Ajan Tabanlı Yapay Zekâ: Sohbet Botundan İş Bitiren Ajana

Ajan Tabanlı Yapay Zekâ: Sohbet Botundan İş Bitiren Ajana – Dr Amar Massoud (Türkçe)
Bu ücretsiz Udemy kursu, 2026‑07 güncellenmiş agent‑based artificial intelligence konusunu derinlemesine öğretir. Kurs, sohbet botları, yardımcı pilotlar ve çok adımlı iş akışlarını gerçek ajan döngüsüyle birleştirerek pratik bir yol haritası sunar. Katılımcılar, kodsuz n8n ortamı ve hafif Python örnekleriyle kendi yerel ajanlarını kurar, test eder ve maliyet analizleri yapar. Sertifikalı bitirme projesi, gerçek bir lojistik senaryosunda ajan tasarımı ve değerlendirmesini kapsar, böylece “free agent‑based AI course” aramalarına doğrudan yanıt verir.

What You'll Learn

• Build end‑to‑end agent pipelines that automate multi‑step logistics tasks using n8n and Python.
• Master the Agent Cycle, including autonomy levels, workflow patterns, and agent‑washing detection.
• Learn how Model Context Protocol (MCP) and tool‑calling enable agents to act on external resources.
• Understand retrieval‑augmented generation (RAG) and context engineering to ground agents in company procedures.
• Create a detailed agent specification that remains portable across different platforms and models.
• Implement a multi‑agent orchestration with A2A protocol, hand‑offs, and error tracing.
• Apply cost‑per‑task estimation, KPI selection, and a 90‑day pilot roadmap for business adoption.
• Analyze common agent failures, add human‑approval gates, and design evaluation sets for continuous improvement.

Course Details

• Instructor: Dr Amar Massoud (Türkçe)
• Language: Turkish (tr‑TR)
• Certificate: Yes, upon completion
• Includes: Practical hands‑on labs with local models, no paid API key required; lifetime access to all video lessons

What This Course Covers

Bölüm 1 – Ajan Tabanlı Yapay Zekâ Nedir

• Tanım ve farklar: sohbet botu, yardımcı pilot, iş akışı, ajan
• Ajan döngüsü ve beş özerklik düzeyi
• Agent washing kavramı ve tespit yöntemleri

Bölüm 2 – Ajanların Düşünüşü

• Model, araç ve talimat etkileşimi (ReAct, planlama, öz‑değerlendirme)
• Beş iş akışı kalıbı ve ajan kullanım sınırları
• Örnek senaryolarla akış kontrolü

Bölüm 3 – Araçlar, MCP ve Computer Use

• Araç çağırma mekanizması ve Model Context Protocol (MCP)
• Tarayıcı ve bilgisayar entegrasyonu, ChatGPT/Claude/Gemini ajan modları
• Gerçek zamanlı eylem izleme ve hata ayıklama

Bölüm 4 – Bellek, Bilgi ve Bağlam

• Bağlam mühendisliği ve retrieval‑augmented generation (RAG)
• Bellek yönetimi, beceri entegrasyonu ve şirket prosedürlerine dayalı ajanlar
• Bağlam kontrolüyle tutarlı yanıtlar üretme

Bölüm 5 – Kodsuz Ajan Geliştirmek

• n8n platformunda kodsuz ajan tasarımı ve spesifikasyon yazımı
• Yerel model kullanarak bir sevkiyat durumu ajanı kurma adımları
• Test e‑postalarıyla iş akışı doğrulama

Bölüm 6 – Python ile Ajan Geliştirmek

• Hafif SDK seçimi ve yaklaşık 50 satırda çalışan bir Python ajanı
• MCP sunucusuna bağlama ve izleme loglarını okuma
• Hata izleme ve düzeltme teknikleri

Bölüm 7 – Çok Ajanlı Sistemler

• Tek ajan yetersizliği durumunda orkestratör ve devir mekanizmaları
• A2A (Agent‑to‑Agent) protokolü ve iki ajanlı gümrük masası örneği
• Token kullanım analizi ve performans karşılaştırması

Bölüm 8 – Güven, Değer ve Benimseme

• Değerlendirme seti oluşturma ve insan onay kapıları ekleme
• Yaygın hata türleri, koruma önlemleri ve güvenlik kontrolleri
• Görev başına maliyet tahmini, KPI seçimi ve 90‑gün pilot yol haritası

Who Should Take This Course

• Bilgi çalışanları, analistler ve operasyon yöneticileri who want to delegate multi‑step tasks to agents.
• Ürün yöneticileri, danışmanlar ve ekip liderleri evaluating vendor‑supplied agent proposals.
• Az kodlu (low‑code) geliştiriciler ve kariyer değişikliği yapan yeni programcılar seeking a framework‑agnostic foundation.
• Tek bir çerçeveye derinlemesine dalmak isteyen deneyimli ajan mühendisleri looking for a practical, platform‑neutral overview.

Prerequisites

• No prior experience needed — this course is beginner‑friendly.
• Basic understanding of AI chat tools (ChatGPT, Claude, Gemini) is helpful but not required.
• Familiarity with Python syntax or low‑code workflow tools (e.g., n8n) speeds up lab completion.

Why Enroll in This Course

The course delivers a complete, hands‑on roadmap from agent theory to a production‑ready pilot, all without any cost. A free coupon provides 100 % off for a limited time, making the training accessible until the coupon expires later this month. Compared with other Udemy AI tracks, this program focuses on real‑world agent deployment, cost estimation, and cross‑platform portability, giving learners a unique edge in the emerging agent market.

Course Highlights

• Lifetime access to every video, lab file, and update.
• Self‑paced learning with downloadable resources for offline study.
• Certificate of completion that validates practical agent engineering skills.
• No paid API keys required; all labs run on free, local tools.
• 30‑day money‑back guarantee for risk‑free enrollment.
• Mobile‑friendly interface enables learning on tablets or smartphones.

Frequently Asked Questions

Q: Is this course really free?
A: Yes. By applying the available Udemy free coupon, you receive 100 % off the regular price, giving you full access to all lectures, labs, and the completion certificate at no cost.

Q: What will I learn in this agent‑based AI course?
A: You will master the agent cycle, build both no‑code and Python agents, connect them to Model Context Protocol servers, evaluate multi‑agent architectures, and produce cost and KPI analyses for real‑world business pilots.

Q: Do I get a certificate after completing this course?
A: A Udemy certificate of completion is awarded once you finish all modules, labs, and the final project, providing proof of your new agent‑development capabilities.

Q: Is this course suitable for beginners?
A: Absolutely. The curriculum starts with fundamental concepts of agent‑based AI and requires no prior machine‑learning background, making it ideal for newcomers and low‑code developers.

**Q: How long do I have to enroll for free?