Neden Almalısın? – Yapay Zekâ Mimarisi ve MLOps Eğitimi

Günümüz AI dünyasında, sadece model geliştirmek yeterli değildir; bu modelleri ölçeklenebilir, güvenli ve yönetilebilir bir yapay zekâ mimarisi içinde çalıştırabilmek kritik bir beceridir. Bu program, katılımcılara uçtan uca AI + MLOps deneyimi kazandırarak, model geliştirme, servisleştirme, CI/CD entegrasyonu ve monitoring süreçlerini gerçek veri setleri üzerinde uygulama imkânı sunar.

Eğitimin Amacı

Uçtan uca yapay zekâ projeleri tasarlayabilmek ve geliştirmek

Makine öğrenmesi ve derin öğrenme modellerini üretime hazır hâle getirmek

Containerization ve CI/CD ile güvenli, sürdürülebilir AI servisleri oluşturmak

Monitoring ve logging araçları ile model performansını izlemek

Büyük ölçekli AI + MLOps mimarileri tasarlayabilmek

Endüstri standardına uygun, uçtan uca AI projelerini canlıya alabilmek

Kimler Katılmalı?

AI modellerini sadece geliştirmekle kalmayıp, production-ready projeler yapmak isteyenler

MLOps kültürünü öğrenerek veri bilimcisi veya AI mimarı olarak yetkinlik kazanmak isteyenler

Git, Docker, Kubernetes, CI/CD ve monitoring araçlarını gerçek projelerde deneyimlemek isteyen öğrenciler veya profesyoneller

Eğitim Boyunca Öğrenecekleriniz

Faz 1 (Hafta 1–4) – Temel Hazırlık ve Ortam Kurulumu

AI Mimarisi & MLOps kavramlarına giriş

Git/GitHub/GitLab ile versiyon kontrolü

CI/CD’nin temelleri ve ilk pipeline

Docker ile containerization

Faz 2 (Hafta 5–10) – ML Projesi ve Modelleme

Veri yönetimi ve versiyonlama (DVC, LakeFS)

Feature engineering, MLflow tracking

Sklearn ile temel ML modelleri

PyTorch/TensorFlow ile derin öğrenme

Model versiyonlama, değerlendirme ve drift analizi

Faz 3 (Hafta 11–18) – Servisleştirme ve CI/CD

FastAPI ile model servisleştirme

Dockerize edilmiş API deployment

GitLab CI/CD ile otomasyon

Test, Continuous Integration & Continuous Delivery

Monitoring, logging ve Canary Release stratejileri

Faz 4 (Hafta 19–24) – Orkestrasyon ve Büyük Ölçekli Mimari

Airflow / Prefect ile pipeline orkestrasyonu

Feature Store kullanımı (Feast, Hopsworks)

Veri validasyonu (Great Expectations)

Model deployment için Triton/KServe

Kubernetes temelleri ve K8s üzerinde MLOps pipeline

Faz 5 (Hafta 25–28) – Final Proje ve Sunum

Gerçek veri seti üzerinde uçtan uca proje geliştirme

Model geliştirme, servisleştirme, CI/CD entegrasyonu

Monitoring ve canlı demo

Final sunumu ve raporlama

Final Kazanımlar

Python ile ML/DL modelleri geliştirme yetkinliği

Git, CI/CD ve Docker ile production-ready AI servisleri oluşturabilme

Kubernetes üzerinde ölçeklenebilir MLOps pipeline kurabilme

Feature store, model registry, veri ve model versiyonlama süreçlerini yönetebilme

Prometheus, Grafana ve Evidently AI ile monitoring ve logging yapabilme

Endüstri standardına uygun, canlı çalışan AI projeleri geliştirme

Katılımcılara Katkısı

Bu program, öğrencileri yalnızca bir model geliştirici olarak değil; AI mimarı ve MLOps uzmanı olarak yetiştirir. Bitirenler, endüstride MLOps mühendisi, AI mimarı veya veri bilimcisi rollerinde çalışabilecek donanıma sahip olur.