Python ile LLM Uygulamaları Geliştirme — PickAClass
4.7 (11) ⏱ 2 sa 48 dk 📚 28 kurs 🎧 Sesli versiyon

Python ile LLM Uygulamaları Geliştirme

Temel API entegrasyonu ve prompt engineering'den modern erişim tekniklerine kadar Python kullanarak yapay zeka destekli uygulamalar geliştirmeyi öğrenin.

  • 💬 Yapay zekâ eğitmeni
    Herhangi bir ders hakkında soru sor, istediğin an anında net bir yanıt al.
  • 🕐 İstediğin zaman başla
    Program ya da son tarih yok — kendi hızında, istediğin zaman öğren.
  • 🌐 Türkçe
    Dersler, görevler ve sertifika — hepsi tamamen kendi dilinde.

Bu kurs hakkında

Akıllı, yapay zeka odaklı yazılımlara olan talep hızla artıyor, ancak Large Language Models (LLMs) yapılarını gerçek dünya uygulamalarına entegre etmek, sadece bir metin istemi göndermekten daha fazlasını gerektiriyor. Bu kurs, Python kullanarak sağlam LLM uygulamaları oluşturma sürecinde size adım adım rehberlik eder. Yapay zeka entegrasyonunun temel kavramlarıyla başlayacak ve kodunuzu nasıl yapılandıracağınızı, istemleri nasıl yöneteceğinizi ve bağlam duyarlı uygulamalar oluşturmak için Retrieval-Augmented Generation (RAG) gibi modern teknikleri nasıl uygulayacağınızı öğrenerek pratik uygulamaya doğru ilerleyeceksiniz. Neler öğreneceksiniz: • LLM destekli uygulamaların temel mimarisini ve temel terminolojiyi anlayın. • Python kullanarak dil modeli API'larına bağlanın ve onlarla etkileşime geçin. • Doğru ve güvenilir çıktılar üretmek için prompt engineering en iyi uygulamalarını uygulayın. • Vektör veritabanlarını kullanarak Retrieval-Augmented Generation (RAG) boru hatları oluşturun. • uv veya Poetry gibi modern araçlarla Python ortamlarını ve bağımlılıklarını yönetin. • Temel MLOps prensiplerini kullanarak uygulamanızı yayına hazırlayın. Müfredat, uygulamalı yazılı alıştırmalara geçmeden önce temel tanımlar ve API temelleri ile başlar. Tüm uygulama yaşam döngüsü hakkındaki anlayışınızı kademeli olarak geliştirmek için net açıklamaları ve pratik kod parçacıklarını okuyacaksınız. Yeni başlayanlar ve yapay zeka dünyasına yeni adım atan geliştiriciler için tasarlanan bu kurs, önceden makine öğrenimi deneyimi gerektirmez; sadece temel düzeyde Python bilgisi yeterlidir. Bugün okumaya başlayın ve yapay zeka uygulama geliştirme dünyasına ilk adımlarınızı atın.

Ne elde edeceksin

  • 📜 Tamamlama sertifikası
    LinkedIn profilinize ekleyin
  • 💬 Kişisel AI öğretmeni
    Bir kursta takıldın mı? Yerleşik öğretmenine istediğin zaman her şeyi sorabilirsin.
  • 🎧 Sesli versiyon dahil
    Yolda öğren — ekrana gerek yok
  • ♾️ Ömür boyu erişim
    İstediğin zaman dön, son kullanma tarihi yok
  • 📱 Telefon veya bilgisayar
    Her yerde, her cihazda
  • 💸 14 gün iade
    Sorgusuz
  • Kısa ve odaklı
    2 sa 48 dk pratik içerik

Tamamlama sertifikası

PickAClass'de tamamladığın her kurs böyle bir belge verir — özgün, kendi koduyla, URL ile doğrulanabilir ve gerçekte neyin gösterildiğine dair ayrıntılı.

P
PickAClass
Beceri profili · doğrulanabilir
Belge
Ustalık Sertifikası
Bu belge şunu onaylar:
Ad Soyad
şu konuda ustalığı başarıyla gösterdi:
Python ile LLM Uygulamaları Geliştirme
Gösterilen beceriler
Davranış deseni analizi
Temel
1.2 sa
Karar mimarisi çerçeveleri
Yetkin
1.4 sa
A/B test tasarımı
Yetkin
1.7 sa
Davranışsal metin yazarlığı
İleri
1.9 sa
P
PickAClass — Ad Soyad
Python ile LLM Uygulamaları Geliştirme
Sayfa 2/2
Performans detayı
Kurs çalışması özeti
Tamamlanan kurslar 14 / 14
Alıştırma soruları 26 / 28
Gönderilen ödevler 4 (ort. 4,5 / 5)
Bitirme projesi Değerlendirildi — 4,6 / 5
Toplam pratik 6.2 sa
Performans ölçütü
Kohort sıralaması 1,625 içinde ilk %12
Tamamlama süresi 11 gün (medyan: 22)
Ustalık puanı 91 / 100
Alıştırma sorusu puanı 94%
Beceri doğrulaması Doğrulanmış beceri yolu
Bu belgeyi doğrula
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
PickAClass'in akademik standartlarına göre verildi. Beceri düzeyleri, kursun yetkinlik rubriğine göre değerlendirilen performansı yansıtır. Bu, bu platformun özgün belgesidir.

