Zaman Taahhüdü: Tüm atölye çalışması, yerel kurulum gerektirmeden çevrimiçi olarak tamamlanabilir. Ortam kurulumu 2 dakika sürer ve örneklerin keşfi, keşif derinliğine bağlı olarak 1-3 saat alabilir.
Hızlı Başlangıç
- Bu depoyu GitHub hesabınıza çatallayın
- Code → Codespaces sekmesi → ... → New with options... seçeneğine tıklayın
- Varsayılanları kullanın – bu, bu kurs için oluşturulan Geliştirme konteynerini seçecektir
- Create codespace butonuna tıklayın
- Ortamın hazır olması için yaklaşık 2 dakika bekleyin
- Doğrudan İlk örneğe geçin
Fransızca | İspanyolca | Almanca | Rusça | Arapça | Farsça | Urduca | Çince (Basitleştirilmiş) | Çince (Geleneksel, Makao) | Çince (Geleneksel, Hong Kong) | Çince (Geleneksel, Tayvan) | Japonca | Korece | Hintçe | Bengalce | Marathi | Nepalce | Pencapça (Gurmukhi) | Portekizce (Portekiz) | Portekizce (Brezilya) | İtalyanca | Lehçe | Türkçe | Yunanca | Tayca | İsveççe | Danca | Norveççe | Fince | Felemenkçe | İbranice | Vietnamca | Endonezce | Malayca | Tagalog (Filipince) | Svahili | Macarca | Çekçe | Slovakça | Romence | Bulgarca | Sırpça (Kiril) | Hırvatça | Slovence | Ukraynaca | Burmaca (Myanmar)
- Temel Kavramlar: Büyük Dil Modellerini, tokenları, gömüleri ve yapay zeka yeteneklerini anlama
- Java Yapay Zeka Ekosistemi: Spring AI ve OpenAI SDK'larının genel bakışı
- Model Bağlam Protokolü: MCP'ye giriş ve yapay zeka ajan iletişimindeki rolü
- Pratik Uygulamalar: Sohbet botları ve içerik üretimi gibi gerçek dünya senaryoları
- → Bölüm 1'e Başla
- Çoklu Sağlayıcı Yapılandırması: GitHub Modelleri, Azure OpenAI ve OpenAI Java SDK entegrasyonlarını kurma
- Spring Boot + Spring AI: Kurumsal yapay zeka uygulama geliştirme için en iyi uygulamalar
- GitHub Modelleri: Prototipleme ve öğrenme için ücretsiz yapay zeka modeli erişimi (kredi kartı gerekmez)
- Geliştirme Araçları: Docker konteynerleri, VS Code ve GitHub Codespaces yapılandırması
- → Bölüm 2'ye Başla
- İfade Mühendisliği: Yapay zeka modeli yanıtlarını optimize etme teknikleri
- Gömüler ve Vektör İşlemleri: Anlamsal arama ve benzerlik eşleştirme uygulama
- Geri Getirme Destekli Üretim (RAG): Yapay zekayı kendi veri kaynaklarınızla birleştirme
- Fonksiyon Çağırma: Yapay zekanın yeteneklerini özel araçlar ve eklentilerle genişletme
- → Bölüm 3'e Başla
- Evcil Hayvan Hikaye Üreticisi (
petstory/): GitHub Modelleri ile yaratıcı içerik üretimi - Foundry Yerel Demo (
foundrylocal/): OpenAI Java SDK ile yerel yapay zeka modeli entegrasyonu - MCP Hesap Makinesi Servisi (
calculator/): Spring AI ile temel Model Bağlam Protokolü uygulaması - → Bölüm 4'e Başla
- GitHub Modelleri Güvenliği: Dahili içerik filtreleme ve güvenlik mekanizmalarını test etme (sert engeller ve yumuşak reddetmeler)
- Sorumlu Yapay Zeka Demosu: Modern yapay zeka güvenlik sistemlerinin pratikte nasıl çalıştığını gösteren uygulamalı örnek
- En İyi Uygulamalar: Etik yapay zeka geliştirme ve dağıtımı için temel yönergeler
- → Bölüm 5'e Başla
- Başlangıç Seviyesi için MCP
- Başlangıç Seviyesi için Yapay Zeka Ajanları
- Başlangıç Seviyesi için Üretici Yapay Zeka (.NET ile)
- Başlangıç Seviyesi için Üretici Yapay Zeka (JavaScript ile)
- Başlangıç Seviyesi için Üretici Yapay Zeka
- Başlangıç Seviyesi için Makine Öğrenimi
- Başlangıç Seviyesi için Veri Bilimi
- Başlangıç Seviyesi için Yapay Zeka
- Başlangıç Seviyesi için Siber Güvenlik
- Başlangıç Seviyesi için Web Geliştirme
- Başlangıç Seviyesi için IoT
- Başlangıç Seviyesi için XR Geliştirme
- GitHub Copilot ile Yapay Zeka Eşli Programlama
- C#/.NET Geliştiricileri için GitHub Copilot
- Kendi Copilot Maceranızı Seçin
- Azure AI Hizmetleri ile RAG Sohbet Uygulaması
Feragatname:
Bu belge, AI çeviri hizmeti Co-op Translator kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için çaba göstersek de, otomatik çevirilerin hata veya yanlışlıklar içerebileceğini lütfen unutmayın. Belgenin orijinal dili, yetkili kaynak olarak kabul edilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel insan çevirisi önerilir. Bu çevirinin kullanımından kaynaklanan yanlış anlamalar veya yanlış yorumlamalar için sorumluluk kabul etmiyoruz.