{"course":{"updated_at":"2025-08-27T16:18:09.023434+00:00","title":{"tr":"MLOps – Temel Seviye"},"duration_hours":30,"available_as_corporate":true,"cover_image_url":"https://lively-leaf-6126.fly.storage.tigris.dev/4150de58-1e38-4dba-b741-1cd2e8457b70.png","order":20,"deleted_at":null,"duration_days":null,"video_conference_link":null,"hidden":false,"category_id":12,"short_title":{"tr":null},"level":null,"bogazici_link":null,"cover_image_x":50,"suggested_next_course_id":null,"id":25,"slug":{"tr":"mlops-temel-seviye"},"schedule_info":null,"available_as_personal":true,"cover_image_y":50,"summary":{"tr":null},"bogazici_collab":false,"is_workshop":false,"corporate_cover_image_url":null,"lesson_count":0,"sidebar_copy":{"tr":null},"price_try":null,"has_lessons":false,"corporate_cover_image_x":50,"created_at":"2025-06-03T11:54:55.278714+00:00","description":{"tr":[{"type":"text","title":"Genel Tanım","content":"<p>MLOps (Machine Learning Operations), makine öğrenimi modellerinin geliştirme, dağıtım, izleme ve bakım süreçlerini otomatikleştirerek, veri bilimciler ile operasyon ekipleri arasındaki işbirliğini güçlendiren bir disiplindir. Bu eğitim, MLOps'un temel kavramlarını, araçlarını ve süreçlerini tanıtarak, katılımcıların makine öğrenimi projelerini daha verimli, ölçeklenebilir ve sürdürülebilir hale getirmelerine olanak tanımayı hedefler.</p>"},{"type":"text","title":"Nedir?","content":"<p>MLOps; model geliştirme, model eğitimi, dağıtım, izleme ve sürekli entegrasyon/sürekli dağıtım (CI/CD) süreçlerinin bir araya getirilmesiyle, makine öğrenimi modellerinin üretime alınması ve yaşam döngüsünün yönetilmesini sağlar. Bu eğitim, veri hazırlamadan model izlemeye kadar MLOps'un temel bileşenlerini ele alır.</p>"},{"type":"text","title":"Kimler İçindir?","content":"<p>Bu eğitim, aşağıdaki bireyler için uygundur:</p><p>• Veri bilimcileri ve makine öğrenimi mühendisleri<br>• DevOps ve sistem yöneticileri<br>• Yazılım geliştiriciler ve IT profesyonelleri<br>• Proje yöneticileri ve iş analistleri<br>• Makine öğrenimi projelerini üretime geçirmek isteyen tüm teknoloji meraklıları</p>"},{"type":"text","title":"Neden Temel Seviye MLOps Eğitimi?","content":"<p>• <strong>Model Üretime Alımı:</strong> Geliştirilen modellerin sorunsuz bir şekilde dağıtılması ve ölçeklenebilir hale getirilmesi.<br>• <strong>Otomasyon:</strong> Model eğitim, test, dağıtım ve izleme süreçlerinin otomatikleştirilmesi sayesinde verimliliğin artırılması.<br>• <strong>İşbirliği:</strong> Veri bilimciler, mühendisler ve operasyon ekipleri arasındaki iş akışlarının iyileştirilmesi.<br>• <strong>Performans ve İzleme:</strong> Üretime alınan modellerin performansının sürekli izlenmesi ve gerektiğinde güncellenmesi.<br>• <strong>Sürdürülebilirlik:</strong> Sürekli entegrasyon ve dağıtım (CI/CD) araçları ile model yaşam döngüsünün yönetilmesi.