Prowid loqosu — proqramlaşdırma kursları PROWIDIT Education Academy

AI proqramçılar üçün

AI proqramçılar üçün kursu — Prowid
Kursun müddəti
1 ay/ 8 dərs
Fərdi
Ayda 160 AZN
Qrupda
Ayda 130 AZN
Bütün kurs üçün ödəniş edərkən
15% endirim
Ödəniş hissə-hissə
50/50
Abunəlik ilə
ayda 30 AZN-dən
Süni intellekt proqramçının işini dəyişir. Kursda AI köməkçiləri ilə səmərəli işləməyi və öz tətbiqlərinizə LLM imkanları əlavə etməyi öyrənəcəksiniz.

Yeni qrup toplanır — yerinizi ayırmaq üçün müraciət edin

Kursa yazıl Pulsuz sınaq dərsi

Və ya şəxsi kabinetdə özünüz öyrənin → abunə ilə ayda 30 AZN-dən

Kurs proqramı

LLM necə işləyir: tokenlər, kontekst, məhdudiyyətlər
Proqramçı üçün prompt mühəndisliyi
AI köməkçiləri: GitHub Copilot, Cursor, Claude Code
AI ilə kod yazmaq, refaktorinq, testlər və code review
AI-ın yazdığı kodun yoxlanılması: xətalar və təhlükəsizlik
LLM API-ləri ilə iş: OpenAI, Anthropic, Gemini
Strukturlaşdırılmış cavablar və tool calling
RAG: öz sənədləriniz üzrə çat-bot
AI agentlər və MCP ilə tanışlıq
Final layihə: AI funksiyalı veb tətbiq
Necə öyrədirik?

Tədris mərhələləri

01

Vebinar

Tələbələr dərsə canlı yayım vasitəsilə qoşulurlar. Hər dərsin sonunda keçirilən dərsin video formatı tələbələrə göndərilir.

02

Ev tapşırığı

Bütün tapşırıqlar vebinarda keçilən mövzuya əsaslanır. Ev tapşırığı materialın möhkəmləndirilməsinə və daha yaxşı anlaşılmasına kömək edir.

03

Mentorla iş

Təlimçi həm tədris zamanı, həm də dərsdən kənar vaxtlarda qrupla əlaqədə olur. Yaranan suallar dərhal cavablandırılır.

04

Portfolio

Kurs müddətində müxtəlif mövzulu bir neçə layihə hazırlanacaq. Bu, bacarıqlarınızı işəgötürənlərə nümayiş etdirməyə imkan yaradacaq.

Müstəqil öyrənmə

Şəxsi kabinetdə tam proqram

Nəzəriyyə, nümunələr və praktika ilə 104 mövzu. İlk 4 mövzu pulsuzdur, qalanları abunə ilə. Slaydlı və trenajorlu interaktiv dərslər: 94.

