Optimize & Interface LLM Apps Effectively

Yapay zeka uygulamanızın bazen neden "akıllı göründüğünü" ama gerçekten önemli olduğunda başarısız olduğunu hiç merak ettiniz mi? Bu kurs, öngörülemeyen Büyük Dil Modeli (LLM) davranışlarını nasıl güvenilir ve üretime hazır bir performansa dönüştüreceğinizi öğretir. Bu kurs, prompt'tan üretime uzanan hızlı ve uygulamalı bir yolculuktur. Rol prompt'u oluşturma, JSON formatlı yanıtlar ve kendi kendini eleştirme döngüleri (self-critique loops) dahil olmak üzere gelişmiş prompt mühendisliğini kullanarak belirsiz model çıktılarını kesin, yapılandırılmış yanıtlara dönüştürmeyi öğreneceksiniz. Ardından, kararlılık ve maliyet verimliliği için önbelleğe alma (caching), istek sınırı yönetimi (rate-limit handling), yeniden denemeler (retries) ve token bütçelemesi içeren sağlam bir API katmanı oluşturacaksınız. Son olarak, gerçek kullanıcı geri bildirim puanlarını, bayrakları ve açıklamaları toplayan ve her etkileşimi bir öğrenme döngüsüne dönüştüren bir arayüz tasarlayacaksınız. OpenAI API, FastAPI, React, Vercel AI SDK ve Postman gibi gerçek araçlarla çalışacak, kılavuzlu laboratuvarları ve uçtan uca bir projeyi tamamlayacaksınız. Bu kurs; Büyük Dil Modeli (LLM) uygulamalarını ölçeklenebilir, güvenilir ve kullanıcı odaklı çözümler için optimize etmek ve entegre etmek isteyen Geliştiriciler, Yapay Zeka mühendisleri ve UX tasarımcıları içindir. Temel Python veya JavaScript becerileri, API'lere aşinalık ve genel bir Büyük Dil Modeli (LLM) anlayışı gereklidir.