</p>"}]},"discount_try_percentage":null,"show_price":false,"corporate_cover_image_y":50,"sections":{"tr":[{"title":"İleri Seviye MLOps Stratejileri ve Kavramları","summary":"<h2>Gelişmiş Model Yaşam Döngüsü Yönetimi</h2><ul class=\"tight\" data-tight=\"true\"><li><p>Model geliştirme · eğitim · dağıtım · sürekli iyileştirme döngüsünün detaylandırılması</p></li><li><p>Model drift · verimlilik ölçümü · kalite kontrol stratejileri</p></li></ul><h2>A/B Testleri ve Canary Deployment</h2><ul class=\"tight\" data-tight=\"true\"><li><p>Farklı model versiyonlarının eş zamanlı test edilmesi</p></li><li><p>Canary deployment stratejileri ile kademeli güncelleme süreçlerinin yönetimi</p></li></ul><h2>Otomatik Model Yeniden Eğitimi</h2><ul class=\"tight\" data-tight=\"true\"><li><p>Performans düşüşü tespitinde otomatik yeniden eğitim mekanizmaları</p></li><li><p>Geri bildirim döngüsü ve model güncelleme politikaları</p></li></ul><hr><p></p>"},{"title":"Ölçeklenebilir MLOps Altyapısı Tasarımı","summary":"<h2>Büyük Veri İşleme ve Gerçek Zamanlı Veri Akışları</h2><ul class=\"tight\" data-tight=\"true\"><li><p>Gerçek zamanlı veri işleme teknikleri · veri akış yönetimi</p></li><li><p>Apache Kafka · Spark Streaming entegrasyonu</p></li></ul><h2>Konteynerizasyon ve Orkestrasyon</h2><ul class=\"tight\" data-tight=\"true\"><li><p>Docker · Kubernetes kullanarak ölçeklenebilir ortamlar oluşturma</p></li><li><p>Sunucusuz (serverless) mimariler · mikroservis entegrasyonu</p></li></ul><h2>Dağıtık Sistemler ve Yük Dengeleme</h2><ul class=\"tight\" data-tight=\"true\"><li><p>Yük dengeleme stratejileri · dağıtık depolama çözümleri</p></li><li><p>Yüksek erişilebilirlik · hata toleransı sağlama</p></li></ul><hr><p></p>"},{"title":"İleri Otomasyon ve CI/CD Stratejileri","summary":"<h2>Gelişmiş CI/CD Pipeline'ları</h2><ul class=\"tight\" data-tight=\"true\"><li><p>CI/CD süreçlerinde otomatik model entegrasyonu ve dağıtım</p></li><li><p>Jenkins · GitLab CI · MLflow · Kubeflow kullanımı</p></li></ul><h2>Otomatik Test · Validasyon · Rollback</h2><ul class=\"tight\" data-tight=\"true\"><li><p>Model doğrulama · performans testleri · otomatik geri dönüş mekanizmaları</p></li><li><p>Test otomasyonu ile sürekli entegrasyon süreçlerinin iyileştirilmesi</p></li></ul><h2>Pipeline İzleme ve Hata Yönetimi</h2><ul class=\"tight\" data-tight=\"true\"><li><p>Pipeline izleme · log analizi · hata tespiti</p></li><li><p>Uyarı sistemleri · otomatik müdahale stratejileri</p></li></ul><hr><p></p>"},{"title":"Model İzleme · Loglama · Performans Optimizasyonu","summary":"<h2>Gerçek Zamanlı İzleme ve Anomali Tespiti</h2><ul class=\"tight\" data-tight=\"true\"><li><p>Model performansı · gecikme · kaynak kullanımı metrikleri</p></li><li><p>Anomali tespiti · model drift · performans düşüşü analizi</p></li></ul><h2>Loglama · Uyarı Sistemleri · Dashboard</h2><ul class=\"tight\" data-tight=\"true\"><li><p>Prometheus · Grafana entegrasyonu</p></li><li><p>Log analizi · uyarı mekanizmaları · görsel dashboard tasarımları</p></li></ul><h2>Performans Optimizasyonu ve Kaynak Yönetimi</h2><ul class=\"tight\" data-tight=\"true\"><li><p>Model performansını artırmaya yönelik optimizasyon stratejileri</p></li><li><p>Ölçeklenebilirlik · kaynak kullanımının verimli yönetimi</p></li></ul><hr><p></p>"},{"title":"Güvenlik · Uyumluluk · Etik Yaklaşımlar","summary":"<h2>Gelişmiş Veri ve Model Güvenliği</h2><ul class=\"tight\" data-tight=\"true\"><li><p>Veri şifreleme · erişim kontrolü · kimlik doğrulama mekanizmaları</p></li><li><p>Adversarial saldırılar ve model manipülasyonlarına karşı