AI için Python
AI için Python alanındaki temel ve ileri düzey yetkinlikleri kapsayan, 7 modül ve yoğun uygulamalı laboratuvarlarla desteklenmiş kurumsal uzmanlık eğitimi.
Eğitim Yol Haritası (5 Temel Aşama)
Yapay zekâ ve derin öğrenme modellerini sadece kullanan değil, matematiksel ve mimari arka planına hakim olarak sıfırdan optimize edilmiş AI algoritmaları geliştirmek isteyen kıdemli yazılımcılar ve veri bilimciler için bu eğitim nihai adımdır.
- AI için Python alanında derinlemesine uzmanlaşarak yapay zeka projelerine teknik liderlik etmek isteyenler
- Üretken yapay zeka modellerini, RAG sistemlerini ve otonom AI ajanlarını kurumsal mimarilere entegre edenler
- Model kalitesi, halüsinasyon engelleme ve MLOps boru hatlarını üretim ortamında yönetmeyi hedefleyenler
- EU AI Act ve ISO 42001 çerçevesinde güvenli ve sorumlu yapay zeka standartlarını uygulayanlar
- Yapay zeka odaklı kariyerinde üst düzey mühendislik ve çözüm mimarlığı rolleri hedefleyenler
- Yapay Zeka ve Büyük Dil Modelleri (AI / LLM) Geliştiricileri
- Veri Bilimi - Makine Öğrenmesi ve MLOps (Data / ML / MLOps) Uzmanları
- Gözlemlenebilirlik ve İzleme (Observability / Monitoring) Uzmanları
- Teknoloji Liderleri ve Proje Yöneticileri
Programımız; kurumsal yetkinlik ve mühendislik kalitesinin tüm kritik katmanlarını kapsayan 6 stratejik yetkinlik sütunu üzerine inşa edilmiştir.
Çekirdek Mimari & Protokol Derinliği
Yüzeysel araç kullanımının ötesine geçerek sistemin iç mekanizmasını, protokollerini ve bellek düzeyindeki çalışma mantığını kavrama.
Gelişmiş Mühendislik Pratikleri
Endüstri standartlarında temiz, test edilebilir ve modüler yapılar inşa ederek teknik borcu minimize eden tasarım kalıpları.
Sorun Giderme & Teşhis
Kritik üretim ortamlarında karşılaşılan karmaşık arızaları, darboğazları ve kilitlenmeleri metodolojik kök neden analiziyle çözme.
Performans & Kaynak Tuning
Sistem kaynaklarını (CPU, RAM, I/O, Ağ) en verimli şekilde kullanarak gecikmeyi düşüren ve işlem kapasitesini artıran optimizasyon.
Kurumsal Güvenlik & Savunma
Sıfır Güven (Zero Trust) felsefesi, zafiyet yönetimi ve sıkılaştırma (Hardening) ilkeleriyle kurumsal altyapıyı koruma altına alma.
Üretim Ortamına Hazır Operasyon
Kurumsal ekosistemlere sıfır sürtünmeyle entegre olabilen, izlenebilir ve felaket kurtarma senaryolarına tam dayanıklı sistemler.
Katılımcılar, eğitim sonunda portföylerine ekleyebilecekleri ve kurumlarında doğrudan şablon olarak kullanabilecekleri 3 gerçek dünya projesi geliştirirler.
Bitirme Projesi 1: Fintech-Grade Distributed SEC Filing & Real-Time Market Intelligence Pipeline
Bu capstone projesi, finans dünyasının en kritik, yarı yapılandırılmış ve hacimli veri kaynaklarından olan SEC (Securities and Exchange Commission) Form 10-K/10-Q raporlarını ve gerçek zamanlı finansal haber akışlarını yüksek performanslı bir şekilde işlemek üzere tasarlanmıştır. Katılımcılar, milisaniyeler seviyesinde gecikme (latency) ve gigabaytlar seviyesinde geçiş oranı (throughput) hedeflerine ulaşmak için geleneksel, senkron kütüphanelerin kısıtlamalarını aşarak Rust ve C++ tabanlı modern bir veri hazırlama motoru inşa edeceklerdir.
