Blog

screenshot 5

A’dan Z’ye Üretken Yapay Zeka(Generative AI) Mühendisliği ve Mimarileri

GENAI LOG Giriş B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 B9 B10 B11 Sonuç Generative AI Mühendisliği & LLM Mimarileri A’dan Z’ye Üretken Yapay Zeka (Generative AI) Mühendisliği ve Mimarileri Klasik makine öğrenmesi ve regresyon temellerinden başlayıp Transformer, Fine-Tuning (PEFT/LoRA), RAG, LLM Chains, AI Agents ve Visual Language Models’a (VLM) uzanan, teoriden production’a tam teşekküllü […]

A’dan Z’ye Üretken Yapay Zeka(Generative AI) Mühendisliği ve Mimarileri Read More »

19

Production-Ready LLM Sistemleri İnşa Etmek: Flowwise’dan LangChain v0.3, RAG ve Neo4j’ye Tam Rehber

☾ Dark Mode AI & LLM ENGINEERING / PRODUCTION GUIDE Building Production-Grade AI Applications with LangChain & LLMs Görsel prototiplemeden production mimarisine; Flowwise AI, LangChain LCEL, Chainlit, Neo4j, RAG, ChromaDB, Ollama ve Modelfile kullanarak modern kurumsal LLM sistemlerinin nasıl tasarlanacağını adım adım inceleyelim. İçindekiler / Architecture Map 01 — Flowwise AI & LangChain Primitifleri 02

Production-Ready LLM Sistemleri İnşa Etmek: Flowwise’dan LangChain v0.3, RAG ve Neo4j’ye Tam Rehber Read More »

screenshot 2

Sıfırdan İleri Seviyeye Doğal Dil İşleme (NLP): Teoriden 3 Endüstriyel Derin Öğrenme Projesine

NLP/AI LOG Giriş Katman 1: NLTK Katman 2: Embeddings Katman 3: RNN/LSTM Endüstriyel Projeler Sonuç Doğal Dil İşleme & Yapay Zeka Mühendisliği Sıfırdan İleri Seviyeye Doğal Dil İşleme (NLP): Teoriden 3 Endüstriyel Derin Öğrenme Projesine Bu yazı dizisinde, sadece teorik tanımlar yapıp geçmeyeceğiz. Doğal Dil İşleme A-Z™ yolculuğunda adım adım inşa ettiğimiz mantığı, matematiği ve kodu

Sıfırdan İleri Seviyeye Doğal Dil İşleme (NLP): Teoriden 3 Endüstriyel Derin Öğrenme Projesine Read More »

processed image (17)

Sadece fit() ve predict() Yetmez: Makine Öğrenmesinin Matematiksel ve Algoritmik Anatomis

ML LOG Giriş Bölüm 1 Bölüm 2 Bölüm 3 Bölüm 4 Sonuç Yapay Zeka Mühendisliği & Makine Öğrenmesi Teoriden Pratiğe Makine Öğrenmesi: Notasyon, Matematiksel Temeller ve Algoritmik İçgörüler Makine öğrenmesi dünyasına adım atarken topluluktaki en büyük eksikliklerden biri, eğitimin ya tamamen teorik matematikte boğulması ya da ezbere dayalı kütüphane fonksiyonlarından ibaret kalmasıdır. Yazar Raşit Tekin Kapsam

Sadece fit() ve predict() Yetmez: Makine Öğrenmesinin Matematiksel ve Algoritmik Anatomis Read More »

processed image (16)

Uçtan Uca Üretken Yapay Zeka ve NLP Rehberi

NLP LOG Giriş B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 Sonuç Doğal Dil İşleme & Üretken Yapay Zeka Mühendisliği Hugging Face ile Uçtan Uca NLP Mühendisliği: Transformer’dan LLM Fine-Tuning’e Self-Attention mekanizmasının doğuşundan DistilBERT ile duygu analizine, XLM-RoBERTa ile çok dilli varlık tanımadan Mistral 7B’yi QLoRA ile ince ayar yapıp Gradio & Hugging Face Spaces üzerinde canlıya

Uçtan Uca Üretken Yapay Zeka ve NLP Rehberi Read More »

processed image (15)

End-to-End Yapay Zeka Mimarisi: LangChain & LangGraph ile Gelişmiş RAG ve Agent Geliştirme Rehberi

