Yapay zekanın yazılım dünyasını kökten değiştirdiği bir dönemde, sadece kod yazabilmek artık yeterli değil. Artık önemli olan, yapay zekayı doğru yönlendirebilen, onunla birlikte üretebilen ve ortaya gerçek ürünler çıkarabilen geliştiriciler olmak.
Ayrıca bu eğitimde yalnızca araç kullanmayı değil, yapay zekanın sınırlarını anlamayı, doğru çıktıyı elde etmeyi ve onu bir “yardımcı” değil, “çalışma arkadaşı” olarak kullanmayı öğrenirsiniz.
Eğitimin sonunda katılımcılar, yapay zeka destekli şekilde proje geliştirebilen, süreçleri otomatikleştirebilen ve bu becerileri kariyerine veya freelance işlere dönüştürebilen bir seviyeye ulaşır.
EĞİTİM İÇERİĞİ
Prompt Mühendisliği ve Yapay Zeka Okuryazarlığı
- Yapay zeka nedir? Üretken yapay zeka ne demek?
- LLM'ler nasıl çalışır? ChatGPT, Gemini, Claude, Deepseek, Grok vb. LLM'lerin incelenmesi
- Halüsinasyon nedir?
- Rol Atama ve Bağlam Oluşturma: Karmaşık problemleri parçalara ayırarak çözdürme.
- Prompt Yazma Teknikleri: Zero-shot / Few-shot, Chain of Thought, Constraint ekleme
- Kötü prompt örnekleri ve İyi prompt örnekleri
- Ham veriyi yapay zekaya yükleyip özet çıkartma, tabloya dönüştürme.
- Yazılan kodları açıklatma ve dokümantasyonunu yazdırma.
Yapay Zeka Destekli Tasarım ve UI/UX Geliştirme
- Midjourney, DALL·E, Canva, Leonardo, Adobe Firefly vb. araçları kullanma
- Tasarım dünyasında AI dönüşümü
- Prompt mantığı ve tasarım için doğru prompt yazma
- Marka kimliğine uygun görsel üretme
- Sosyal medya post tasarımı üretimi
- Banner ve reklam görseli üretimi
- UI nedir? UI tasarım prensipleri
- Mobil uygulama ekranı üretme
- Stitch, Figma AI, Framer AI, UX Pilot AI vb. araçları kullanma
- UX nedir? UI ile farkı
- UX hatalarını AI ile analiz etme
- Yapay Zeka araçları ile logo, sunum, hazırlama
Yapay Zeka Destekli Yazılım Geliştirme
- Yapay Zeka yazılım sektörünü nasıl değiştiriyor?
- Yapay Zeka geliştiricinin yerini alır mı? Junior roller neden dönüşüyor?
- AI Pair Programming Araçları: GitHub Copilot, Cursor AI, Claude Core kurulumu ve ayarları
- Kod yazımında yapay zeka kullanırken yapılan en büyük hatalar
- Yazılım dilleri bazında kod üretme, tamamlama ve refactoring
- Kod üretiminde prompt teknikleri
- Mevcut kodu analiz ettirme (Code smell tespiti, Performans ve Güvenlik analizi)
- Hata ayıklama ve optimizasyon için yapay zeka kullanımı
- Yapay Zeka ile Clean Architecture Uygulama
- API Entegrasyonu ve Veri Modelleme
- Yapay Zeka ile 0’dan proje geliştirme
- AI ile Otomasyon ve Agent Geliştirme