Yorumlar (11)

Нурлан Алимбетов KZ Doğrulanmış öğrenci
★ 5 · 14 Ağustos 2026

Отличный курс для тех, кто хочет перейти от простых запросов к API до полноценных приложений на базе LLM. Материал построен последовательно, каждая тема логично вытекает из предыдущей. После курса собрал собственное небольшое приложение и наконец понял, как всё это работает под капотом.

Koech Langat KE
★ 4 · 10 Ağustos 2026

Good progression from basic API calls to more complex application logic, though the middle section could use a couple more worked examples.

Daniel Silva PE
★ 5 · 6 Ağustos 2026

Pasar de llamar una API básica a montar recuperación de información con mis propios datos en Python fue clarísimo, justo lo que necesitaba.

Daniela Mendoza PE Doğrulanmış öğrenci
★ 5 · 2 Ağustos 2026

Aprendí a construir apps con IA

Nikolai Ivanov BG Doğrulanmış öğrenci
★ 5 · 27 Temmuz 2026

I went into this course knowing basic Python but nothing about working with LLM APIs, and came out having built a couple of small working applications. The early lessons on API integration are clear and not rushed, which made it easy to follow along even when copying code for the first time. Things ramp up nicely once you get past the basics, moving into more involved patterns for chaining calls and handling responses. I appreciated that the instructor explains why certain design choices are made rather than just showing the code. By the end I had a genuinely usable project to show for it, not just a toy example.

Freya James NZ Doğrulanmış öğrenci
★ 5 · 26 Temmuz 2026

Went from barely understanding API calls to building a working Python application with an LLM backend by the end.

Evelyn Dela Cruz PH Doğrulanmış öğrenci
★ 4 · 15 Temmuz 2026

Malaking tulong ito para matutunan ang paggawa ng LLM apps sa Python, medyo mabilis lang ang pace sa mga advanced na parte.

Alice Moretti IT Doğrulanmış öğrenci
★ 5 · 26 Haziran 2026

Questo corso mi ha aperto gli occhi su come si costruisce davvero un'applicazione basata su modelli linguistici, partendo dalle chiamate API più semplici fino ad arrivare a strutture più articolate. Le spiegazioni sono chiare e il codice mostrato è sempre commentato bene, quindi anche chi come me non aveva mai lavorato con questi strumenti riesce a seguire senza perdersi. Mi è piaciuto molto il ritmo delle lezioni, che permette di consolidare ogni concetto prima di passare al successivo. Alla fine del corso avevo già una piccola applicazione funzionante costruita da zero. Consiglio di seguirlo scrivendo il codice insieme al video invece di limitarsi a guardare.

Dimitris Ioannidis GR Doğrulanmış öğrenci
★ 4 · 18 Haziran 2026

Well organized course that builds up from simple API integration to real application structure, just wish the final project section had more detail.

সালমা খাতুন BD Doğrulanmış öğrenci
★ 5 · 5 Haziran 2026

পাইথন জানতাম, কিন্তু এলএলএম দিয়ে আসল অ্যাপ বানানো কখনো সাহস হয়নি। এই কোর্সে এপিআই ইন্টিগ্রেশন থেকে শুরু করে প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং পর্যন্ত সবকিছু হাতে-কলমে দেখানো হয়েছে। সবচেয়ে ভালো লেগেছে রিট্রিভাল টেকনিক নিয়ে অংশটা, যেখানে নিজের ডেটা থেকে উত্তর বের করার পদ্ধতি স্পষ্ট করে বুঝিয়েছে। প্রতিটা উদাহরণ চালিয়ে দেখার মতো ছিল, তাই ধারণাগুলো দ্রুত মাথায় ঢুকেছে। এখন আমি নিজেই একটা ছোট এআই টুল বানিয়ে ফেলেছি।

Isabela Macedo BR Doğrulanmış öğrenci
★ 5 · 28 Mayıs 2026

Curso muito bem estruturado, saí sabendo integrar APIs de linguagem e construir aplicações reais em Python do zero.

Yorum yaz

Gönderdikten sonra giriş yapmanı isteyeceğiz — taslağın kaydedilir.

Diğer öğrenciler şunları da aldı

Sık sorulanlar

Bu kursu almak için neye ihtiyacım var? +

Sadece internetli bir telefon veya bilgisayar yeterli. Kurulum yok, özel donanım yok.

Nasıl ödeme yapabilirim? +

Stripe üzerinden kartla. Kart bilgilerini saklamıyoruz — Stripe güvenli şekilde işliyor.

Para iadesi alabilir miyim? +

Evet — 14 gün içinde tam iade, sorgusuz.

Erişimim ne kadar sürer? +

Sonsuza dek. Bir kez satın aldığında, kurs senindir — istediğin zaman dönebilirsin.

Sertifika alacak mıyım? +

Evet. Tamamladığında, LinkedIn profiline ekleyebileceğin bir sertifika alırsın.

Şu sektörlerdeki öğrenenler için
Teknoloji Tasarım Finans Pazarlama Sağlık Eğitim Konaklama Üretim