2026’da Alınacak En İyi Yapay Zekâ Mühendisliği Kursları: Kapsamlı Rehber

Bu listeyi, hâlihazırda kod yazan ve büyük dil modelleri (LLM’ler) ile ürün geliştirmek isteyenler için hazırladım. 2026’da yapay zekâ mühendisliği dediğimiz şey budur: modelleri bir API üzerinden çağırmak, kendi verilerinizle temellendirmek, araçlara bağlamak ve gerçek kullanıcılar gelince çalışır durumda tutmak.

Başlangıç noktanız cevabı değiştirir. Hiç model eğitmemiş bir backend geliştiricisiyle, model ince ayarı yapabilen ama hiç API yayınlamamış bir veri bilimcisinin ilk alması gereken kurs aynı değildir; bu yüzden ilk 2 bölüm geçmişe göre ayrılmıştır. Diğer 6 bölüm ise beceriye göre, LLM API’lerinden AI kodlama araçlarına doğru sıralanmıştır.

Hâlâ yapay zekâ ile geliştirmek mi yoksa onu kullanmak mı istediğinize karar veriyorsanız, önce kapsamlı rehberimiz olan en iyi yapay zekâ kursları ile başlayın.

Kurs puanları, yorum sayıları ve öğrenen sayıları en son 25 Eylül 2026 tarihinde doğrulanmıştır.

En İyi Yapay Zekâ Mühendisliği Kursları Karşılaştırma Tablosu

Bu yazıdaki tüm DataCamp kurs ve rotaları, canlı puan ve öğrenen sayılarıyla aşağıda listelenmiştir. Diğer sağlayıcılara ait kurslar ilgili bölümlerde ele alınmıştır.

Yazılım Mühendisleri İçin En İyi Yapay Zekâ Mühendisliği Kursları

Bir yazılım mühendisi için en iyi yapay zekâ mühendisliği kursu matematikten değil API’den başlar; çünkü iş, zaten bakımını yaptığınız yazılıma LLM özellikleri göndermektir.

Zor kısmı zaten biliyorsunuz: sürüm kontrolü, test ve yaygınlaştırma. Eksik olan; bir modeli nasıl çağıracağınız, onu verilerinizle nasıl temellendireceğiniz ve araçlara nasıl bağlayacağınız.

1. Associate AI Engineer for Developers - DataCamp

Python bilen ama makine öğrenmesi veya LLM deneyimi olmayan geliştiriciler için ana yolumuz ve benim de ilk alacağım kurs.

• Seviye: Yapay zekâda başlangıç, Python’da rahat
• Süre: 29 saat
• Maliyet: Aboneliğe dahil, yıllık faturalandırmayla ayda 14 $’dan itibaren
• En uygunu: Zaten bakımını yaptıkları ürüne LLM özellikleri ekleyen geliştiriciler

Bu 10 kurs; OpenAI API ve prompt mühendisliğinden gömlemelere, Pinecone, Hugging Face, LangChain ve LLMOps’a kadar uzanır. En son sürüm, OpenAI Responses API ile Çalışma ve Model Context Protocol’e (MCP) Giriş’i ekledi; böylece artık sadece sohbet çağrılarını değil araç bağlantılarını da kapsıyor.

Kursların arasında yönlendirmeli projeler yer alır; OpenAI API üzerine inşa edilen bir Paris seyahat asistanı ve gömlemelerle giyim yorumlarının konu analizi gibi. Python’da yazılım mühendisliği ilkeleri üzerine bir kurs da var; atlaması kolay, yapmaya değer.

Rota, bitirdiğinizde ekleyeceğiniz AI Engineer for Developers Associate sertifikasına hazırlar. Öğretmediği şey model eğitimi: burada PyTorch yok; bu, bu kitle için doğru, ince ayar yapmak isteyenler için ise yanlış.

2. Building AI Agents with Google ADK - DataCamp

Bir saatte ikinci bir ajan çerçevesi ve hangi ajan fikirlerinin bir kütüphaneye özgü, hangilerininse genellenebilir olduğunu öğrenmenin en ucuz yolu.

• Seviye: Orta
• Süre: 1 saat
• Maliyet: Aboneliğe dahil
• En uygunu: Google Cloud’daki geliştiriciler veya yalnızca LangChain ile ajan oluşturmuş olanlar

İki bölüm, Google’ın Agent Development Kit’i (ADK) ile bir ajan çalıştırmayı ve ardından çoklu ajan sistemi kurmayı kapsar. Eğitmen Francesca Donadoni’dir.

Geliştirici rotası ajanları yalnızca LangChain ve MCP üzerinden öğretir; bu nedenle ADK size bir karşılaştırma noktası sağlar. Şirketiniz Google Cloud üzerinde çalışıyorsa, muhtemelen kullanmanız istenen çerçeve de budur. 1 saat olduğundan yaygınlaştırmaya hafiftir; tam bir kurstan çok bir yönlendirme olarak görün.

3. AI Engineer Path - Scrimba

Yığınız Python değil de JavaScript veya TypeScript ise daha iyi bir seçenek.