önlemler</p></li></ul><h2>Uyumluluk Standartları ve Regülasyonlar</h2><ul class=\"tight\" data-tight=\"true\"><li><p>GDPR · HIPAA gibi veri gizliliği ve uyumluluk gereksinimleri</p></li><li><p>Etik kullanım · adil modelleme · bias yönetimi stratejileri</p></li></ul><h2>Risk Yönetimi ve Acil Durum Planları</h2><ul class=\"tight\" data-tight=\"true\"><li><p>Güvenlik ihlalleri · veri kayıpları · sistem arızaları için müdahale planları</p></li><li><p>Sürekli iyileştirme · risk azaltma stratejileri</p></li></ul><hr><p></p>"},{"title":"Vaka Çalışmaları · Uygulamalı Atölyeler · Tartışma","summary":"<h2>Gerçek Dünya Örnekleri ve Başarı Hikâyeleri</h2><ul class=\"tight\" data-tight=\"true\"><li><p>Büyük ölçekli kurumsal MLOps projelerinden vaka incelemeleri</p></li><li><p>Başarı faktörleri · zorluklar · çözüm stratejileri</p></li></ul><h2>Interaktif Uygulama Atölyeleri</h2><ul class=\"tight\" data-tight=\"true\"><li><p>İleri seviye MLOps pipeline kurulumu ve simülasyonları</p></li><li><p>Grup çalışmaları ile gerçek zamanlı problem çözme oturumları</p></li></ul><h2>Grup Tartışmaları ve Deneyim Paylaşımı</h2><ul class=\"tight\" data-tight=\"true\"><li><p>Katılımcı projelerinden örnekler · çözüm önerilerinin paylaşılması</p></li><li><p>Soru-cevap oturumları · ileri düzey tartışmalar</p></li></ul><p></p>"}]},"published_at":"2025-06-17T11:41:46.399775+00:00","promotional_video_url":null,"units":[],"course_instructors":[{"course_id":25,"instructor_id":1,"is_active":true,"instructor":{"deleted_at":null,"slug":{"tr":"engin-deniz-alpman"},"bio":{"en":"<p>Engin Deniz Alpman is a consultant and training instructor highly experienced in AI, machine learning and big data. With his strong academic background in physics, engineering and AI, he turns complex theoretical concepts into comprehensible, applicable solutions.</p><p>Providing bespoke AI solutions and training to leading companies like Mercedes, İş Bankası, Vestel and Allianz, he has supported firms in using data effectively and optimize their processes. He has successfully managed and executed many critical projects including real-time image processing, medical image analysis, industrial process optimization and big data systems design.</p><p>He is currently continuing PhD work at Boğaziçi University, researching the subject of integrating large language models (LLM) and real-time video analysis for industrial process optimization and high-sensitivity anomaly detection in dynamic systems.</p><p>His educational approach focuses on deep comprehension and intuitive learning, providing practical, effective trainings for corporations and individuals that are easily transferable to real life scenarios. To date, he has provided AI, machine learning, deep learning and data engineering courses to many corporate clients, most prominently the İstanbul Stock Exchange, Türkiye Finans, Turkcell, Digiturk ve Garanti BBVA.</p><p>Fields of expertise:</p><p>📈AI/ML Strategy &amp; Implementation Consulting<br>🎓Corporate and Individual Courses (ML, DL, Big Data, Data Engineering, LLM)<br>🧠Large Language Models (LLM): Development, Fine-Tuning and Application <br>📹 Real-Time Computer Vision and Image Processing<br>🏭 AI-Supported Industrial Process Optimization and Automation<br>🗃️ Big Data Architecture Design and Data Engineering<br>📉 Anomaly Detection (Timeseries and Dynamic Systems)<br>⚙️ Complex Systems Modeling and Simulation<br>💻 High Performance Computing</p><p>Get in contact for custom consulting and training solutions.