Geliştirici İçin Prompt Engineering ve LLM Optimizasyonu
Büyük dil modelleri artık üretim yazılımında pratik bir katman — kod üretimi, veri çıkarması, özet alma ve otonom ajanlar için kullanılıyor. Bu track, bu modellerle kesin ve güvenilir şekilde iletişim kurmanızı, çıktılarını değerlendirip güvenliğini sağlamanızı ve gerçek uygulamalara kontrolsüz maliyetler veya öngörülemeyen davranışlar olmadan entegre etmenizi öğretir. Odak, uygulamalı ve geliştirici odaklı: her konu, OpenAI, Anthropic veya açık ağırlıklı modeller gibi API'lerle inşa ederken aldığınız kararlarla ilişkilidir.
Neler Öğreneceksiniz
Prompt temellerinden başlayacaksınız — komut netliği, rol çerçeveleme ve few-shot desenleri — sonra chain-of-thought, self-consistency ve çıktı kısıtlamaları dahil olmak üzere ileri stratejilere geçeceksiniz. Sonraki kurslar LLM'lerin geliştirici iş akışlarına entegrasyonunu, kod üretimi ve veri görevleri için prompt engineeringini ve LLM tarafından desteklenen uygulamaları baştan sona inşa etmeyi kapsar. Track ayrıca model çıktılarını değerlendirmeyi ve güvenliğini sağlamayı, arıza modlarını tanımlamayı ve prompt injection'a karşı savunma yapmayı kapsar. Son kurslar, performans ayarlaması, maliyet optimizasyonu, alana özgü ince ayar, araç kullanımı ve orkestrasyonla agentic AI desenleri ve LLM çözümlerini üretimde ölçekleme için tam pipeline'ı inceler.
Öğrenme Yolu
On iki kurs, A1'den C1'e ilerler. Açılış kursu Prompt Engineering Temelleri, sözlük ve zihinsel modeli oluşturur. Orta seviye kurslar — LLM'leri Geliştirici İş Akışlarına Entegre Etme, Kod ve Veri İçin Prompt Engineering ve LLM Tarafından Desteklenen Uygulamalar İnşa Etme — sizi pratik inşaata taşır. Track, C1'de İleri Agentic AI ve Orkestrasyonu, LLM'leri Belirli Alanlar İçin Özelleştirme ve LLM Çözümlerini Üretimde Ölçeklendirme ile kapanır. Bu kurslar, LLM özellikleri üretimde ölçekte devreye alındığında ortaya çıkan mühendislik sorunlarını kapsar.
Nasıl Çalışır
Her kurs, gerçek zamanlı geri bildirim ve takılırsanız kullanabileceğiniz bir AI öğretmeniyle tamamladığınız kısa, odaklanmış derslerden oluşur. Egzersizler uygulamalı: prompt'lar ve entegrasyon kodunu yerleşik editörde doğrudan yazarsınız, test edersiniz ve tekrarlar üzerinde çalışırsınız; her değişikliğin etkisini soyut olarak okumak yerine anında görürsünüz.