• Seviye: Orta, front-end JavaScript varsayar
• Süre: 11,4 saat etkileşimli ekran kayıtları
• Maliyet: Scrimba Pro, yıllık faturalandırmayla ayda 24,50 $
• En uygunu: Node veya front-end kod tabanlarında çalışan web geliştiricileri

LangChain.js ve Vercel AI SDK gibi araçlarla ajanları, alma ile zenginleştirilmiş üretimi (RAG), MCP’yi ve bağlam mühendisliğini kapsar. Dersler, eğitmeni durdurup tarayıcıda kodunu düzenleyebildiğiniz Scrimba’nın etkileşimli ekran kayıtlarını kullanır.

Bizimkiler dâhil neredeyse her yapay zekâ mühendisliği kursu Python varsayar. JavaScript dağıtıyorsanız, önce kalıpları kendi dilinizde öğrenmek daha hızlıdır. Taviz derinliktedir: model iç yapıları veya ince ayar üzerine bir şey yoktur ve açık model araçları için er ya da geç Python’a ihtiyaç duyacaksınız.

Önerimiz: Geliştiriciler için Associate AI Engineer rotamızı alın, ardından ikinci bir çerçeve için Building AI Agents with Google ADK. JavaScript ile çalışıyorsanız, bunun yerine Scrimba’nın AI Engineer Path’i ile başlayın.

Veri Bilimcileri İçin En İyi Yapay Zekâ Mühendisliği Kursları

Bir veri bilimcisi için en iyi yapay zekâ mühendisliği kursu, zaten bildiğiniz makine öğrenmesini atlayıp defterlerin gerektirmediği şeyleri öğretir: LLM uygulamaları, yazılım pratiği ve yaygınlaştırma.

Veri bilimcileri modele dair tarafı kapatarak gelir. Boşluk; testler, sürüm kontrolü ve başkalarının bağımlı olduğu bir arayüzün arkasına model koymaktır.

1. Associate AI Engineer for Data Scientists - DataCamp

Defterlerden üretim yapay zekâ sistemlerine geçen veri bilimcileri için rotamız.

• Seviye: Orta, Python ve temel makine öğrenmesi varsayar
• Süre: 40 saat
• Maliyet: Aboneliğe dahil, yıllık faturalandırmayla ayda 14 $’dan itibaren
• En uygunu: Sadece çağırmak değil, model eğitmek, ince ayar yapmak ve yaygınlaştırmak isteyen veri bilimcileri

13 kurs; scikit-learn ve PyTorch ile başlar, LLM temelleri ve Llama 3’ü yerel çalıştırmaya ilerler ve yazılım pratiğiyle biter: pytest ile test, Git ve MLOps kavramları. SHAP ve LIME ile açıklanabilir yapay zekâ da dahil.

Geliştirici rotasından 11 saat daha uzundur; çünkü çoğu veri bilimcisinin hiç ihtiyaç duymadığı mühendislik alışkanlıklarını ekler. Yönlendirmeli projeler arasında taranmış sigorta belgeleri için bir OCR modeli ve araba yorumlarını sınıflandıran bir LLM projesi vardır.

AI Engineer for Data Scientists Associate sertifikasına hazırlar. Boşluk: LLM uygulama geliştirmeyi çok az öğretir; RAG yoktur, ajan çerçeveleri yoktur; bu yüzden sıradaki kurs burada.

2. Developing LLM Applications with LangChain - DataCamp

Veri bilimci rotasının atlattığı uygulama katmanı ve hemen ardından alacağım kurs.

• Seviye: Orta
• Süre: 3 saat
• Maliyet: Aboneliğe dahil
• En uygunu: Model ince ayarı yapabilen ama etrafında hiç uygulama kurmamış veri bilimcileri

Üç bölüm; LangChain ve sohbet botu mekaniği, zincirler ve ajanlar ile RAG’e ilk bakışı kapsar. Eğitmen, bir LangChain katkıcısı olan Jonathan Bennion’dur.

LangChain, soyutlama katmanları ve sık değişen API’si nedeniyle haklı eleştiriler alır. Yine de iş ilanlarının en çok andığı çerçevedir ve devam etmek isterseniz bu kurs, Developing Applications with LangChain rotamızın ilk kursudur.

3. Generative AI Engineering with LLMs Specialization - IBM, Coursera

Bu seviyede yayınladığımız her şeyden model tarafında daha derin.

• Seviye: Orta, Python varsayar; PyTorch yardımcı olur
• Süre: 6 kurs, yaklaşık 3 ay
• Maliyet: Coursera aboneliği
• En uygunu: Transformer iç yapıları ve ince ayar yöntemlerini isteyen veri bilimcileri

6 kurs boyunca, tokenleştirme ve veri yükleyicilerden transformer dil modellerine; LoRA, QLoRA ve DPO ile PPO gibi hizalama yöntemlerine kadar, hepsi PyTorch ve Hugging Face ile anlatılır. IBM’in kataloğu, 2026 Ağustos’unda bir içerik güncellemesi listeler.