Bitirme Projesi 2: DevSecOps-Compliant Cyber Threat Intelligence (CTI) Ingestion & Custom Subword Tokenizer Platform
Bu capstone projesi, siber güvenlik dünyasından akan çok dilli, karmaşık ve potansiyel olarak zararlı (adversarial) siber tehdit istihbaratı (CTI) verilerini yüksek performansla işleyen, temizleyen ve yapay zeka modelleri için özel "domain-specific" tokenizer motorları eğiten uçtan uca güvenli bir veri hazırlama platformudur. Katılımcılar, hem Python'ın GIL kısıtlamalarını aşacak donanım düzeyinde paralelleştirme yapacak hem de "Shift-Left" felsefesini veri hazırlık hattına entegre ederek prompt injection ve zararlı kod sızdırma girişimlerini kaynakta bloke edeceklerdir.
Bitirme Projesi 3: High-Throughput Biomedical Knowledge Extraction & Out-of-Core Analytical Data Lakehouse
Bu capstone projesi, milyonlarca sayfadan oluşan tıp, farmakoloji ve biyomedikal araştırma makalelerini (PDF, XML ve JSON formatında), donanım kaynaklarını en üst sınırda kullanarak analiz eden ve büyük dil modellerinin (LLM) biyomedikal RAG sistemleri için ihtiyaç duyduğu yüksek yoğunluklu vektör veritabanı girdilerini hazırlayan kurumsal ölçekli bir analitik veri gölü (Lakehouse) mimarisidir.
Kurumlar ve Satın Alma Departmanları İçin Neden Bu Eğitim Vazgeçilmezdir?
Geleneksel bireysel eğitimlerin aksine Vebende Akademi, kurumların operasyonel sürekliliğini, yazılım mimarisi güvenliğini ve bütçe verimliliğini esas alır. Tuncer KARAARSLAN'ın 35 yılı aşan bilgisayar mühendisliği ve 25 yılı aşkın uluslararası teknoloji eğitmenliği birikimiyle sunulan bu program; teorik anlatım yerine kurumunuzun gerçek iş süreçlerine doğrudan etki eden ölçülebilir çıktılar üretir.
Fiyatlandırma kişi başı değil, sınıf fiyatıdır. Ekibinizden 5 veya 15 kişi katılsın, bütçeniz değişmez; kişi başına düşen maliyet sektördeki en avantajlı kurumsal seviyeye iner.
Yeni işe başlayan veya farklı teknolojilerden geçiş yapan mühendislerin kurumsal kod ve mimari standartlarına hızla uyum sağlamasını ve üretime katkı verme süresini kısaltır.
Spagetti kod ve kontrolsüz altyapı yerine endüstri standardı mimari yaklaşımlar öğretilir. Güvenlik açıkları ve teknik borç birikimi ilk günden engellenir.
Eğitim süresince her katılımcının laboratuvar ödevleri, GitHub pratikleri ve bitirme projeleri şeffaf bir yetkinlik karnesi olarak yönetiminize raporlanır.
Dünya çapında önde gelen 24+ platform (Coursera, edX, O'Reilly, Pluralsight, MIT vb.) ve 17+ kariyer portalının son 3 yıllık iş ilanı verileri konsolide edilerek yapılandırılmış, sıfırdan kurumsal mimariye uzanan 7 uygulamalı modül.
Bellek hizalaması (memory alignment), satır tabanlı (row-oriented) depolama ile sütun tabanlı (column-oriented) bellek düzeni arasındaki farklar. IPC (Inter-Process Communication) süreçlerinde sıfır-serileştirme (zero-serialization) mekanizması ve CPU cache-line optimizasyonunun performansa etkisi.
Python runtime katmanındaki senkron kısıtlamalar. Polars LazyFrame mimarisi, mantıksal plan (logical plan) ve fiziksel plan (physical plan) kavramları. Sorgu optimize edicisinin filtreleri geriye doğru itmesi (predicate pushdown) ve projection pushdown algoritmaları.
Tek bir CPU talimatıyla birden çok veri elemanı üzerinde paralel matematiksel işlemler yapmanın temelleri. Modern işlemci mimarilerinin (AVX-512, NEON) veri işleme hatlarında tam verimle kullanılması ve veri filtreleme hızının maksimize edilmesi.
