n8n ile Agentic AI Eğitimi
n8n ile Agentic AI Eğitimi, otonom karar alabilen yapay zekâ ajanlarının iş süreçlerine entegre edilmesini ve uçtan uca otomasyon mimarilerinin kurulmasını öğretir.Eğitim kapsamında; n8n üzerinde AI agent tasarımı, çok adımlı karar akışları, LLM entegrasyonları, API ve veri kaynaklarıyla etkileşim, hata toleransı ve ölçeklenebilir agent mimarileri ele alınır.Program, gerçek kurumsal kullanım senaryoları üzerinden kurgulanmış uygulamalı laboratuvar çalışmaları ile desteklenir ve katılımcıların üretime hazır Agentic AI sistemleri geliştirmesini hedefler.
Kurumlara Özel Müfredatlar
n8n ile Agentic AI Eğitimine Kimler Katılmalı?
- İş süreçlerini otomasyonla ölçeklemek isteyen yazılım geliştiriciler
- AI ve LLM tabanlı agent sistemleri geliştirmek isteyen teknik ekipler
- No-code / low-code platformlarla ileri seviye otomasyon kurmak isteyenler
- Kurumsal operasyonlarında otonom karar mekanizmaları kurmayı hedefleyen ekip liderleri
- n8n’i basit workflow aracı olmaktan çıkarıp Agentic AI platformu olarak kullanmak isteyenler
n8n ile Agentic AI Eğitimi
Uzmanlığınızı sergileyen bir kariyer yeterliliği kazanın
Eğitim Süresi
18 Saat
Sertifika
Milli Eğitim Bakanlığı
Bizi Tercih Edenler
n8n ile Agentic AI Eğitimi İçeriği
1. MODÜL — Python ile Modern Yapay Zekâ Sistem Mimarisi ve LLM API Kullanımı
1.1. Güncel Yapay Zekâ Sistem Bileşenleri
- Büyük Dil Modellerinin (BDM) işleyiş ilkeleri
- Etmen tabanlı sistemlerde bağlam yönetimi
- Durumlu (stateful) ve durumsuz (stateless) etmenler
- Araç çağırma, eylem planı oluşturma, geri bildirim döngüsü
- Üretim ortamı kısıtları: güvenlik, hız, maliyet, bellek sınırları
1.2. OpenAI ve Gemini API Yapılarının Karşılaştırmalı İncelenmesi
1.2.1. Mimari Yaklaşımlar
- OpenAI: “tool calling” merkezli yaklaşım ve fonksiyon çağırma uyumu
- Gemini: “structured output” ve “JSON biçiminde zorlanmış üretim” modeli
- Görsel, ses ve belge işleme kapasitesinin iki ekosistemdeki farklılıkları
- Çok modlu giriş (multimodal input) ve bağlam aktarım yöntemleri
1.2.2. API Çağrılarının Python ile Uygulanması
- OpenAI istemcisi ile metin, kod, görüntü ve araç çağırma örnekleri
- Gemini istemcisi ile metin, görüntü, tablo ve JSON üretimi
- Uzun içeriklerde bağlam parçalama ve akış bazlı işleme
- Hata yönetimi, yeniden deneme stratejileri, oran sınırlama (rate limit)
1.2.3. OpenAI ve Gemini’nin Etmen Sistemlerine Entegrasyonu
- Etmenlerin araçlara erişim modeli
- Her iki model ailesinde “planlama ve uygulama” zinciri
- Fonksiyon çağırma ile etmen eylemleri oluşturma
- Etmenlerin dış servisleri tetiklemesi (HTTP, SQL, dosya sistemi)
1.3. Python Araçlarının Tanımlanması ve Etmenlere Sunulması
- Python fonksiyonlarının yapay zekâ tarafından “araç” olarak kullanılabilir hâle getirilmesi
- Veri toplama, tablo oluşturma, web hizmetlerine erişim, belge üreten araçlar
- Kimlik doğrulamalı servislerle güvenli iletişim
- Süreç kayıtları, loglama ve değişmezlik ilkesi