Son kursu, LangChain ile RAG ve ajanları kapsar ama yüzeyseldir. İlginiz modellerin nasıl çalıştığı ve nasıl uyarlanacağı ise alın; bu çeyrekte neleri sevk edebileceğiniz değil.

Önerimiz: Veri Bilimcileri için Associate AI Engineer rotamızı alın, ardından uygulama boşluğunu doldurmak için Developing LLM Applications with LangChain. Daha fazla ince ayar derinliği istiyorsanız IBM uzmanlığını ekleyin.

LLM API’leriyle Çalışmak İçin En İyi Kurslar

LLM API’leriyle çalışmak için en iyi kurs, isteğin kendisini öğretir: mesajlar, parametreler, yapılandırılmış çıktı, fonksiyon çağrısı ve API başarısız olduğunda ne yapılacağı.

Sonraki her bölüm bunun yapılabildiğini varsayar. Buradaki 5 seçimin tamamı bize ait; çünkü kataloğumuzun en derin olduğu yer burasıdır, 2 sağlayıcıyı kapsar ve her kurs 2026’da güncellenmiştir.

1. Working with the OpenAI API - DataCamp

Önce alınacak kurs ve bu yazıdaki en çok alınan bağımsız kurs.

• Seviye: Yapay zekâda başlangıç, Python’da rahat
• Süre: 3 saat
• Maliyet: 1. bölüm ücretsiz, tam erişim yıllık faturalandırmayla ayda 14 $’dan itibaren
• En uygunu: İlk API çağrısını yapacak geliştiriciler

Üç bölüm; OpenAI API’sini, OpenAI modellerine prompt yazmayı ve çok turlu konuşmaları kapsar. Eğitmenlerimiz CTO’muz Eduardo Oliveira ve James Chapman’dır.

174K öğrenen ve 9.508 yorumla, buradaki tekil kurslar içinde puanının arkasında en büyük örnekleme sahiptir. Sadece OpenAI’yi kapsar; bu yüzden kavramlar diğer sağlayıcılara aktarılırken kodun çoğu aktarılmaz.

2. Prompt Engineering with the OpenAI API - DataCamp

Kod olarak prompt; burada amaç, bir kez işe yarayan değil, tekrar üretilebilir çıktıdır.

• Seviye: Başlangıç
• Süre: 4 saat
• Maliyet: Aboneliğe dahil
• En uygunu: Modelden tutarlı, yapılandırılmış çıktı gerektiren geliştiriciler

Dört bölüm; en iyi prompt uygulamaları, gelişmiş stratejiler, iş uygulamaları için prompt’lar ve sohbet botları için prompt’ları kapsar. Eğitmen Fouad Trad’dır.

4 saat ile bu bölümün en uzun kursudur. Sohbet botu bölümü yukarıdaki konuşma bölümüyle örtüşür; bu yüzden hızlı geçebilirsiniz.

3. Developing AI Systems with the OpenAI API - DataCamp

Prototipiniz onu inşa etmeyen kullanıcılarla buluştuğunda öğrenmeniz gerekenler.

• Seviye: Orta
• Süre: 3 saat
• Maliyet: Aboneliğe dahil
• En uygunu: Bir LLM özelliğini kullanıcıların önüne koymak üzere olan geliştiriciler

Üç bölüm; uçtan uca uygulamaların yapılandırılması, fonksiyon çağrısı ve üretim uygulamaları için en iyi uygulamaları kapsar. Eğitmen Francesca Donadoni’dir.

Fonksiyon çağrısı, bir modelin yapılandırılmış istekleri kodunuza devretme yoludur; bu yüzden öncelik verilmesi gereken bölümdür. Geliştirici rotamızın son sürümü bu kursu çıkardı; rotayı yaptıysanız ayrıca alın.

4. Introduction to Claude Models - DataCamp

Anthropic API; ikinci bir sağlayıcı isteyen veya ilk olarak Claude üzerine kuran ekipler için.

• Seviye: Orta
• Süre: 3 saat
• Maliyet: Aboneliğe dahil
• En uygunu: Birden fazla model sağlayıcısını değerlendiren ekipler

Üç bölüm; Anthropic API’sini, Claude ile prompt yazmayı ve çoklu mesaj etkileşimlerini kapsar. Eğitmen Nikhil Rangarajan’dır.

İki sağlayıcıya karşı geliştirme, fiyat değişimleri ve kesintilere karşı ucuz bir sigortadır ve istek formatları, dokümantasyonun ima ettiğinden daha fazla farklıdır. 981 yorumla puanı, OpenAI kurslarına göre daha küçük bir örnekleme dayanır.

5. Introduction to LLMs in Python - DataCamp

Çağırdığınız modelin içinde neler olur.

• Seviye: Orta
• Süre: 3 saat
• Maliyet: Aboneliğe dahil
• En uygunu: Model davranışını sadece gözlemlemek değil, debug etmek isteyen geliştiriciler

Üç bölüm; LLM’lerin ve transformer’ların nasıl çalıştığı, LLM’lerin ince ayarı ve LLM performansının değerlendirilmesini kapsar. Eğitmenler Jasmin Ludolf ve Iván Palomares Carrascosa’dır.