Parquet dosyalarının disk üzerindeki metadata blok yapısı, page-skipping, dictionary encoding sıkıştırma teknikleri ve veri okuma süreçlerinde I/O darboğazlarının önlenmesi.
Katılımcılar, veri işleme araçlarının donanım katmanında yarattığı verimsizlikleri teorik ve pratik düzeyde çözümleyeceklerdir. CPU cache yapısının, RAM adreslemesinin ve sütun bazlı bellek hizalamasının verileri saniyeler yerine milisaniyeler mertebesinde işleme gücünü nasıl sağladığını deneyimleyecek; büyük ölçekli yapay zeka veri hazırlık hatlarında donanım maliyetlerini minimize etme yetkinliği kazanacaklardır.
Geleneksel veritabanlarının tek-satır-tek-seferde (tuple-at-a-time) yaklaşımı yerine, verileri bellek vektörleri halinde işleyen Cache-Conscious Vectorized Execution mimarisi. L1/L2/L3 CPU cache boyutlarıyla tam uyumlu veri paketleme teknikleri.
PyArrow, Polars ve DuckDB arasında RAM üzerinde tek bir byte dahi kopyalamadan veri transferi yapma; pointer-sharing mekanizmasının iç yüzü ve IPC gecikmelerinin eliminasyonu.
DuckDB'nin veri saklama biçimi, büyük veri disk imajlarının sanal bellek adres alanına mmap ile haritalanması ve RAM kapasitesini aşan devasa veri setlerinin akıllıca diske taşma (disk-spilling) algoritmalarıyla kesintisiz işlenmesi.
Lokal veya uzak nesne depolama alanlarındaki (S3, Azure Blob, MinIO) milyonlarca Parquet ve JSON dosyasını veri tabanına import etmeksizin, doğrudan SQL kullanarak saniyeler içinde analiz etme yöntemleri.
Katılımcılar, büyük veri platformlarında (Spark, Hadoop vb.) yüksek maliyet ve zaman alan analitik işlemleri, DuckDB sayesinde tek bir lokal iş istasyonunda C++ hızında koşturabileceklerdir. Bellek seviyesinde verinin kopyalanmadan kütüphaneler arasında paylaşılmasını sağlayarak, veri aktarım süreçlerindeki gecikmeleri tamamen ortadan kaldıracaklardır.
PDF belgelerini düz metin olarak değil; başlık hiyerarşileri, iki sütunlu mizanpajlar, paragraf koordinatları (bounding boxes) ve görsel yerleşimlerini dikkate alarak C++ hızı ve düşük bellek ayak iziyle okuma teknikleri.
Çok sayfalı dokümanlardaki karmaşık tabloları, iç içe geçmiş listeleri ve şemaları kayıpsız olarak algılama; yapısal verileri anlamsal hiyerarşisini bozmadan markdown veya yapısal JSON formatına dönüştürme.
Büyük Dil Modellerinin (LLM) maksimum girdi uzunluğuna (Context Window) uygun olarak, veri hazırlama aşamasında token tüketiminin optimize edilmesi, maliyet ve performans dengesinin kurulması.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) boru hatları için metinleri sadece sabit karakter uzunluklarına göre değil, anlamsal bütünlük sınırlarını koruyarak ve token sayacı limitlerine milimetrik uyumlu dinamik segmentlere (chunk) ayırma teknikleri.
Katılımcılar, kurumsal belgelerin RAG sistemlerine aktarılması sırasındaki en büyük problem olan "metin hiyerarşisinin kaybolması" ve "tabloların okunamaz hale gelmesi" sorunlarını çözeceklerdir. Chonkie ve PyMuPDF kullanarak belgeleri anlamsal bütünlükleri bozulmadan akıllı parçalara ayırabilecek ve böylece yapay zeka modellerinin halüsinasyondan uzak, yüksek doğrulukta cevaplar üretmesini sağlayacaklardır.