1.4. Bilgi Getirme Destekli Üretim (RAG) Yapıları
1.4.1. Temel Kavramlar
- Belge depolama modelleri
- Bölümleme (chunking) ve meta veri yönetimi
- Benzerlik araması ve vektör uzayı temsil teknikleri
1.4.2. Python ile RAG Uygulamaları
- OpenAI ve Gemini ile belge temelli sorgu–yanıt sistemleri
- Verilerin vektör veri tabanında saklanması (Chroma, Milvus, SQLite tabanlı sistemler)
- RAG + etmen entegrasyonu
- Kurumsal kullanımda güvenlik ve gizlilik gereklilikleri
2. MODÜL — n8n ile Etmen Tabanlı İş Akışı Otomasyonu
2.1. n8n'in Etmen Sistemlerindeki Rolü
- Olay temelli iş akışları
- Yapay zekâ ile yönlendirilen çok adımlı süreçler
- Harici API’lere düzenli erişim
2.2. Özel Kod ve Python Entegrasyonları
- Function Node kullanımı
- n8n üzerinden Python betiklerinin tetiklenmesi
- Yapay zekânın n8n düğümlerini belirli kurallara göre seçmesi
2.3. Uygulamalı Otomasyon Tasarımı
- Web veri çıkarımı
- Kurumsal formların doldurulması
- E-posta işleme, raporlama ve kayıt yönetimi
3. MODÜL — LangChain ile Etmen Mimarisi, Durum Yönetimi ve Çok Adımlı Akıl Yürütme
3.1. LangChain Çekirdek Yapısı
- Runnable mimarisi
- LCEL (LangChain Expression Language) ile iş akışlarının tanımlanması
- Adım temelli yürütme, dallanma ve döngü yönetimi
3.2. LangGraph ile Durumlu Etmen Tasarımı
- Durum makinesi modelinin oluşturulması
- Etmen davranışlarının şematik olarak yönetilmesi
- Hata toleranslı yürütme stratejileri
3.3. Çoklu Araç ve Çoklu Etmen Sistemleri
- Planlama etmeni, yürütme etmeni, doğrulama etmeni ayrımı
- OpenAI ve Gemini araç çağırma uyarlamaları
- Sorumluluk dağılımı ve etkileşim kuralları
3.4. Dış Sistemlerle Derin Entegrasyon
- Veri tabanları
- Cache sistemleri
- Kurumsal API ağ geçitleri
- İzleme ve takip mekanizmaları
4. MODÜL — MCP (Model Context Protocol) ile Özel Araç Sunucuları
4.1. MCP’ye Genel Bakış
- Protokolün amacı
- Araçların ve kaynakların standartlaştırılmış biçimde sunulması
- Güvenli komut yürütme modeli
4.2. MCP Sunucu Geliştirme
- Python ile araçların tanımlanması
- Kaynak sağlayıcı geliştirme
- Uzun süreli görevlerin yönetimi
- n8n ve LangChain ile birlikte kullanım
4.3. MCP İstemci Entegrasyonu
- Geliştirici araçlarında kullanım
- Etmenlerin MCP üzerinden kaynaklara erişimi
- Yetkilendirme ve güvenlik politikaları
5. MODÜL — Üretim Ortamında Etmen Tabanlı Yapay Zekâ Sistemleri
5.1. Gözlemlenebilirlik
- Telemetri, iz (trace) analizi
- Yanıt sürelerinin ve kaynak tüketiminin izlenmesi
- Prompt sürümleme
5.2. Hata Yönetimi
- Yeniden deneme politikaları
- Sağlam (deterministic) davranış üretimi
- Araç geri bildirim döngüsünün güçlendirilmesi
5.3. Güvenlik
- Araç yetkilerinin sınırlandırılması
- Veri sızıntısına karşı koruma
- Denetimli veri erişimi
5.4. Dağıtım ve Süreç Yönetimi
- Docker tabanlı dağıtım
- Sunucusuz yapılar (Cloud Run, Lambda)
- Zamanlanmış görevler
- Çoklu etmen sistemlerinin üretim ortamında sürdürülmesi
ArıBilgi %100 Eğitim Garantisi Verir...
daha detaylı bilgi için lütfen arayınız... 0850 303 16 35
Hemen Başvur