Onsuz da epey şey sevk edebilirsiniz. Yine de değerlendirme bölümü nedeniyle almaya değer; çünkü LLM çıkışının nasıl puanlandığını bilmek, bir puanın ne zaman yanılttığını gösterir. Ayrıca veri bilimci rotamızın parçasıdır; o rotayı yaptıysanız atlayın.

Önerimiz: Önce Working with the OpenAI API kursunu alın, ardından bir şey sevk etmeden önce Developing AI Systems with the OpenAI API. Birden fazla sağlayıcı kullanıyorsanız Introduction to Claude Models ekleyin.

RAG ve Gömlemeler İçin En İyi Kurslar

En iyi RAG kursu, üretimden önce almayı öğretir; çünkü kötü bir RAG yanıtı genellikle modelden değil, yanlış parça getiriden kaynaklanır.

Alma ile zenginleştirilmiş üretim (RAG), bir modelin yanıtını sizin sağladığınız belgelere dayandırır. Gömlemeler üzerine kurulur; gömlemeler metni, anlamına göre karşılaştırabileceğiniz vektörlere dönüştürür.

1. Introduction to Embeddings with the OpenAI API - DataCamp

İlk ilkelerden semantik arama ve bu bölümün geri kalanının dayandığı fikir.

• Seviye: Orta
• Süre: 3 saat
• Maliyet: 1. bölüm ücretsiz, tam erişim yıllık faturalandırmayla ayda 14 $’dan itibaren
• En uygunu: Almanın neden o sonucu döndürdüğünü anlamak isteyen geliştiriciler

Üç bölüm; gömlemelerin ne olduğunu, semantik arama ve öneriler gibi AI uygulamaları için gömlemeleri ve vektör veritabanlarına giriş yapmayı kapsar. Eğitmenler Emmanuel Pire ve James Chapman’dır.

Tümünde OpenAI’nin gömme modelleri kullanılır. Hugging Face’ten açık kaynak gömme modelleri kavramsal olarak aynı şekilde çalışır; ancak farklı kod gerektirir.

2. Building AI Applications with Pinecone - DataCamp

Vektörlerin belleğe sığmayacak kadar çoğaldığında gittiği yer.

• Seviye: Orta
• Süre: 3 saat
• Maliyet: Aboneliğe dahil
• En uygunu: Prototip indeksten üretim boyutunda olana geçen geliştiriciler

Üç bölüm; Pinecone temelleri, Python ile vektör yönetimi ve AI uygulamaları için performans ayarını kapsar. Eğitmenler James Chapman ve Ryan Ong’dur.

Özel olarak yönetilen bir vektör veritabanı olan Pinecone’u öğretir. Kavramların çoğu Weaviate, Chroma veya pgvector’e taşınır; istemci kodu taşınmaz.

3. Retrieval Augmented Generation (RAG) with LangChain - DataCamp

Kalıbın uçtan uca kendisi ve bu yazıdaki en yakın zamanda güncellenen kurs.

• Seviye: Orta
• Süre: 3 saat
• Maliyet: Aboneliğe dahil
• En uygunu: Yanıtları kendi kontrol ettiği belgelere dayandıran geliştiriciler

Üç bölüm; LangChain ile RAG uygulamaları inşası, RAG mimarisini iyileştirme ve bilgi grafikleriyle Graph RAG’i kapsar. Eğitmen Meri Nova’dır.

Graph RAG, çoğu RAG kursunda olmayan bölümdür ve belgeleriniz varlıkları ve ilişkilerini tanımladığında doğru araçtır. Ayrıca Developing Applications with LangChain rotamızın ikinci kursudur.

4. Retrieval Augmented Generation (RAG) - DeepLearning.AI, Coursera

Bir RAG sisteminiz varken ve yanıtları yeterince iyi değilken daha derin seçenek.

• Seviye: Orta, Python gerekli
• Süre: 5 modül, haftada 10 saatle yaklaşık 3 hafta
• Maliyet: Coursera veya DeepLearning.AI aboneliği
• En uygunu: Alma kalitesi plato yapan geliştiriciler

Zain Hasan, almaya bizden daha derin girer: BM25 anahtar kelime araması, karşılıklı sıra füzyonu ile hibrit arama, cross-encoder yeniden sıralama ve parçalama; vektör veritabanı olarak Weaviate ile. Son modül, Arize Phoenix ile değerlendirme ve izlemeyi kapsar.

Temmuz 2025’te piyasaya çıktı. Laboratuvarlar, belgeleriniz yerine kurgusal e-ticaret ve haber veri kümeleri üzerinde sohbet botları kurar; bu yüzden kendi alma sorunlarınıza çarptıktan sonra ikinci olarak alın.

Önerimiz: Introduction to Embeddings with the OpenAI API ile başlayarak 3 kursumuzu sırayla alın. Sorun boru hattı değil de alma kalitesi olduğunda DeepLearning.AI’nin RAG kursuna geçin.

Yapay Zekâ Ajanları Oluşturmak İçin En İyi Kurslar

En iyi yapay zekâ ajanı kursu önce tasarım kalıplarını, sonra bir çerçeveyi öğretir; çünkü çerçeveler, kalıplardan daha hızlı değişir.