Pulsuz başla Abunəlik — ayda 30 AZN-dən
Böyük dil modelləri necə işləyir9 mövzu
  1. Proqramçı üçün AI: LLM nədir və kursda nələri öyrənəcəksiniz
  2. Tokenlər: model mətni necə görür
  3. Kontekst pəncərəsi: modelin yaddaşı və onun sərhədləri
  4. Təlim və inference: model bildiklərini haradan bilir
  5. Mətn generasiyası: növbəti tokenin proqnozu, temperature və top-p
  6. Halüsinasiyalar: model niyə əminliklə yanılır
  7. LLM-lərin məhdudiyyətləri: modellər harada zəifdir
  8. Modellər aləmi: tapşırığa uyğun modeli necə seçmək
  9. Proqramçının AI alətləri xəritəsi
Proqramçı üçün prompt mühəndisliyi10 mövzu
  1. Yaxşı promptun anatomiyası: aydın və konkret təlimatlar
  2. Promptda kontekst: kod, xətalar, mühit və ayırıcılar
  3. Promptda nümunələr: zero-shot və few-shot
  4. Rollar və sistem promptları
  5. Cavabın formatını idarə etmək: uzunluq, struktur, JSON
  6. Modelə düşünməyə imkan verin: chain of thought və reasoning modellər
  7. Dekompozisiya: mürəkkəb tapşırığı addımlara bölmək
  8. Prompt üzərində iterasiyalar: diaqnostika və təkmilləşdirmə
  9. Dəyişənli prompt şablonları
  10. Layihə: proqramçının gündəlik tapşırıqları üçün prompt kitabxanası
Kod üçün AI köməkçiləri: Copilot, Cursor, Claude Code9 mövzu
  1. GitHub Copilot: avtotamamlama, çat və agent rejimi
  2. Cursor: AI redaktoru, inline redaktə və agent
  3. Claude Code: terminalda proqramlaşdırma agenti
  4. Claude Code-da iş prosesləri: plan, kod, testlər, commit
  5. AI köməkçiləri üçün layihə konteksti: CLAUDE.md, AGENTS.md və qaydalar
  6. AI agentə tapşırıq necə verilir: spesifikasiya və qəbul meyarları
  7. AI-ın yazdığı kodun yoxlanılması
  8. AI-ın yaratdığı kodun təhlükəsizliyi
  9. AI alətləri ilə işdə məxfilik, gizli açarlar və lisenziyalar
Gündəlik proqramlaşdırmada AI10 mövzu
  1. Tanış olmayan kodun AI ilə izahı
  2. AI ilə kod yazırıq: tələblərdən işləyən funksiyaya
  3. AI ilə debugging: stack trace-dən əsl səbəbə
  4. AI ilə refaktorinq: heç nəyi sındırmadan
  5. AI ilə testlərin yazılması
  6. AI ilə sənədləşdirmə: şərhlər, README, commit mesajları
  7. AI ilə code review: öz və komandanın kodunu yoxlamaq
  8. Yeni texnologiyaları AI ilə öyrənmək — ondan asılı olmadan
  9. Legacy kodla iş: anlamaq, sənədləşdirmək, dəyişmək
  10. Layihə: AI ilə legacy layihənin refaktorinqi
LLM API-ləri ilə iş10 mövzu
  1. LLM API-ləri: hesab, açarlar və mühit dəyişənləri
  2. Python və JavaScript-də SDK ilə ilk sorğu
  3. messages formatı: rollar, dialoq tarixçəsi və sistem promptu
  4. Sorğu parametrləri: max_tokens, temperature, stop ardıcıllıqları
  5. Streaming: cavabın yarandıqca göstərilməsi
  6. Xətalar, təkrar cəhdlər və rate limit-lər
  7. Tokenlərin sayılması və xərcin hesablanması
  8. Promptların keşlənməsi (prompt caching)
  9. Müxtəlif provayderlər: Anthropic, OpenAI, Gemini və uyğun API-lər
  10. Layihə: proqramçı üçün konsol AI köməkçisi
Strukturlaşdırılmış cavablar və tool calling8 mövzu
  1. JSON Schema ilə strukturlaşdırılmış cavablar
  2. Tipləşdirilmiş cavablar: Pydantic və Zod
  3. Strukturlaşdırılmamış mətndən məlumatların çıxarılması
  4. Tool use: model funksiyalarınızı necə çağırır
  5. Tool use dövrü: alətin icrası və nəticənin qaytarılması
  6. Bir neçə alət, paralel çağırışlar və tool_choice
  7. Yaxşı alətlərin layihələndirilməsi