</p>","tr":"<p>Engin Deniz Alpman, yapay zeka, makine öğrenmesi ve büyük veri alanlarında yüksek deneyime sahip danışman ve eğitmendir. Fizik, mühendislik ve yapay zeka alanlarına dayanan güçlü akademik altyapısıyla karmaşık teorik kavramları anlaşılır ve uygulamaya dönük çözümlere dönüştürür.</p><p>Mercedes, İş Bankası, Vestel, Allianz gibi önde gelen şirketlere özel yapay zeka çözümleri ve eğitimleri sunarak, kurumların veriyi etkin biçimde kullanmalarına ve süreçlerini optimize etmelerine destek olmuştur. Gerçek zamanlı görüntü işleme, medikal görüntü analizi, endüstriyel süreç optimizasyonu ve büyük veri sistemleri tasarımı gibi birçok kritik projeyi başarıyla yönetmiş ve uygulamıştır.</p><p>Şu anda Boğaziçi Üniversitesi'nde doktora çalışmalarını sürdürmekte olan Engin Deniz Alpman'ın araştırma konusu, büyük dil modelleri (LLM) ve gerçek zamanlı video analizini entegre ederek endüstriyel süreç optimizasyonu ve dinamik sistemlerde yüksek hassasiyetli anomali tespiti üzerine yoğunlaşmaktadır.</p><p>Eğitime yaklaşımı; derinlemesine kavrama ve sezgisel öğrenmeyi temel alarak, kurumlar ve bireyler için pratik, etkili ve gerçek hayat senaryolarına kolayca aktarılabilen eğitimler sunmaktır. Bugüne kadar Borsa İstanbul, Türkiye Finans, Turkcell, Digiturk ve Garanti BBVA başta olmak üzere birçok kurumsal müşteriye yapay zeka, makine öğrenmesi, derin öğrenme ve veri mühendisliği alanlarında eğitimler vermiştir.</p><p>Uzmanlık Alanları:</p><p>📈 Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Stratejisi &amp; Uygulama Danışmanlığı<br>🎓 Kurumsal ve Bireysel Eğitimler (ML, DL, Büyük Veri, Veri Mühendisliği, LLM)<br>🧠 Büyük Dil Modelleri (LLM): Geliştirme, İnce Ayar ve Uygulama <br>📹 Gerçek Zamanlı Bilgisayarlı Görü ve Görüntü İşleme<br>🏭 Yapay Zekâ Destekli Endüstriyel Süreç Optimizasyonu ve Otomasyonu<br>🗃️ Büyük Veri Mimari Tasarımı ve Veri Mühendisliği<br>📉 Anomali Tespiti (Zaman Serileri ve Dinamik Sistemler)<br>⚙️ Karmaşık Sistemlerin Modellemesi ve Simülasyonu<br>💻 Yüksek Performanslı Hesaplama (HPC)</p><p>Özel danışmanlık ve eğitim çözümleri için iletişime geçebilirsiniz</p>"},"profile_image_url":"https://lively-leaf-6126.fly.storage.tigris.dev/340ff523-2add-4856-a5f5-6f1b4cb49113.png","updated_at":"2026-01-21T09:25:06.517033+00:00","id":1,"created_at":"2025-04-28T07:06:48.381908+00:00","name":"Engin Deniz Alpman","title":{"en":"Senior AI Consultant & Instructor","tr":"Kıdemli Yapay Zeka Danışmanı & Eğitmeni"},"bogazici":false,"order":1}},{"course_id":25,"instructor_id":6,"is_active":true,"instructor":{"deleted_at":null,"slug":{"tr":"sukru-yusuf-kaya"},"bio":{"en":"<p>Şükrü Yusuf Kaya is an expert with over ten years of hands-on experience in artificial intelligence, machine learning, and advanced data engineering. With a strong academic background in computer engineering, statistics, and cybersecurity, he leads organizations in rapidly generating business value from data by ensuring the seamless transition of research outputs into production environments. He has designed end-to-end artificial intelligence architectures in critical sectors such as finance, telecommunications, defense, and manufacturing, delivering reliable, scalable, and regulation-compliant solutions under demanding operational constraints.