Bir yapay zekâ ajanı; tek sefer yanıtlamak yerine, hangi adımları atacağına ve hangi araçları çağıracağına karar veren bir LLM’dir. Sadece LangChain odaklı bir liste için, geliştiriciler için en iyi LangChain kursları rehberimize bakın.

1. AI Agent Fundamentals - DataCamp

Kodsuz ajan kavramları ve sonrasında bolca kod yazacak olsanız bile atılacak doğru ilk adım.

• Seviye: Başlangıç, kod yok
• Süre: 6 saat
• Maliyet: Aboneliğe dahil, yıllık faturalandırmayla ayda 14 $’dan itibaren
• En uygunu: Ajanı nasıl inşa edeceğine karar vermeden önce anlaması gereken herkes

3 kurs; Introduction to AI for Work ve Introduction to AI Agents ile başlar, Building Scalable Agentic Systems ile biter. Yol boyunca Thought-Action-Observation döngüsü, ReAct prompt’lama, çoklu ajan kalıpları ve Agent-to-Agent (A2A) protokolü ile tanışırsınız.

Geliştiriciler ilk kursu atlayabilir. Zamanınıza değen kısım, ajanların neden geliştirmeden çıkamadığıdır; bu soru, bu bölümdeki tüm sonraki kursların sorduğunuzu varsaydığı sorudur.

2. Designing Agentic Systems with LangChain - DataCamp

Öğretici aşamanın ötesindeki ajan tasarımı; ilginç sorunların başladığı yer.

• Seviye: Orta
• Süre: 3 saat
• Maliyet: Aboneliğe dahil
• En uygunu: Demoda çalışan ama pratikte çalışmayan ajanı olan geliştiriciler

Üç bölüm; LangChain ajanlarının temellerini, LangGraph ile sohbet botları inşasını ve dinamik sohbet ajanlarını kapsar. Eğitmen Dilini K. Sumanapala’dır.

LangGraph, alma sebebinizdir: LangChain artık döngü kuran, dallanan ve durum tutan ajanları böyle ele alır. Developing Applications with LangChain rotamızın son kursudur; tam diziyi isterseniz rotayı alın.

3. Introduction to Model Context Protocol (MCP) - DataCamp

Ajanları araçlara bağlamanın standardı ve sadece bir kursa zamanınız varsa öncelik vereceğim kurs.

• Seviye: Orta
• Süre: 3 saat
• Maliyet: Aboneliğe dahil
• En uygunu: Her araç için özel entegrasyon yazmaktan bıkan geliştiriciler

Üç bölüm; MCP’nin yapı taşlarını, MCP özellikli LLM uygulamalarını ve üretim için MCP sunucularını hazırlamayı kapsar. Eğitmenler James Chapman ve Microsoft’tan Korey Stegared-Pace’dir.

MCP, çerçeve başına yapıştırma kodunu, uyumlu herhangi bir istemcinin kullanabileceği tek bir arayüzle değiştirir. Geliştirici rotamızın da parçasıdır ve 607 yorumla puanı buradakilerin çoğuna göre daha küçük bir örnekleme dayanır.

4. AI Agents Course - Hugging Face

Ücretsiz, çerçeveler arası ve bu bölümde en iyi ücretsiz seçenek.

• Seviye: Orta
• Süre: 4 çekirdek birim artı 3 bonus birim, kendi hızınızda
• Maliyet: Ücretsiz, sertifikalı
• En uygunu: Birden fazla çerçevede ajanları görmek isteyen geliştiriciler

smolagents, LlamaIndex ve LangGraph’ı kapsar; fonksiyon çağrısı ve ajan gözlemlenebilirliği için ince ayar üzerine bonus birimler vardır. Hugging Face bunu herkese açık biçimde sürdürür ve Eylül 2026’da hâlâ güncelleniyordu.

Aynı ajanın 3 yolla inşasını görmek, hangi parçaların çerçeve geleneği olduğunu bilmenin en hızlı yoludur. Sertifika ücretsizdir; bu yüzden bizimkilerle birlikte almamak için pek neden yok.

5. Agentic AI - DeepLearning.AI

Andrew Ng’den ajan tasarım kalıpları, sade Python ile.

• Seviye: Orta, Python gerekli
• Süre: 5 modül, yaklaşık 10 saat
• Maliyet: Videolar ücretsiz, laboratuvarlar ve sertifika Pro ile yıllık faturalandırmayla ayda 25 $
• En uygunu: Kalıpları bir çerçeve araya girmeden isteyen geliştiriciler

Ekim 2025’te çıkan kurs, 4 kalıbı öğretir: yansıtma, araç kullanımı, planlama ve çoklu ajan iş birliği. Her şey bir kütüphane yerine ham Python ile inşa edilir.

Bu da materyali bu bölümde en dayanıklı kılar; çünkü kalıplar yukarıda adı geçen her çerçeveden daha uzun ömürlü olacaktır. Taviz; hiçbir çerçevenin, LangGraph’ın durum yönetimi gibi, üretim özelliklerini öğrenmeyecek olmanızdır.

