanlanmış görevlerHaftalık rapor, günlük özet gibi kendiliğinden çalışan işler
YOL 2 · 12 MODÜL

AI engineering path

Kod yazanlar için. İlk etapta LLM, context, tipli çıktı ve harness üzerine odaklanır.

LLM VE CONTEXT

Modeli ve bağlamı tanı

01
LLM nasıl çalışırToken, context window, logit’ten örneklemeye, sınırları
02
Model seçimi ve APIMesaj yapısı, streaming; kalite, süre ve maliyet dengesi
03
Context engineeringTalimat/veri ayrımı, bağlam bütçesi, özetleme ve memory
04
Kaynak gösteren RAGBelge hazırlama, embedding, hybrid retrieval, reranking ve atıf
TİPLİ ÇIKTI

Çıktıyı doğrulanabilir kıl

05
Structured outputŞema, doğrulama ve hatalı çıktıda yeniden deneme
06
Typed decision modelleriModelin kararını tipli bir şemaya bağlamak: enum, union ve kodla yönlendirme
07
Tool tasarımı ve MCPTool şemaları, idempotency ve kendi MCP sunucun
HARNESS

Modelin etrafındaki sistemi kur

08
Agent harnessDöngü, durma koşulları, state ve checkpoint
09
Harness’te context yönetimiCompaction, alt agent’lar ve dosya tabanlı hafıza
10
İzinler ve güvenlik sınırlarıAraç izinleri, sandbox, insan onayı ve prompt injection
11
Coding agent ve SkillsGörev tanımı, kod inceleme ve tekrar kullanılabilir talimatlar
ÖLÇÜM

Çalıştığını kanıtla

12
Evals ve hata analiziTest veri seti, trace, judge kalibrasyonu ve regresyon

Bu müfredat planlanan tam programa aittir. Ücretsiz kayıt; uygulama kitlerini, şablonları ve haftalık paylaşımları kapsar. Tam eğitim ayrı kapsamdadır.

Ücretsiz kitlerle başla
ÜCRETSİZ KAYITLA GELENLER

Alıp deneyebileceğin şeyler, ilk günden.

AI’ı işinde kullanmak isteyenler de, AI ile ürün geliştirenler de kendine uygun bir başlangıç bulur.

AI’I İŞİNDE KULLANANLAR İÇİN

ChatGPT ve Claude’dan gerçekten verim al.

Günlük iş rehberleri

E-posta, rapor, sunum, araştırma ve veri analizi için adım adım kullanım örnekleri.

Prompt şablonları

Kopyalayıp kendi işine uyarlayabileceğin istem kalıpları ve neden işe yaradıkları.

Kendi asistanını kur

Kod yazmadan, kendi belgelerinle çalışan bir asistan hazırlamak için başlangıç adımları.

AI İLE ÜRÜN GELİŞTİRENLER İÇİN

İlk projeni çalışır hale getir.

İlk uygulama kiti

Yedi uygulama adımıyla kaynak gösteren bir destek asistanı. Kodları terminale kopyala, çıktını beş hata testiyle değerlendir.

Test ve mimari şablonları

Sonuç raporu ve mimari karar şablonuyla yaptığın işi belgele ve göster.

Yol haritası

Beceri kontrolüyle başlangıç noktanı seç; neyi hangi sırayla öğreneceğini gör.

HERKESE · HER HAFTA

Haftalık paylaşımlar. Yeni modeller, araçlar ve teknikler arasından işine yarayacak olanlar; süzülmüş, Türkçe ve denenebilir.

ÜCRETSİZ BAŞLA

Fikirden çalışan AI projesine.

Ücretsiz kitler ve haftalık paylaşımlar e-postana gelsin. Kodları dene, nasıl çalıştığını öğren, kendi projenle ilerle.

Türkçe AI engineering · Uygulama, test, iyileştirme

Temel programlama ve API bilgisi gerekir. Kayıt ücretsizdir; canlı model API kullanımı ücretli olabilir.