</p><p>His projects in both public and private sectors span a wide range, including enterprise-scale RAG-based information access systems, real-time fraud detection platforms, production line video analytics, and performance optimization of distributed big data infrastructures. The MLOps framework he designed for internal teams reduced development costs by shortening the model lifecycle by 40%, while significantly improving transparency in model versioning and monitoring.</p><p>In addition to consulting, Kaya designs and delivers advanced technical training programs. He has mentored and trained hundreds of engineers through comprehensive curricula ranging from fine-tuning large language models to autonomous AI agent architectures, and from cloud-native high-performance computing clusters to production-grade deployment practices. His teaching approach, grounded in problem-driven explanations, live coding sessions, and industry-specific case studies,enables participants to directly apply acquired knowledge to real-world projects.</p><p>His research focuses on high-precision anomaly detection in dynamic systems by combining large language models with multi-source real-time video streams. His long-term objective is to develop explainable and cyber-secure AI systems capable of triggering autonomous interventions within seconds in closed-loop industrial environments.</p><p>📈 Enterprise AI Strategy Design &amp; ROI Optimization<br> 💾 Lakehouse &amp; Streaming Data Architectures<br> 🧠 Large Language Models (LLM) &amp; RAG Solutions<br> 🤖 AI Agents &amp; Autonomous Task Execution<br> 🛰️ Swarm AI for Autonomous Drone &amp; Robotics Systems<br> 📹 Nanosecond Video Analytics &amp; Edge AI<br> 🏭 Industrial IoT &amp; Digital Twin Systems<br> 🔒 Trustworthy &amp; Explainable AI<br> 👥 Privacy-Preserving &amp; Federated Learning<br> 💳 FinTech Fraud Detection &amp; AML Systems<br> 🗺️ Geospatial Big Data &amp; Dynamic Logistics<br>🔬 Multi-Modal Medical Diagnostic Systems<br> 🛡️ Adversarial Resilience &amp; AI Red-Teaming<br> 🗄️ MLOps – CI/CD, Feature Stores &amp; Model Monitoring<br> 📉 Time Series Analysis &amp; Anomaly Detection<br> 🧬 Synthetic Data Generation<br> ♻️ Energy AI &amp; Carbon Optimization<br> ⚛️ Quantum-Assisted Machine Learning<br> 💻 Multi-Node HPC &amp; Distributed GPU Training</p><p>For customized consulting, project development, and advanced training solutions, please contact us.</p>","tr":"Şükrü Yusuf Kaya, yapay zekâ, makine öğrenmesi ve ileri veri mühendisliği alanlarında on yılı aşkın saha deneyimine sahip bir uzmandır. Bilgisayar mühendisliği, istatistik ve siber güvenlik ekseninde şekillenen güçlü akademik arka planı sayesinde, araştırma çıktılarının üretim ortamlarına sorunsuz taşınmasını sağlayarak kurumların veriden hızla katma değer üretmesine öncülük eder. Finans, telekomünikasyon, savunma ve imalat gibi kritik sektörlerde uçtan uca yapay zekâ mimarileri tasarlamış; zorlu operasyonel kısıtları gözeterek güvenilir, ölçeklenebilir ve regülasyon-uyumlu çözümler hayata geçirmiştir.