Önerimiz: Ajanlar size yeniyse AI Agent Fundamentals’ı alın, ardından Introduction to Model Context Protocol (MCP) ve Designing Agentic Systems with LangChain. İkinci ve üçüncü çerçeve için Hugging Face’in ücretsiz kursunu ekleyin.

Açık Modeller ve İnce Ayar İçin En İyi Kurslar

En iyi ince ayar kursu, açık modelleri bulup çalıştırmakla başlar; çünkü işin çoğu, eğitimden ziyade veri kümesi hazırlığıdır.

Llama gibi açık ağırlıklı modeller, bir modeli kendi donanımınızda çalıştırmanıza ve uyarlamanıza izin verir. İnce ayar, bir modeli verileriniz üzerinde yeniden eğiterek, prompt’la tutturamadığınız bir biçimi veya tonu takip etmesini sağlar.

1. Working with Hugging Face - DataCamp

Açık modelleri bulmak, yüklemek ve çalıştırmak; buradaki her şey için ön koşul.

• Seviye: Başlangıç
• Süre: 2 saat
• Maliyet: 1. bölüm ücretsiz, tam erişim yıllık faturalandırmayla ayda 14 $’dan itibaren
• En uygunu: Yalnızca barındırılan bir API kullanmış geliştiriciler

İki bölüm; Hugging Face Hub ile başlama ve yaygın görevler için pipeline’lar inşa etmeyi kapsar. Eğitmen Jacob Marquez’dir.

Bu yazıdaki en eski kurstur; en son Temmuz 2025’te yenilenmiştir ve o zamandan beri Hugging Face kütüphaneleri ilerlemiştir. Henüz puanı görünmüyor; bu yüzden 38K öğrenen ve bölüm listesine göre değerlendirin. AI mühendisi rotalarımızın ikisinde de yer alır.

2. Fine-Tuning with Llama 3 - DataCamp

Açık ağırlıklı bir modeli, makul ölçüde erişilebilir donanımda uyarlamak.

• Seviye: Orta
• Süre: 2 saat
• Maliyet: Aboneliğe dahil
• En uygunu: Hacimde tutarlı bir biçim veya ton gerektiren ekipler

İki bölüm; Llama ince ayarı için veri hazırlığı ve Hugging Face’in SFTTrainer’ı ile ince ayarı kapsar. Eğitmen Francesca Donadoni’dir.

Veri kümesi hazırlığı işin çoğunu oluşturur ve insanların hafife aldığı kısımdır; bu yüzden tam bir bölüm ayrılmıştır. Puanı 414 yoruma dayanır; küçük bir örneklem, bu yüzden ona göre tartın.

3. Transformer Models with PyTorch - DataCamp

Mimarinin kendisini inşa etmek; az mühendisin ihtiyacı olur, fakat geri kalan her şeyi okuma biçiminizi değiştirir.

• Seviye: İleri
• Süre: 2 saat
• Maliyet: Aboneliğe dahil
• En uygunu: Soyutlama değil, mekanizma isteyen mühendisler

İki bölüm; dikkat ve konumsal kodlama dâhil transformer modellerinin yapı taşlarını ve ardından PyTorch’ta tam transformer mimarilerini birleştirmeyi kapsar. Eğitmen James Chapman’dır.

Uygulamadan ziyade anlama için alın. Kimse üretim transformer’larını sıfırdan kurmaz ve bu kurstan sonra “attention” sadece başınızı salladığınız bir kelime olmaktan çıkar.

4. LLM Course - Hugging Face

Ücretsiz, birinci taraf ve eğitim tekniğine bizim gittiğimizden daha fazla iner.

• Seviye: Orta ila ileri
• Süre: 12 bölüm, her biri yaklaşık 6–8 saat
• Maliyet: Ücretsiz
• En uygunu: Ciddi ince ayar çalışması yapan mühendisler

En yeni bölümler; veri kümesi kürasyonu, SFTTrainer ile denetimli ince ayar, LoRA ve GRPO ile akıl yürütme modellerinin eğitimini kapsar. Hugging Face, bunu açık olarak geliştirir ve GitHub deposu Temmuz 2026’da hâlâ güncelleniyordu.

Kütüphaneleri sürdüren insanlar yazmıştır; en büyük gücü budur. Erken bölümler klasik NLP görevlerini kapsar; sadece LLM’lerle ilgileniyorsanız üstünkörü geçebilirsiniz.

Önerimiz: Önce Working with Hugging Face, sonra Fine-Tuning with Llama 3. LoRA veya akıl yürütme modeli eğitimi gerektiğinde Hugging Face’in LLM Course’una geçin.

LLMOps ve Yaygınlaştırma İçin En İyi Kurslar

En iyi LLMOps kursu; yaygınlaştırmanın yanında değerlendirme ve izlemeyi de öğretir; çünkü bir LLM özelliği, hata yerine makul ama yanlış çıktı ile sessizce başarısız olur.

LLMOps, prototipten sonrasını kapsar: prompt sürümleme, çıktının değerlendirilmesi, modelin servis edilmesi ve üretimde izlenmesi.

1. LLMOps Concepts - DataCamp

Bir saat ve sevk etmek üzere olan herkes için bu yazıdaki en iyi değer.

• Seviye: Başlangıç
• Süre: 1 saat
• Maliyet: 1. bölüm ücretsiz, tam erişim yıllık faturalandırmayla ayda 14 $’dan itibaren
• En uygunu: Prototipi birinin bağımlılığı olmak üzere olan geliştiriciler

Üç bölüm, LLM yaşam döngüsünü fikirden geliştirmeye ve operasyonel fazlara kadar izler. Eğitmen, Uber’de uygulamalı bilim insanı olan Max Knobbout’tur.

Kavramsaldır, yaygınlaştırma kodu yoktur. Aşağıdaki 2 girdiden önce alın; çünkü onlar her yaşam döngüsü aşamasının neden var olduğunu bildiğinizi varsayar.

2. Deploying AI into Production with FastAPI - DataCamp

Modeli diğer servislerin çağırabileceği bir API’nin arkasına alma.

• Seviye: İleri
• Süre: 4 saat
• Maliyet: Aboneliğe dahil
• En uygunu: Sadece modelden değil, servisten sorumlu mühendisler

Dört bölüm; model yaygınlaştırma için FastAPI, AI modellerinin entegrasyonu, API’nin güvenliği ve optimizasyonu ile API sürümleme, izleme ve günlüklemeyi kapsar. Eğitmen Matt Eckerle’dir.

Sürümleme ve günlükleme bölümü öğreticilerin atladığı kısımdır ve bir şey kırıldığında ilk ihtiyaç duyacağınız bölümdür. En son Kasım 2025’te yenilendi; sürüme özgü bir şey için FastAPI’nin güncel dokümanlarını kontrol edin.

3. MLOps Fundamentals - DataCamp

LLMOps’un alışkanlıklarının çoğunu devraldığı daha geniş pratik.

• Seviye: İleri
• Süre: 14 saat
• Maliyet: Aboneliğe dahil, yıllık faturalandırmayla ayda 14 $’dan itibaren
• En uygunu: LLM olsun olmasın, herhangi bir modeli üretime alan ekipler

4 kursu, MLOps Concepts dâhil, modellerin defterden üretime nasıl geçtiğini ve orada sağlıklı tutulduğunu kapsar.

Sapma için izleme, LLM işine en doğrudan taşınandır. 14 saat ile bu bölümdeki en büyük taahhüttür ve AI mühendisi rotamızı alan veri bilimcileri MLOps Concepts’i zaten görmüştür.

4. AI Evals for Engineers & PMs - Hamel Husain ve Shreya Shankar, Maven

Takım pratisyenlerinin LLM değerlendirmesi için işaret ettiği kurs; çoğu ekibin atladığı beceri.

• Seviye: Orta ile ileri
• Süre: 4 hafta, haftada 3–5 saat, canlı kohort
• Maliyet: İndirimler öncesi yaklaşık 5.000 $, kayıtların ve gelecekteki kohortların ömür boyu erişimiyle
• En uygunu: Bir LLM özelliğinin çalışıp çalışmadığından sorumlu mühendisler ve ürün yöneticileri

Gerçek bir ajanı enstrümante eder, izlerini okur, hata modlarını gruplar ve uzman yargısıyla örtüşen “LLM-as-judge” ve kod tabanlı değerlendirmeler inşa edersiniz. 10 Ekim 2026 kohortu yılın sonuncusudur.

Bizim yayınlarımız değerlendirmede bu kadar derine inmez. Fiyat bariz sınırlamadır: bu seviyede kişisel değil, eğitim bütçesi kararıdır.

Önerimiz: Sevk etmeden önce LLMOps Concepts alın, ardından modeli servis etmek için Deploying AI into Production with FastAPI. Şirketiniz ödeyecekse, Maven değerlendirme kursu bu bölümdeki en iyi yatırımdır.

AI Kodlama Araçları İçin En İyi Kurslar

Bir AI kodlama aracı için en iyi kurs, aracın yazdıklarını gözden geçirmeyi öğretir; çünkü anlamadığınız üretilmiş kodu kabul etmek, hataları sevk etmenin en hızlı yoludur.

AI kodlama araçları, düzenleyicinizdeki GitHub Copilot gibi otomatik tamamlama özelliklerinden, birçok dosyayı düzenleyip testleri çalıştıran Claude Code gibi ajanlara kadar uzanır. Ekibinizin gerçekten kullandığı araç için kurs seçin.

1. AI for Software Engineering - DataCamp

Farklı ekiplerde karşınıza çıkması muhtemel araçları kapsayan geniş rota.

• Seviye: Orta
• Süre: 8 saat
• Maliyet: Aboneliğe dahil, yıllık faturalandırmayla ayda 14 $’dan itibaren
• En uygunu: Bir ekibin AI araçlarını nasıl kullanacağına standart koyan mühendisler

4 kursu şunlardır: Developers için AI-Assisted Coding, GitHub Copilot ile Yazılım Geliştirme, Windsurf ile Yazılım Geliştirme ve Replit ile Vibe Coding. Replit kursunu, Replit’in geliştirici ilişkileri başkanı Matt Palmer verir.