Tip güvenliği standardı olan Pydantic'in tamamen Rust ile yeniden yazılmış v2 core mimarisi ile veri şeması serileştirme (serialization) ve saniyede milyonlarca kaydı doğrulayabilen JSON parse mekanizmaları.
Tiktoken ve HuggingFace Tokenizers (Rust) kütüphaneleri ile CPU çekirdeklerini tam kapasitede kullanarak metinlerin token ID matrislerine dönüştürülmesi. WordPiece ve BPE algoritmalarının matematiksel arka planı.
Alan bazlı (domain-specific) teknik veya sektörel metinlerin, Rust optimize edilmiş altyapılar kullanılarak sıfırdan WordPiece veya BPE tokenizer algoritmalarıyla eğitilmesi, kaydedilmesi ve serileştirilmesi.
Ham girdilerin, belirlenen veri sözleşmelerine ve veri modellerine uygunluğunun, bellek seviyesinde hızlıca taranarak şema doğruluğunun milisaniyeler altında test edilmesini sağlayan altyapılar.
Katılımcılar, veri hazırlık boru hatlarının son aşaması olan şema doğrulaması ve tokenizasyon adımlarını Rust'ın sunduğu benzersiz hız ve bellek güvenliği ile tamamlamayı öğreneceklerdir. Büyük veri akışlarında veri biçimlendirme hatalarından kaynaklanan çökmeleri engelleyecek katı tip güvenliği mimarilerini inşa edebileceklerdir.
Eğitim boyunca işlenen tüm yüksek performanslı kütüphanelerin tek bir veri akış şeması altında birleştirilmesi. Katılımcıların ekran paylaşımı ile dahil olduğu canlı refactoring seansları.
Canlı web kaynaklarından, PDF döküman depolarından ve ilişkisel olmayan veri tabanlarından akan verilerin saniyede milyonlarca token hızında temizlenmesi, doğrulanması, parçalanması ve vektörize edilmesi süreçlerinin sıfırdan kodlanması.
Girdi/Çıktı (I/O Bound) yoğun süreçler ile hesaplama (Compute Bound) yoğun süreçlerin, asenkron kuyruk sistemleri üzerinden uçtan uca veri kilitlenmesi (deadlock) yaşanmadan birleştirilmesi mühendisliği.
Geliştirilen sistemlerin, terminal tabanlı araçlar ve Python profil oluşturucuları (cProfile, memray) ile benchmark testlerine sokulması, CPU ve RAM tüketim grafiklerinin canlı analizi.
Katılımcılar, izole kütüphaneleri birbiriyle uyum içinde çalışabilen, üretime hazır (production-ready) ve endüstri standartlarında ölçeklenebilir bir veri motoruna dönüştürme özgüvenini ve pratik tecrübesini kazanmış olacaklardır.
Python'ın tek çekirdek kısıtlamasının iç yüzü. CPU-bound görevlerde çoklu iş parçacıklarının (multithreading) neden performans kaybına yol açtığının matematiksel ve mimari analizi.
Rust kodlarının Python modülleri olarak derlenmesi, bellek adreslerinin PyO3 bindings mimarisi üzerinden güvenli transferi ve Rust alt katmanının Python runtime'ına native olarak giydirilmesi.
Ağır veri işleme, veri temizleme ve tokenizasyon yüklerinin doğrudan Rust'ın Rayon kütüphanesine delege edilmesi. İş çalma (work-stealing) algoritması ile CPU çekirdeklerinin %100 verimle kullanılması.
Finans, hukuk veya tıp gibi jargona sahip alanlar için matematiksel formülleri, teknik terimleri ve kod bloklarını bozmayacak özel post-processing kurallarına sahip tokenizer motorlarının alt katmanda sıfırdan tasarlanması.
Katılımcılar, Python'ın çok çekirdekli işlemci mimarilerini sınırlayan GIL engelini Rust köprüleri kullanarak tamamen ortadan kaldırmayı öğreneceklerdir. En karmaşık veri manipülasyonu ve tokenizasyon algoritmalarını donanım seviyesinde paralelleştirerek, geleneksel Python scriptlerine kıyasla muazzam performans artışları elde edeceklerdir.
asyncio Event-Loop mekanizması. Playwright Async Browser Contexts mimarisi ile tek bir Chromium instance üzerinde yüzlerce izole, çerezsiz ve hafif oturum açarak dinamik JavaScript (SPA) sitelerini paralel ve ultra-hızlı crawl etme.
