Model Online/Fiziksel
Süre
Modüller 5 modül

Eğitimin Amacı ve Kapsamı

PyTorch, TensorFlow, ONNX Runtime, llama.cpp ve TensorRT gibi tüm büyük yapay zeka motorlarının çekirdeği C++ ile yazılmıştır; ayrıca gömülü sistemlerde, otonom araçlarda, oyun motorlarında ve ultra düşük gecikmeli servislerde modelleri Python olmadan doğrudan C++ içinde çalıştırmak gerekir. Bu yoğunlaştırılmış program, modern C++ (C++17/20) temellerinden başlayarak yüksek performanslı yapay zeka entegrasyonuna uzanır.

Katılımcılar RAII, akıllı işaretçiler (smart pointers) ve move semantics ile güvenli bellek yönetimi yapar, STL ve çok iş parçacıklı (multithreading) yapıları kullanır, pybind11 ile yavaş Python kodlarını C++ modülü olarak hızlandırır ve LibTorch / ONNX Runtime C++ API ile native inference uygulaması geliştirir. Eğitim sonunda CMake ile derlenen çalışan bir C++ inference projesi teslim edilir.

Kimler Katılmalı?

  • Modelleri Python dışı üretim ortamlarında (C++, gömülü sistem, masaüstü, yüksek frekanslı servis) koşturacak yapay zeka ve yazılım mühendisleri
  • Python'daki darboğazları özel C++ uzantılarıyla (pybind11 / nanobind) aşmak isteyen ML mühendisleri
  • Eski C/C++ bilgisini modern C++17/20 standartlarına ve AI ekosistemine taşımak isteyen geliştiriciler
  • Ön koşul: en az bir programlama dilinde (Python, C, Java veya C#) temel algoritma ve programlama deneyimi

Kazanımlar

  • Stack/heap belleği, referansları, RAII ilkesini ve std::unique_ptr / std::shared_ptr akıllı işaretçilerini hatasız kullanmak
  • Move semantics, std::span, constexpr, template yapıları ve STL algoritmalarıyla sıfır kopyalı (zero-copy) kod yazmak
  • std::thread, std::async, mutex ve atomik yapılarla çok çekirdekli paralel ön işleme ve hesaplama yapmak
  • pybind11 kullanarak NumPy/PyTorch tensörlerini kopyalamadan işleyen C++ Python eklentileri derlemek
  • CMake ile LibTorch veya ONNX Runtime C++ kütüphanelerini bağlayarak bağımsız bir C++ inference uygulaması üretmek

Konular

Modern C++ Temelleri, Bellek Modeli ve RAII
  • Derleme süreci, CMake proje yapısı, değer/referans semantiği, const doğruluğu ve auto
  • Stack vs Heap, RAII ilkesi ve ham pointer yerine std::unique_ptr / std::shared_ptr kullanımı
STL, Move Semantics ve Şablon (Template) Programlama
  • std::vector bellek yerleşimi, std::string_view, std::span (C++20) ve STL algoritmaları
  • Lvalue/Rvalue referansları, std::move ile kopyasız veri aktarımı, generic template'ler ve lambda ifadeleri
Çok İş Parçacıklı (Multithreading) ve Performans Odaklı C++
  • std::thread, std::jthread, std::async, std::mutex, std::lock_guard ve thread pool deseni
  • CPU önbellek dostu (cache-friendly) veri dizilimi, derleyici optimizasyon bayrakları ve SIMD vektörizasyonu
pybind11 ile Python-C++ Köprüsü ve Özel Operatörler
  • pybind11 / nanobind ile C++ fonksiyon ve sınıflarını Python paketine dönüştürme
  • Buffer protokolü ile NumPy dizilerini ve PyTorch C++ uzantılarını (torch::Tensor) sıfır kopyayla işleme
C++ ile Doğrudan Model Sunumu: ONNX Runtime ve LibTorch
  • ONNX Runtime C++ API ve LibTorch ile model yükleme, girdi tensörü hazırlama ve tahmin alma
  • AddressSanitizer/Valgrind ile bellek kontrolü ve bağımsız C++ mikroservis/binary paketleme

Bu Kategorideki Diğer Eğitimler

  • Python Programlama Python Programlama

    Günümüzün En Popüler Programlama Dili Python'ı Öğrenin

    Yapay Zeka için Programlama Kurumsal, Bireysel
    Canlı Kurs
    9 modül
    İncele
  • İleri Seviye Python

    Yapay zeka ve veri mühendisliği için ileri Python: type hinting, dekoratörler, generator/iterator bellek yönetimi, asyncio, multiprocessing ve GIL, Cython/Numba hızlandırma, profiling ve paketleme. Geliştiriciler ve veri bilimciler için.

    Yapay Zeka için Programlama Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • Python ile API

    Yapay zeka ve veri projelerinde Python ile API tüketimi ve geliştirme: HTTP/REST prensipleri, requests ve async httpx istemcileri, kimlik doğrulama, retry/rate-limit yönetimi, LLM API'leri ve temel servis tasarımı.

    Yapay Zeka için Programlama Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • FastAPI

    FastAPI ile uçtan uca modern Python web servisleri geliştirme: Pydantic v2, Dependency Injection, async SQLAlchemy/veritabanı entegrasyonu, OAuth2/JWT güvenliği, pytest ve Docker. Backend ve yapay zeka geliştiricileri için.

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

Bizimle iletişime geçin