  8. Layihə: dəstək müraciətlərinin təhlili xidməti
Veb tətbiqlərdə AI funksiyaları9 mövzu
  1. LLM ilə veb tətbiqin arxitekturası
  2. Brauzerə streaming: backend-də Server-Sent Events
  3. Çat interfeysi: mesajlar, markdown və vəziyyətlər
  4. Çat tətbiqində dialoq tarixçəsi və kontekstin idarə olunması
  5. Mətn və sənədlər üçün xülasə funksiyası
  6. LLM ilə mətnlərin təsnifatı
  7. İstifadəçi kontentinin moderasiyası
  8. LLM ilə tərcümə və lokalizasiya
  9. Layihə: streaming ilə veb çat-bot
Embedding-lər, vektor bazaları və RAG10 mövzu
  1. Embedding-lər: mətnin mənası vektor şəklində
  2. Verilənlər bazası olmadan semantik axtarış
  3. Vektor verilənlər bazaları və Chroma
  4. pgvector: PostgreSQL-də vektor axtarışı
  5. RAG: modelə öz sənədlərinizdən bilik vermək
  6. Sənədlərin yüklənməsi və chunk-lara bölünməsi
  7. Axtarışın keyfiyyəti: hibrid axtarış, reranking və sorğunun yenidən yazılması
  8. Mənbələrə əsaslanan cavab: prompt, istinadlar və «bilmirəm»
  9. RAG-ın qiymətləndirilməsi: axtarış metrikləri və cavabların dəqiqliyi
  10. Layihə: RAG əsasında sənədlər üzrə sual-cavab
AI agentlər7 mövzu
  1. Workflow-lar və agentlər: LLM sistemlərinin pattern-ləri
  2. Agent dövrünü sıfırdan yazırıq
  3. Agentin planlaşdırması və özünü yoxlaması
  4. Agentin yaddaşı: kontekst, qeydlər və uzunmüddətli yaddaş
  5. Guardrails: agenti necə nəzarətdə saxlamaq
  6. Agentlər üçün framework və SDK-lar
  7. Layihə: alətləri olan AI agent
Model Context Protocol (MCP)6 mövzu
  1. Model Context Protocol nədir
  2. MCP serverlərinin Claude Code, Cursor və desktop tətbiqlərinə qoşulması
  3. Python-da MCP server yazırıq
  4. TypeScript-də MCP server yazırıq
  5. MCP: resurslar, promptlar və serverin test edilməsi
  6. Layihə: öz alətiniz üçün MCP server
Multimodallıq və lokal modellər5 mövzu
  1. Şəkillərlə iş: API-də vision imkanları
  2. PDF və sənədlər: mətn, cədvəl və mənanın çıxarılması
  3. Nitqin tanınması: səsdən mətnə və nəticələrə
  4. Ollama ilə lokal modellər
  5. Kodda Ollama: API, OpenAI uyğunluğu və lokal RAG
Keyfiyyət, təhlükəsizlik və optimallaşdırma7 mövzu
  1. Evals: LLM funksiyalarını yoxlamaq üçün test dəstləri
  2. LLM-as-judge: model modeli qiymətləndirir
  3. LLM tətbiqlərində loqlama, tracing və monitorinq
  4. Prompt injection: hücumlar və müdafiə
  5. Məlumat sızmaları və model cavablarının yoxlanılması
  6. Xərc və sürətin optimallaşdırılması
  7. Layihə: AI tətbiqiniz üçün evals və təhlükəsizlik testləri
Məsuliyyətli AI, karyera və final layihə4 mövzu
  1. Məsuliyyətli AI: qərəzlilik, şəffaflıq və hüquq
  2. AI və əmək bazarı: LLM dövründə proqramçı karyerası
  3. Final layihə: ideya, spesifikasiya və arxitektura
  4. Final layihə: AI funksiyaları olan veb tətbiq

Qrup və fərdi dərslər — müəllim, tapşırıqların yoxlanması və sertifikat. Abunəlik — öz tempinizdə materiallar, trenajorlar və irəliləyiş, müəllim rəyi olmadan.

Proqramçılar üçün AI kursu — kursa yazılın

Formanı doldurun — növbəti qrupun başlama tarixini, dərs cədvəlini və ödəniş şərtlərini sizə bildirəcəyik. Və ya əvvəlcə pulsuz sınaq dərsinə gəlin.

+994 77 333 38 36 Və ya dərhal WhatsApp-a yazın info@prowid.com

Formanı göndərməklə məlumatlarınızın yalnız sizinlə əlaqə saxlamaq üçün istifadə olunmasına razılıq verirsiniz.

WhatsApp