Doğrudan C dilinde yazılmış Lexbor motoru üzerinde HTML parse eden Selectolax ile DOM ağaçlarında mikrosaniyeler mertebesinde CSS Selector araması yapma. Trafilatura motoru ile sayfalardaki reklam, menü ve script kalıntılarını otonom olarak ayıklayarak sadece saf ana metni çıkarma.
Ham kaynaklardan ve dış dökümanlardan gelebilecek Prompt Injection tohumları, zararlı script kaçışları, XSS zafiyetleri ve HTML manipülasyonlarının, veri daha vektör veri tabanına veya analiz aşamasına girmeden kaynakta (Shift-Left DevSecOps) tespit edilerek bloke edilmesi.
Veri hazırlama hatlarının anlık durumunu, throughput hızını (tokens/sec, docs/sec) ve bellek tüketim dalgalanmalarını Prometheus, Grafana ve OpenTelemetry aracılığıyla izleyen, anomali tespit eden ve alarm üreten SRE mimarilerinin tasarlanması.
Katılımcılar, dış kaynaklardan akan ham verilerin kurumsal sistemlere sızdırabileceği siber güvenlik risklerini veri hazırlama anında bertaraf edecek güvenlik bilincine erişeceklerdir. Ayrıca, kurulan veri hatlarının üretim ortamındaki (production) sağlığını, hızını ve bellek tüketimini anlık olarak izleyebilecek endüstri standardı gözlemlenebilirlik altyapılarını kurmayı öğreneceklerdir.
Tuncer KARAARSLAN
Bilgisayar mühendisliğindeki 35 yılı aşan mühendislik ve teknoloji deneyimi ile 25 yılı aşkın uluslararası kurumsal teknoloji eğitmenliği ve danışmanlık kariyeriyle Tuncer KARAARSLAN, Türkiye'nin önde gelen teknoloji ve yazılım otoritelerindendir. Kurumsal yazılım mimarileri, bulut altyapıları, DevOps, DevSecOps ve yapay zeka entegrasyonlarında derinlemesine uzmanlığa sahiptir.
Hackathon Tadında Eğitim Yaklaşımı: Teorik bilginin ötesine geçerek bol senaryolu, interaktif ve katılımcıların projelerini canlı inceleyen (Code Review & Architecture Review) bir öğrenme deneyimi sunar.
Kurumunuzun ihtiyacına, ekibinizin kıdemine ve takvimine göre özelleştirilmiş 4 farklı çalışma formatı sunuyoruz.
Detaylı Kapalı Sınıf (3-5 Hafta)
Teknolojinin tüm detaylarının bol laboratuvar ve hands-on pratiklerle incelendiği kurumsal standart formatımızdır.
Hackathon Formatı
Teknik ekiplerin gruplar halinde projeler inşa ettiği, oyunlaştırılmış ve sinerjiyi artıran interaktif modeldir.
İleri Düzey Workshoplar
Mimarlar seviyesinde sistemlerin ve operasyonel modellerin tartışıldığı danışmanlık formatındaki oturumlardır.
Yönetim Seminerleri (1-2 Hafta)
C-Level ve mühendislik yöneticilerinin stratejik karar alma süreçlerini destekleyen farkındalık seminerleridir.
Bu programı tamamlayan katılımcılar aşağıdaki kritik teknik yetkinlikleri sahada uygulama becerisi kazanır.
