Eğitim Hakkında
YZ Destekli Kodlama Eğitimi, yapay zekâ teknolojilerinin kodlama süreçlerine entegre edilmesiyle, geliştirme sürecinin hızlandırılması, hataların azaltılması ve verimliliğin artırılması üzerine odaklanır. Bu eğitim, yapay zekâ destekli kodlama araçları, kod tamamlama, otomatik hata ayıklama, refactoring, test otomasyonu ve belge oluşturma gibi uygulamalı konuları kapsamlı olarak ele alarak, katılımcıların yazılım geliştirme süreçlerine yapay zekanın sunduğu avantajları etkin bir şekilde entegre etmelerini sağlar.
YZ Destekli Kodlama, yapay zekâ algoritmaları ve dil modelleri kullanılarak geliştiricilerin kod yazma sürecini otomatikleştiren ve iyileştiren yöntemler bütünüdür. Eğitimde; Github Copilot, Kite, Tabnine gibi popüler AI kodlama asistanlarının çalışma prensipleri, entegrasyon yöntemleri, kullanım senaryoları ve performans optimizasyonu detaylı olarak incelenecektir. Ayrıca, bu araçların hata tespiti, otomatik tamamlama, refactoring ve test otomasyonu gibi özelliklerinin projelerde nasıl uygulanacağı üzerinde durulacaktır.
Kimler İçindir?
• Yazılım geliştiriciler, programcılar ve mühendisler,
• Veri bilimcileri ve makine öğrenimi araştırmacıları,
• Kod kalitesini artırmak ve geliştirme süreçlerini hızlandırmak isteyen profesyoneller,
• Teknoloji meraklıları, AI destekli araçları kullanarak üretkenliklerini artırmak isteyenler,
• Projelerinde yapay zekâ destekli otomasyon çözümlerine yer vermek isteyen tüm katılımcılar.
Sertifika
Eğitimlerimize %80 oranında katılım gösterilmesi ve eğitim müfredatına göre uygulanacak sınav/projelerin başarıyla tamamlanması durumunda, eğitimin sonunda dijital ve QR kod destekli “BT Akademi Başarı Sertifikası” verilmektedir.
Eğitim İçeriği
Eğitimin Tanıtımı ve Hedefler
- Eğitim içeriğinin genel çerçevesi, amaçları ve öğrenme çıktılarının açıklanması
- Katılımcı profili, sektör örnekleri ve uygulama alanlarının tartışılması
- Eğitim metodolojisinin (teorik dersler, interaktif atölyeler, vaka çalışmaları, proje uygulamaları) sunulması
- Tanım, kapsam ve tarihsel gelişim
- Geleneksel kodlama yaklaşımları ile AI destekli kodlama arasındaki farklar
- Yapay zekâ kodlama asistanlarının (Github Copilot, Kite, Tabnine vb.) genel prensipleri
- AI, NLP, dil modeli, kod tamamlama, prompt engineering
- Otomasyon, refactoring, test otomasyonu ve hata ayıklama kavramları
Github Copilot
- Çalışma prensipleri, arayüz ve temel kullanım senaryoları
- Entegrasyon adımları, ilk proje örnekleri ve optimizasyon ipuçları
- Diğer popüler AI kodlama asistanlarının tanıtımı
- Özellikler, avantajlar ve kullanım farklarının karşılaştırılması
- Visual Studio Code, PyCharm, IntelliJ IDEA gibi IDE’lerde AI araçlarının kurulumu
- Eklenti ayarları, lisanslama, kişiselleştirme ve performans izleme
Kod Tamamlama ve Öneri Sistemleri
- Otomatik kod tamamlama, snippet önerileri, fonksiyon ve metod önerileri
- Gerçek zamanlı önerilerin değerlendirilmesi ve hata düzeltme stratejileri
- AI destekli refactoring araçları ile kodun yeniden yapılandırılması
- Hata tespiti, otomatik düzeltme ve debug araçlarının entegrasyonu
- AI yardımıyla test senaryoları oluşturma, unit test'lerin otomatik üretimi
- Statik kod analiz araçları, linting ve hata raporlama
Basit Proje Örnekleri
- AI destekli kodlama asistanları ile Python, Java veya JavaScript projeleri geliştirme
- Basit algoritma ve fonksiyon yazma, otomatik önerilerin pratik kullanımı
- Orta ölçekli projeler üzerinde AI asistanlarının etkin kullanımı
