Eğitim Hakkında
Bu eğitim, yazılım ekiplerinin yapay zeka destekli araçları sadece deneme amaçlı değil, güvenli, ölçülebilir ve üretken bir geliştirme süreci içinde kullanabilmesini hedefler. Program; AI destekli kod geliştirme araçları, OpenAI API ile uygulama geliştirme, agent mimarisi, RAG, MCP, token-context yönetimi ve kurumsal güvenlik başlıklarını uygulamalı olarak kapsar.
Eğitim İçeriği
Eğitimin Ana Odağı
Katılımcıların Cursor, OpenAI Codex, Claude Code, Gemini Code Assist / Gemini CLI ve OpenCode gibi araçları gerçek yazılım geliştirme süreçlerinde; kod üretimi, refactor, test, hata çözümü, dokümantasyon ve proje analizi için verimli kullanmasıdır.
Hedef Kitle
- Yazılım geliştiriciler ve teknik ekipler
- Frontend, backend ve full-stack ekipleri
- Teknik liderler, proje yöneticileri ve yazılım mimarları
- Kurum içinde AI destekli yazılım geliştirme standardı oluşturmak isteyen teknoloji ekipleri
- OpenAI API, agent yapıları veya kurumsal chatbot/asistan geliştirmek isteyen ekipler
Ön Koşullar
- Temel yazılım geliştirme bilgisi
- Git, terminal ve IDE kullanımına aşinalık
- API, backend veya frontend geliştirme bilgisi önerilir
- Uygulamalı programlarda katılımcıların kendi bilgisayarlarıyla gelmesi önerilir
Eğitim İçeriği
- Generative AI, LLM, token, context window, model seçimi ve yazılım ekiplerinde kullanım alanları
- AI destekli geliştirme araçları: Cursor, OpenAI Codex, Claude / Claude Code, Gemini Code Assist, Gemini CLI, OpenCode
- Yazılımcılar için prompt engineering ve context engineering
- Kod tabanı ile çalışma: proje analizi, çok dosyalı değişiklikler, refactor, dokümantasyon, PR hazırlığı
- OpenAI API ile uygulama geliştirme: model seçimi, request/response yapısı, structured output, hata Yönetimi
- Function calling / tool calling: JSON schema, harici API, veritabanı ve servis çağırma mantığı
- Agent mimarisi ve MCP: araç kullanımı, veri kaynaklarına bağlanma, agent workflow tasarımı
- RAG ve kurumsal veri: doküman işleme, embedding, vektör arama, bilgi tabanı tabanlı chatbot
- Token-context ve maliyet yönetimi: prompt caching, context temizliği, model yönlendirme, çıktı optimizasyonu
- Kurumsal güvenlik ve responsible AI: veri gizliliği, sır yönetimi, kod güvenliği, insan onayı, loglama
- CI/CD ve ekip workflow entegrasyonu: GitHub, code review, test otomasyonu, issue/PR süreçleri
- Final workshop: gerçekçi bir AI destekli uygulama veya geliştirici workflow tasarımı
Kuruma Özel Uyarlama: Bu içerik; kurumun teknoloji yığınına, ekip tecrübesine, mevcut yazılım geliştirme süreçlerine ve güvenlik politikalarına göre özelleştirilebilir. Örneğin kurum ağırlıklı olarak JavaScript/TypeScript, .NET, Java, Python veya mobil geliştirme yapıyorsa uygulamalar ilgili teknoloji yığını üzerinden hazırlanabilir. RAG veya agent senaryoları kurumun doküman yapısına, API mimarisine ve erişim politikalarına göre örneklendirilebilir.
