ai-agents-for-beginners

Yeni Başlayanlar için AI Ajanları - Bir Kurs

Yeni Başlayanlar için AI Ajanları

AI Ajanları inşa etmeye başlamak için bilmeniz gereken her şeyi öğreten bir kurs

🌐 Çok Dilli Destek

GitHub Action ile Desteklenmektedir (Otomatik ve Her Zaman Güncel)

Yerel Olarak Klonlamayı Tercih Ediyor musunuz?

Bu depo, indirme boyutunu önemli ölçüde artıran 50+ dil çevirisi içeriyor. Çeviriler olmadan klonlamak için, sparse checkout kullanın:

Bash / macOS / Linux:
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners.git
cd ai-agents-for-beginners
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'
CMD (Windows):
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners.git
cd ai-agents-for-beginners
git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"
Bu, kursu tamamlamak için ihtiyacınız olan her şeyi çok daha hızlı bir indirme ile sağlar.

Ek dil çevirilerinin desteklenmesini istiyorsanız, bunlar burada listelenmiştir.

🌱 Başlarken

Bu kurs, AI Ajanları oluşturmanın temelini kapsayan derslere sahiptir. Her ders kendi konusunu ele alır, dilediğiniz yerden başlayabilirsiniz!

Bu kurs için çoklu dil desteği vardır. Mevcut diller için buraya bakın.

Generatif AI modelleri ile ilk kez çalışıyorsanız, 21 dersten oluşan Yeni Başlayanlar için Generatif AI kursumuza göz atın.

Kodu çalıştırabilmek için bu repoya yıldız (🌟) vermeyi ve forklamayı unutmayın.

Diğer Öğrenenlerle Tanışın, Sorularınızı Sorun

AI Ajanları oluştururken takılırsanız veya sorularınız olursa, Microsoft Foundry Discord içindeki özel Discord Kanalımıza katılın.

Gerekenler

Bu kurstaki her ders, code_samples klasöründe bulunan kod örnekleri içerir. Kendi kopyanızı oluşturmak için bu repoyu fork edin.

Bu alıştırmalardaki kod örnekleri Microsoft Agent Framework ve Microsoft Foundry Agent Service V2’yi kullanır:

Microsoft Foundry - Azure Hesabı Gereklidir

Bu kurs, Microsoft’tan aşağıdaki AI Ajan framework’leri ve servisleri kullanır:

Bazı kod örnekleri, büyük bağlam modelleri (204K token’a kadar) sunan MiniMax gibi OpenAI uyumlu alternatif sağlayıcıları da desteklemektedir. Yapılandırma ayrıntıları için Kurs Kurulumu bölümüne bakın.

Bu kursun kodlarını çalıştırma hakkında daha fazla bilgi için Kurs Kurulumu bölümüne gidin.

🙏 Yardım etmek ister misiniz?

Önerileriniz veya yazım ya da kod hatalarınız varsa, bir sorun oluşturun ya da pull request oluşturun

📂 Her ders içerir

README’de yazılı bir ders ve kısa bir video
Microsoft Agent Framework ve Microsoft Foundry kullanarak Python kod örnekleri
Öğrenmeye devam etmek için ek kaynak bağlantıları

🗃️ Dersler

Ders	Metin & Kod	Video	Ek Öğrenme
AI Ajanlarına Giriş ve Ajan Kullanım Durumları	Bağlantı	Video	Bağlantı
AI Ajanik Framework’lerini Keşfetmek	Bağlantı	Video	Bağlantı
AI Ajanik Tasarım Kalıplarını Anlamak	Bağlantı	Video	Bağlantı
Araç Kullanımı Tasarım Kalıbı	Bağlantı	Video	Bağlantı
Ajanik RAG	Bağlantı	Video	Bağlantı
Güvenilir AI Ajanları İnşa Etmek	Bağlantı	Video	Bağlantı
Planlama Tasarım Kalıbı	Bağlantı	Video	Bağlantı
Çoklu Ajan Tasarım Kalıbı	Bağlantı	Video	Bağlantı

Meta-biliş Tasarım Deseni	Link	Video	Link
Üretimde AI Ajanları	Link	Video	Link
Ajan Protokollerini Kullanma (MCP, A2A ve NLWeb)	Link	Video	Link
AI Ajanları için Bağlam Mühendisliği	Link	Video	Link
Ajan Belleğini Yönetme	Link	Video
Microsoft Agent Framework’ü Keşfetme	Link
Bilgisayar Kullanım Ajanları Oluşturma	Link		Link
Ölçeklenebilir Ajanler Dağıtımı	Link		Link
Yerel AI Ajanları Oluşturma	Link		Link
AI Ajanlarını Güvence Altına Alma	Link		Link

🎒 Diğer Kurslar

Ekibimiz başka kurslar da üretiyor! Göz atın:

LangChain

—

Azure / Edge / MCP / Ajanlar

Üretken AI Serisi

Temel Öğrenme

Copilot Serisi

🌟 Topluluk Teşekkürü

Agentic RAG gösteren önemli kod örnekleri katkısı için Shivam Goyal‘a teşekkür ederiz.

Katkıda Bulunma

Bu proje katkılara ve önerilere açıktır. Çoğu katkı için, katkınızı kullanma hakkını bize verdiğinizi ve gerçekte de verdiğinizi beyan eden bir Katkıda Bulunan Lisans Anlaşması (CLA) kabul etmeniz gerekmektedir. Detaylar için https://cla.opensource.microsoft.com adresini ziyaret edin.

Bir çekme isteği (pull request) gönderdiğinizde, bir CLA botu otomatik olarak CLA sağlamanız gerekip gerekmediğini belirler ve PR’ı uygun şekilde (örneğin, durum kontrolü, yorum) işaretler. Botun verdiği talimatları izleyin. CLA işlemini, kullandığımız tüm depolar arasında sadece bir kez yapmanız yeterlidir.

Bu proje Microsoft Açık Kaynak Davranış Kuralları’nı benimsemiştir. Daha fazla bilgi için Davranış Kuralları SSS sayfasına bakabilir veya ek sorularınız ya da yorumlarınız için opencode@microsoft.com adresine yazabilirsiniz.

Ticari Markalar

Bu proje, projeler, ürünler veya hizmetler için ticari markalar veya logolar içerebilir. Microsoft ticari markalarının veya logolarının yetkili kullanımı, Microsoft’un Ticari Marka ve Marka Rehberi kurallarına tabidir ve bunları takip etmelidir. Bu projenin değiştirilmiş sürümlerinde Microsoft ticari markalarının veya logolarının kullanımı kafa karışıklığına yol açmamalı veya Microsoft sponsorluğu izlenimi vermemelidir. Üçüncü taraf ticari markalar veya logoların kullanımı ise o üçüncü tarafların politikalarına tabidir.

Yardım Alma

Yapay zeka uygulamaları geliştirmekle ilgili takılırsanız veya sorularınız olursa, katılın:

Ürün geri bildiriminiz veya geliştirme sırasında hata raporlarınız varsa, ziyaret edin:

Feragatname: Bu belge, AI çeviri hizmeti Co-op Translator kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için çaba sarf etsek de, otomatik çevirilerin hata veya yanlışlık içerebileceğini lütfen unutmayınız. Orijinal belge, kendi dilinde yetkili kaynak olarak kabul edilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel insan çevirisi önerilir. Bu çevirinin kullanımı sonucu ortaya çıkabilecek yanlış anlamalardan veya yanlış yorumlamalardan sorumlu değiliz.

This site is open source. Improve this page.