- Kod kalitesi artırma, refactoring uygulamaları ve otomatik test entegrasyonu
- AI araçlarının ürettiği kodların değerlendirilmesi
- Grup tartışmaları, kod inceleme oturumları ve mentor geribildirimleri
Gelişmiş Özelleştirme ve Öğrenme Döngüsü
- Kendi kod yazım stilinizi AI aracına öğretme stratejileri
- Geri bildirim döngüsü ile AI önerilerinin iteratif iyileştirilmesi
- Versiyon kontrol sistemleri (Git, GitHub) ile AI destekli kodlama entegrasyonu
- CI/CD süreçlerine AI araçlarının entegrasyonu, otomatik test ve dağıtım
- AI destekli kod önerilerinin performansının değerlendirilmesi
- Hata analizi, loglama ve sistem kaynaklarının verimli kullanımı
Etik İlkeler ve AI Yanlılığı
- AI destekli kodlamada etik kullanım, önyargı ve yanlılık yönetimi
- Kod güvenilirliği, telif hakları ve kullanıcı verilerinin korunması
- AI araçlarının oluşturabileceği güvenlik açıkları
- Güvenlik protokolleri, izleme ve risk yönetimi stratejileri
- AI destekli kodlamanın toplumsal etkileri, hesap verebilirlik ve şeffaflık
- Kullanıcı bilgilendirmeleri, dokümantasyon ve sürekli iyileştirme döngüsü
End-to-End Proje Çalışması
- Gerçek dünya senaryoları ile kapsamlı proje uygulaması: planlama, geliştirme, test ve dağıtım
- Takım çalışması, proje yönetimi ve sunum teknikleri
- Başarılı AI destekli kodlama projelerinin vaka analizleri
- Grup tartışmaları, bireysel sunumlar ve mentor geri bildirim oturumları
- Interaktif kodlama seansları, canlı demo gösterimleri, uygulamalı hata ayıklama ve optimizasyon örnekleri
- Mentor desteği ile gerçek zamanlı çözüm üretme seansları
Gelecek Trendleri ve Teknolojik Gelişmeler
- AI destekli kodlama araçlarındaki yenilikler, yeni algoritmalar ve geliştirme trendleri
- Otomasyon, sürekli entegrasyon ve yapay zekâ tabanlı kod analizi konularındaki gelişmeler
- Akademik yayınlar, konferans bildirileri, açık kaynak projeler ve endüstri iş birlikleri
- Yeni metodolojiler, inovasyon örnekleri ve AI destekli kodlama tekniklerinin araştırılması
• Önerilen kitaplar, online kurslar, seminerler, çalıştaylar, web seminerleri
• Akademik topluluklar, forumlar, bloglar, GitHub projeleri ve mentor programları
Eğitimin Özeti ve Kritik Öğrenme Noktaları
- Temel kavramların, ileri tekniklerin ve entegrasyon stratejilerinin özetlenmesi
- AI destekli kodlamanın verimlilik, kalite ve güvenlik açısından sağladığı stratejik avantajların vurgulanması
- Proje sunumları, vaka analizleri, interaktif testler ve sınavlarla katılımcı başarısının ölçülmesi
- Katılımcı geri bildirimleri, tartışma oturumları ve mentor değerlendirmeleri
- AI destekli kodlama, otomasyon ve yazılım geliştirme alanlarında ileri eğitim, sertifikasyon programları ve kariyer planlama stratejileri
- Mentor programları, topluluk desteği, sektörel gelişmelerin takibi ve ileri araştırma fırsatları
Neden Bu Eğitimi Almalısınız ?
• Üretkenlik Artışı: Yapay zeka destekli kodlama asistanları, kod yazım sürecini hızlandırarak zamandan tasarruf sağlar.
• Hata Azaltma: Otomatik hata tespiti, refactoring yardımı ve test otomasyonu ile kod kalitesini artırır.
• Kolay Entegrasyon: AI araçları, mevcut IDE’lere kolayca entegre olarak, geliştiricilerin alışık olduğu ortamda çalışmayı sürdürmelerine olanak tanır.
• Kapsamlı Geri Bildirim: Kod önerileri ve otomatik dokümantasyon ile daha anlaşılır ve sürdürülebilir kodlar üretilir.
• Rekabet Avantajı: Modern yapay zeka teknolojilerini projelerine entegre eden geliştiriciler, piyasada öne çıkar.
Önemli Notlar
Program ücretlerine KDV dahil değildir.
Paylaş: