Model Online/Fiziksel
Süre
Modüller 5 modül

Eğitimin Amacı ve Kapsamı

FastAPI, yüksek performansı, otomatik OpenAPI dokümantasyonu ve tip güvenliği sayesinde hem modern mikroservislerin hem de yapay zeka uygulama backend'lerinin standart çatısı haline gelmiştir. Yalnızca model tahmin uçlarına odaklanan sunum eğitimlerinden farklı olarak bu program; veritabanı katmanı, kimlik doğrulama, bağımlılık enjeksiyonu (Dependency Injection) ve proje mimarisiyle tam teşekküllü bir FastAPI uygulaması geliştirmeyi öğretir.

Katılımcılar çok katmanlı (router, service, repository) bir servis mimarisi kurar, Pydantic v2 şemaları ve async SQLAlchemy/PostgreSQL bağlantısı yazar, OAuth2/JWT yetkilendirme, middleware ve arka plan görevlerini (BackgroundTasks) uygular. Eğitim sonunda testleri ve Dockerfile'ı hazır, kurumsal standartta bir FastAPI proje şablonu elde edilir.

Kimler Katılmalı?

  • Yapay zeka ve veri ürünlerinin uygulama backend'ini geliştiren yazılım ve AI mühendisleri
  • Flask veya Django'dan modern asenkron Python mimarisine geçmek isteyen geliştiriciler
  • Servislerini veritabanı, yetkilendirme ve iş kurallarıyla tam bir ürüne dönüştürmek isteyen veri bilimciler
  • Ön koşul: temel Python programlama ve SQL/veritabanı kavramlarına aşinalık

Kazanımlar

  • APIRouter, katmanlı mimari ve Pydantic v2 ile ölçeklenebilir bir FastAPI projesi yapılandırmak
  • Dependency Injection (Depends) mekanizmasını veritabanı oturumu, ayar yönetimi ve yetkilendirme için kullanmak
  • Async SQLAlchemy ve Alembic ile ilişkisel veritabanı işlemlerini ve şema göçlerini (migrations) yönetmek
  • OAuth2, JWT token, CORS ve özel middleware katmanlarıyla servisi güvenli hale getirmek
  • pytest ile bağımlılıkları ezerek (dependency_overrides) kapsamlı entegrasyon testleri yazmak

Konular

FastAPI Mimari Yapısı, Routing ve Pydantic v2
  • ASGI/Starlette temeli, path/query/header parametreleri ve APIRouter ile modüler proje dizini
  • Pydantic v2 modelleri, özel doğrulayıcılar (field_validator), pydantic-settings ve yanıt modelleri
Dependency Injection ve Yaşam Döngüsü
  • Depends ile yeniden kullanılabilir bağımlılıklar, yield ile kaynak yönetimi ve alt bağımlılıklar
  • lifespan olayları, özel exception handler'lar ve standart hata şemaları
Veritabanı Entegrasyonu (Async SQLAlchemy) ve Göçler
  • SQLAlchemy 2.0 async engine, session yönetimi ve CRUD repository deseni
  • Alembic ile veritabanı şema versiyonlama ve bağlantı havuzu ayarları
Güvenlik, Middleware ve Arka Plan İşlemleri
  • OAuth2 Password/Bearer akışı, JWT üretimi/doğrulaması ve rol bazlı yetkilendirme
  • CORS, istek süresi/loglama middleware'i, WebSockets ve BackgroundTasks kullanımı
Test Mühendisliği ve Container Dağıtımı
  • pytest, httpx.AsyncClient ve app.dependency_overrides ile veritabanı/servis izolasyonlu testler
  • Uvicorn/Gunicorn üretim ayarları ve Docker Compose ile çok servisli çalıştırma

Bu Kategorideki Diğer Eğitimler

  • PyTorch Temelleri

    PyTorch ile derin öğrenme programlama temelleri: Tensor işlemleri ve GPU hızlandırma, autograd ve otomatik türev, Dataset/DataLoader, nn.Module ile sinir ağı kurma, eğitim döngüsü ve model kaydetme. Veri bilimciler ve geliştiriciler için.

    Yapay Zeka için Programlama Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
  • TensorFlow Temelleri

    TensorFlow 2 ve Keras ile derin öğrenme temelleri: tf.Tensor, GradientTape, tf.data pipeline'ları, Sequential/Functional/Subclassing API ile model kurma, callbacks, TensorBoard ve SavedModel. Veri bilimciler ve mühendisler için.

    Yapay Zeka için Programlama Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
  • R Programlama Dili

    Veri bilimi, istatistiksel analiz ve makine öğrenmesi için R programlama: tidyverse (dplyr, tidyr, ggplot2), hipotez testleri ve regresyon, tidymodels ile ML iş akışları, Quarto raporlama ve Plumber API.

    Yapay Zeka için Programlama Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
  • Veri Bilimi İçin Python Veri Bilimi İçin Python

    Pandas ve Polars ile veri işleme, Matplotlib, Seaborn ve Plotly ile görselleştirme, keşifsel veri analizi (EDA) ve Scikit-learn ile makine öğrenmesi modellemesini kapsayan uygulamalı Python eğitimi.

    Yapay Zeka için Programlama Kurumsal, Bireysel
    Canlı Kurs
    4 modül
  • C++ Temelleri ve İleri Seviye Uygulamalar

    Yapay zeka ve yüksek performanslı sistemler için modern C++ (C++17/20): RAII ve akıllı işaretçiler, STL, move semantics, multithreading, SIMD, pybind11 ile Python uzantısı yazma ve LibTorch/ONNX Runtime C++ API.

    Yapay Zeka için Programlama Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
  • Python Programlama Python Programlama

    Günümüzün En Popüler Programlama Dili Python'ı Öğrenin

    Yapay Zeka için Programlama Kurumsal, Bireysel
    Canlı Kurs
    9 modül

Bizimle iletişime geçin