LLM ENGINEERING LOG Giriş Bölüm 1 Bölüm 2 Bölüm 3 Bölüm 4 Bölüm 5 Bölüm 6 Bölüm 7 Sonuç Yapay Zeka Mühendisliği & LLM Orkestrasyonu Statik Prompt’lardan Ajanik Zekaya: LangChain & LangGraph ile Production-Ready RAG Mimarisi Basit API çağrılarından başlayıp LCEL zincirleri, hafıza yönetimi, vektör veritabanları, ReAct ajanları ve kendi kendini denetleyen (Self-Reflective) LangGraph mimarilerine uzanan, sunucuya

End-to-End Yapay Zeka Mimarisi: LangChain & LangGraph ile Gelişmiş RAG ve Agent Geliştirme Rehberi Read More »

processed image (14)

Piksel Matematiğinden Derin Öğrenmeye: Bilgisayarlı Görme, NesneTespiti ve Takibi Rehberi

CV/AI LOG Giriş Bölüm 1 Bölüm 2 Bölüm 3 Bölüm 4 Sonuç Bilgisayarlı Görme & Yapay Zeka Mühendisliği Piksel Matematiğinden Derin Öğrenmeye: Bilgisayarlı Görme, Nesne Tespiti ve Takibi Rehberi Klasik piksel matrisi manipülasyonlarından başlayıp Canny, Haar Cascade ve Meanshift üzerinden CNN’lere, oradan da R-CNN, YOLO ve SSD mimarilerine uzanan uçtan uca bir mühendislik incelemesi. Yazar Raşit

Piksel Matematiğinden Derin Öğrenmeye: Bilgisayarlı Görme, NesneTespiti ve Takibi Rehberi Read More »

processed image (13)

Sinyalden Piksele: OpenCV ile Görüntü İşleme ve Temel Algoritmalar

Sinyalden Piksele: OpenCV ile Görüntü İşleme ve Temel Algoritmalar 1. Giriş: Bilgisayarlı Görü Dünyasında Görüntü İşlemenin Rolü Yapay zeka ve bilgisayarlı görü (Computer Vision) alanında çalışan mühendisler olarak, karmaşık nesne tespiti (object detection), otonom sürüş algoritmaları veya derin öğrenme tabanlı segmentasyon modelleri geliştirmeden önce yüzleştiğimiz ilk gerçek şudur: Modelinizin başarısı, ona beslediğiniz verinin kalitesiyle doğrudan

Sinyalden Piksele: OpenCV ile Görüntü İşleme ve Temel Algoritmalar Read More »

screenshot 3

Yapay Zeka ile Sıfırdan Mobil Uygulama Geliştirme (Fikirden Play Store’a End-to-End AI Workflow)

Bölüm 1: Modern AI-Assisted Orchestration Paradigması ve Proje Vizyonu Yazılım geliştirme ekosisteminde köklü bir paradigma değişimine şahitlik ediyoruz. Geleneksel yazılım mimarilerinde bir mobil uygulamayı sıfırdan inşa etmek; backend servislerini yazmak, veritabanı şemalarını manuel oluşturmak, UI bileşenlerini satır satır kodlamak ve API entegrasyonlarıyla boğuşmak anlamına geliyordu. Ancak günümüzde modern AI mühendisliği, bizi “Kod Yazan” pozisyonundan “Sistemleri

Yapay Zeka ile Sıfırdan Mobil Uygulama Geliştirme (Fikirden Play Store’a End-to-End AI Workflow) Read More »

processed image (11)

Vibe Coding & Multi-Agent Mimarisi: Next.jsve Python ile Otonom AI Agent Platformu İnşa Etmek

Vibe Coding & Multi-Agent Mimarisi: Next.js ve Python ile Otonom AI Agent Platformu İnşa Etmek 📌 Bölüm 1: Giriş ve Paradigma Değişimi (Paradigm Shift) LLM Çağında Evrim: Prompt Engineering’den Agent Orchestration’a Yapay zeka ekosisteminde son dönemin en büyük yanılgılarından biri, karmaşık problemleri tek bir “mükemmel prompt” yazarak çözebileceğimize inanmaktı. LLM API’lerine tekil çağrılar (single API

Vibe Coding & Multi-Agent Mimarisi: Next.jsve Python ile Otonom AI Agent Platformu İnşa Etmek Read More »