\n\nKamu ve özel sektörde yürüttüğü projeler, Kurumsal RAG tabanlı bilgi erişim sistemlerinden gerçek zamanlı dolandırıcılık tespitine, üretim hattı video analitiğinden dağıtık büyük veri platformlarının performans optimizasyonuna kadar geniş bir yelpazeyi kapsar. İç ekipler için tasarladığı MLOps çerçevesi, model yaşam döngüsünü %40 kısaltarak geliştirme maliyetlerini düşürmüş, aynı zamanda model sürümleme ve izleme süreçlerinin şeffaflığını artırmıştır.\n\nDanışmanlığın yanı sıra Kaya, üst düzey teknik eğitim programları da geliştirmekte ve yürütmektedir. Büyük dil modellerinin ince ayarından otonom AI ajan mimarisine, bulut-yerel yüksek performanslı hesaplama kümelerinden üretim ortamında devreye alıma kadar uzanan kapsamlı içeriklerle yüzlerce mühendise mentorluk ve sınıf içi eğitim vermiştir. Problem odaklı anlatım, canlı kodlama oturumları ve sektör-spesifik vaka analizleri üzerine inşa ettiği pedagojik yaklaşım, katılımcıların edinilen bilgiyi projelerine doğrudan aktarmalarını mümkün kılar.\n\nAraştırmalarını büyük dil modelleri ile çok-kaynaklı gerçek zamanlı video akışlarını birleştirerek, dinamik sistemlerde yüksek hassasiyetli anomali tespiti üzerine yoğunlaştırmaktadır. Nihai hedefi, kapalı çevrim üretim hatlarında saniyeler içinde otomatik müdahaleyi tetikleyebilen, açıklanabilir ve siber güvenli yapay zekâ çözümleri geliştirmektir.\n\n\n📈 Kurumsal AI Strateji Tasarımı &amp; Yatırım Getirisi (ROI) Optimizasyonu\n💾 Lakehouse &amp; Streaming Veri Mimarileri \n🧠 Büyük Dil Modelleri (LLM) ve RAG Çözümleri \n🤖 AI Ajanları &amp; Otonom Görev Yürütme \n🛰️ Swarm AI: Otonom Drone &amp; Robot Filolarında İş Birliği \n📹 Nano-Saniye Video Analitiği &amp; Edge-AI \n🏭 Endüstriyel IoT &amp; Dijital İkiz \n🔒 Güvenilir &amp; Açıklanabilir AI \n👥 Gizliliği Korumalı / Federated Learning \n💳 FinTech Dolandırıcılık &amp; AML Tespiti \n🗺️ Jeo-Uzamsal Büyük Veri &amp; Dinamik Lojistik \n🔬 Çok-Modelli Medikal Teşhis Sistemleri\n🛡️ Adversarial Dayanıklılık &amp; Red-Teaming \n🗄️ MLOps – CI/CD, Feature Store &amp; Model İzleme\n📉 Zaman Serisi &amp; Anomali Tespiti \n🧬 Sentetik Veri Üretimi \n♻️ Enerji AI &amp; Karbon Optimizasyonu \n⚛️ Kuantum Destekli Makine Öğrenmesi \n💻 Çok-Düğümlü HPC &amp; Dağıtık GPU Eğitimleri\n\nÖzel danışmanlık, proje ve eğitim çözümleri için iletişime geçebilirsiniz."},"profile_image_url":"https://lively-leaf-6126.fly.storage.tigris.dev/9ca0018b-4a12-4ce8-9002-b0a39a5d9bbf.PNG","updated_at":"2026-01-21T09:42:39.506050+00:00","id":6,"created_at":"2025-05-28T06:59:05.900828+00:00","name":"Şükrü Yusuf Kaya","title":{"en":"Senior Artificial Intelligence Engineer · Consultant · Trainer","tr":"Kıdemli Yapay Zeka Mühendisi · Danışman · Eğitmen"},"bogazici":false,"order":2}}],"category":{"id":12,"updated_at":"2026-01-21T08:33:25.016467+00:00","deleted_at":null,"parent_id":null,"created_at":"2025-06-03T11:52:25.926706+00:00","name":{"en":"MLOps","tr":"MLOps"},"order":6},"course_group":null,"instances":[],"future_instances":[]},"instance":null,"current_user":null,"corporate":true}