İlk kurs araçtan bağımsız ve en faydalı olandır: kod için prompt yazma, ardından geleni test edip belgeleme. Ekibiniz tek bir düzenleyiciye standartlaşmışsa Windsurf ve Replit kurslarının önemi azalır.

2. GitHub Copilot Fundamentals (GH-300) - DataCamp

GitHub’ın Copilot sertifikası için hazırlık; GitHub ile iş birliğinde hazırlandı.

• Seviye: Orta
• Süre: 7 saat
• Maliyet: Aboneliğe dahil
• En uygunu: İşvereni GH-300 sertifikasını isteyen geliştiriciler

İlk 2 kursunu yukarıdaki rotayla paylaşır; ardından Developers için Advanced AI-Assisted Coding ve AI Ethics’i ekler. Copilot planları, Copilot CLI ve içerik dışlamaları gibi sınav konularını öğreticilerle tamamlar.

Öğrenen sayısı, rotanın en çok alınan kursu olan AI Ethics’ten gelir; bu yüzden başlıktaki sayılar Copilot’tan çok o kurs hakkında şey söyler. Sertifika istiyorsanız alın; aksi halde yukarıdaki rota daha fazla aracı kapsar.

3. Claude Code 101 - DataCamp ve Anthropic Academy

Terminalde ajan temelli kodlama; platformumuzda ücretsiz ve Anthropic tarafından üretilmiş.

• Seviye: Başlangıç
• Süre: 3 saat
• Maliyet: Ücretsiz
• En uygunu: Satır tamamlama değil, çok dosyalı iş isteyen geliştiriciler

Dört bölüm; Claude Code nedir, ilk prompt’unuz, günlük iş akışları ve projenize göre Claude Code’u özelleştirmeyi kapsar. Anthropic Academy tarafından üretilmiştir.

Claude Code tüm kod tabanı üzerinde çalışır; bu yüzden kurs, prompt numaralarından çok değişiklikleri gözden geçirme ve yönlendirmeye odaklanır. Claude’a özeldir ve iş akışı alışkanlıkları diğer kodlama ajanlarına taşınır.

4. Claude Code in Action - DataCamp ve Anthropic Academy

Claude Code’un varsayılanlarına takılan herkes için devam dersi ve bu yazıdaki en yüksek puanlı kurs.

• Seviye: Orta
• Süre: 3 saat
• Maliyet: Ücretsiz
• En uygunu: Claude Code’a daha uzun işler devretmek isteyen geliştiriciler

Dört bölüm; uzun oturumları yönlendirme, Claude’u kurallar ve kancalarla yapılandırma, rutinler ve GitHub ile tekrarlı işleri otomatikleştirme ve döneni doğrulamayı kapsar. Anthropic Academy tarafından üretilmiştir.

4,9 puanı 249 yorumdan gelir; bu yüzden 200 yorum eşiğimizin biraz üzerindedir. Ekranların hızlıca eskiyebileceğini bekleyin; çünkü Claude Code sık değişir.

Önerimiz: Geniş kapsam için AI for Software Engineering alın veya sertifikaya ihtiyacınız varsa GitHub Copilot Fundamentals (GH-300). Claude Code için ücretsiz Claude Code 101 ile başlayın.

Bu Kursları Nasıl Seçtik

Kendi kurslarımız için puanlar, yorum sayıları ve öğrenen sayıları; sayfanın üstündeki tazelik damgasında gösterilen tarihteki canlı kurs verilerinden çekilir. Rotayla ilgili olarak, puan; rotanın içerdiği kursların yorum ağırlıklı ortalamasıdır ve öğrenen sayısı; rotanın en çok alınan kursunun sayısıdır.

Son 18 ay içinde içerik güncellemesi olmayan hiçbir kurs, ister bizim ister başkasının olsun, listeye girmedi. Ayrıca 200’den az yorumu olan kursları puanlamanın dışında tuttuk ve her bölümü 5 seçimle sınırladık.

Dış kaynaklı kurslar, 2026 Eylül’ünde sağlayıcının kendi sayfaları veya güncel içerikleriyle karşılaştırıldı. Dışarıdan bir kurs daha iyi seçim olduğunda, onu ekledik ve nedenini belirttik.

Son Düşünceler

Çoğu geliştirici için, Geliştiriciler için Associate AI Engineer rotamızla başlardım; çünkü 29 saat içinde API, RAG, ajanlar ve LLMOps’u kapsar ve sizi bir sertifikaya hazırlar. Veri bilimcileri bunun yerine Veri Bilimcileri için Associate AI Engineer rotamızı almalı; JavaScript geliştiricileri ise Scrimba ile daha hızlı yol alacaktır.

Yeni başlıyorsanız ve bu hafta yalnızca bir kurs alacaksanız, Working with the OpenAI API olsun. 3 saat sürer ve bu yazıdaki diğer her kurs, onu aldığınızı varsayar.