- Kurumsal projelerde aranan elit mühendislik ve uzmanlık unvanına sahip olma
- Teknik liderlik, çözüm mimarlığı ve kıdemli uzmanlık pozisyonlarına geçişte belirleyici avantaj
- Büyük ölçekli kurumsal altyapılarda ve kritik sistemlerde güvenilir karar alma yetkinliği
- Sektörel standartlarda problem çözme, optimizasyon ve hata giderme refleksleri kazanma
- Global ölçekte geçerli teknik bilgi birikimi ve LinkedIn üzerinde doğrulanabilir dijital rozetler
- Sektörün duayen eğitmeni Tuncer KARAARSLAN liderliğinde 35+ yıllık tecrübeyle mentorluk
- Slayt okumak yerine; yoğun canlı kodlama, mimari analizler ve interaktif laboratuvar yaklaşımı
- Eğitim süresince 16 hands-on laboratuvar ödevi ve birebir eğitmen geri bildirimi
- 3 gerçek dünya bitirme projesiyle 3. Seviye Uzmanlık Brövesi kazanımı
- Katılımcı sayısı sınırlaması olmaksızın sınıf bazlı kurumsal sabit fiyat modeli
Liderlik ve Yönetim Kademeleri İçin Değer Matrisi
Bu eğitim; yetkinliği proje, code review ve ölçülebilir çıktılarla görünür hale getirerek teknik ve idari karar vericilerin mühendislik kalitesini güçlendirmesi için kurgulanmıştır.
Mimari Güvenilirlik & Çıktı
- • Sıfır Teknik Borç: Endüstri standardı mimari kalıplar ve test edilebilir temiz kod pratikleri.
- • Üretim Kararlılığı: Darboğazları erken teşhis eden ve yüksek yük altında stabil çalışan altyapılar.
- • Hızlı Teslimat (Throughput): Standartlaştırılmış mühendislik refleksleri ile hızlanan sprint çıktıları.
- • Modern Entegrasyon: Dağıtık sistemler, API standartları ve bulut yerel bileşenlerle tam uyum.
Yetkinlik Geliştirme & Tutundurma
- • Mühendislik Kültürü: Ekiplerin mesleki özgüvenini artıran üst düzey teknik gelişim ekosistemi.
- • Doğrulanabilir Bröveler: Laboratuvar ödevleri ve 3 bitirme projesiyle kanıtlanan 3. Seviye Uzmanlık Brövesi.
- • 1-on-1 Mentörlük: Katılımcılara özel kıdemli başmühendis ile mimarlık ve kariyer seansı.
- • Hızlı Onboarding: Yeni katılan geliştiricilerin üretime doğrudan katkı verme süresini %60 kısaltma.
Uygulamalı Saha Verimliliği
- • %65 Hands-on Laboratuvar: Slayt okumadan, gerçek üretim senaryolarıyla canlı interaktif eğitim modeli.
- • Esnek Kurumsal Format: Kapalı sınıf (Online / On-site / Hibrit), hackathon ve teknik atölye seçenekleri.
- • Sınıf Başı Sabit Fiyat: Katılımcı sayısı sınırı olmaksızın en yüksek kurumsal ROI avantajı.
- • Yönetici Takip Raporu: Katılımcıların devamlılık, ödev ve proje başarı karnelerinin düzenli raporu.
Güvenlik & Uyum Kültürü
- • Shift-Left Güvenliği: Güvenliği SDLC'nin ilk adımından itibaren bir mühendislik refleksi haline getirme.
- • OWASP & Zafiyet Önleme: Kaynak kod ve mimari düzeyde zafiyetleri canlı laboratuvarlarda bertaraf etme.
- • Regülasyon Uyumu: KVKK, ISO 27001 ve sektörel uyumluluk ilkelerini mimariye entegre etme.
- • Veri Egemenliği: Hassas kurumsal verileri koruyan kapalı devre laboratuvar pratikleri.
#0003 AI için Python; Vebende Akademi'nin kurumsal mühendislik kariyer yollarının çekirdek modüllerindendir.
#0003 eğitimini tamamladıktan sonra kariyer ve uzmanlık hedefinize göre doğrudan geçiş yapabileceğiniz ilişkili ileri düzey eğitimler.
Eğitim içeriği, katılım koşulları, laboratuvar modeli ve kurumsal uyarlama hakkında en çok merak edilen sorular.
Bu Eğitimi Kurumunuza ve Ekibinize Özel Olarak Alın
Şirketinizin teknoloji yığınına uygun özelleştirilmiş müfredat, kapalı sınıf imkanı ve teknik ekip performans raporlaması ile kurumsal dönüşümünüzü hızlandırın.