Video Playlist Linki: YouTube

Link: https://youtu.be/x7RkjTwkZ5Y Açıklama: Bu videoda, LangChain’in heyecan verici dünyasını keşfediyoruz. LangChain, OpenAI ve LLAMA 2 gibi gelişmiş dil modellerini (LLMs) kullanarak güçlü ve etkileyici yapay zeka uygulamaları oluşturmanıza olanak tanıyan bir çerçevedir. Videomuzda, LangChain’in temel bileşenlerini, LLM sarmalayıcılarını, istek şablonlarını ve Hafıza modüllerini inceleyerek bir giriş yapacağız. Devam videosunu izlemeyi unutmayın =D.

Sunum linki: https://gamma.app/public/Langchain-zr1hiyxo2t8kmbk

Link:https://youtu.be/l0jGICIY-lM Açıklama: İkinci videomda, LangChain ve ilgili teknolojilerin temellerini anlattım. Bu bölümde, LangChain’in temel bileşenleri olan Memory, Chains, Agents, Tools ve Prompt’ları detaylı bir şekilde ele aldım. Ayrıca, Streamlit, databutton.com ve Google Cloud gibi güçlü araçların nasıl kullanıldığını ve bu teknolojilerin LangChain ile nasıl entegre edilebileceğini de tartıştım.

Bu video, LangChain’in nasıl kullanıldığını ve bu teknolojiyle neler yapılabileceğini öğrenmek isteyen herkes için mükemmel bir kaynak. Hem yeni başlayanlar hem de daha ileri düzey kullanıcılar için pratik bilgiler ve ipuçları içeriyor.

Link:YouTube Açıklama: Bu videoda, kendi eğitimlerimizde destek alacağımız, içerikleri oluşturmakta kullandığımız kendi custom gptmizi nasıl yaptığımıza bakıyoruz. Custom gpt konseptini biraz yakından tanıyoruz.

LinkYouTube Açıklama: Bu videoda google colab çalışma ortamımızı hazırlıyoruz. Paketlerimizi yükleyip, nasıl yöneteceğimizi göreceğiz.

Link:YouTube Açıklama: Bu videoda OpenAI api sayfasını kısaca inceliyoruz, API anahtarımızı alıyoruz ve bu API anahtarımızı Google Colab üzerinde nasıl saklayacağımıza bakıyoruz.

Link: YouTube Açıklama: Bu videoda basit LLM yapılarını kullanamaya başlıyoruz.

Link: https://youtu.be/F6ojbsRtszQ Açıklama: Python ile Yapay Zeka serimizin devam videosunda, OpenAI sitesindeki Playground bölümünü inceliyoruz. Kullandığımız modellere nasıl rol verebileceğimizi, böylelikle en doğru ve verimli sonuçları nasıl elde edebileceğimizi öğreniyoruz. Bonus olarak da Model’lerden json şeklinde output almanın bir yolunu keşfediyoruz.

Link: https://youtu.be/-8y_eebb4iU Açıklama: Bu videoda, bir önceki dersimizde OpenAI Playground üzerinden yaptığımız işlemleri python ile yapmaya başlıyoruz. Kendi interaktif web applerimizi yazmaya başlamadan önceki son videomuz, izlemeniz şiddetle tavsiye edilir.

Link: https://youtu.be/wa0m_HBuF_I Açıklama: Bu videoda, biraz spoiler veriyoruz, ve yaptığımız Basit LLM çalışmasını streamlit’e taşıyarak, neler yapılabileceğini görüyoruz. İlgili Kod: streamlit_ornek/Home.py

Link: https://youtu.be/EEuSiu0jEqA Açıklama: Harikalar diyarına bu video ile giriş yapıyoruz. Sadece Python ile, hiç javascript ya da css olaylarına bulaşmadan, kendi frontend ve backend’imizi yapabileceğimiz über olay streamlit framework’üne giriş yapıyoruz.

Link: YouTube Açıklama: Bu videoda stremaliti kurup, streamlit ile gelen örnek Hello App’i inceliyoruz. Neler yapılabileceğine kısaca bakıyoruz….

İlgili Kod: streamlit_ornek/Home.py

Link: https://youtu.be/Nkg6YX_p-NM Açıklama: Bu videoda, streamlit text elementlerine, magic mantığına bakıyoruz. Frontend artık çok kolay…..

İlgili Kod: streamlit_elements/App.py streamlit_elements/pages/1 Metin Elementleri.py

Link: YouTube Açıklama: Bu videoda, birden fazla sayfadan oluşan web applerimizi nasıl oluşturacağımızı görüyoruz. Ayrıca, Sidebar yapısına ve set_page_config (yani sayfa konfigürasyonuna) bakıyoruz.

İlgili Kod: streamlit_elements/App.py streamlit_elements/pages/1 Metin Elementleri.py streamlit_elements/pages/2 Input Elementleri.py

Link: YouTube Açıklama: Bu videoda, we appimize kullanıcı inputlarını nasıl ekleyeceğimizi görüyoruz. st.selectbox,st.button, st.text_input gibi bir çok input elementini hem dökümantasyondan bakıyoruz hem de kod yazıyoruz.

İlgili Kod: streamlit_elements/pages/2 Input Elementleri.py

Link: YouTube Açıklama: Bu videoda bir satır ile nasıl interaktif tablolar ve veri yapıları inşaa edebileceğimizi görüyoruz….

İlgili Kod: streamlit_elements/pages/3 Data Elementleri.py

Link: YouTube Açıklama: Streamlit’te bir satır kod ile dinamik grafikler yapmak. Evet, şaka değil. Bu videoda, streamlit dökümantasyonu üzerinden grafik çeşitlerine bakıyoruz, ve örnek olarak iki adet grafik oluşturuyoruz…

İlgili Kod: streamlit_elements/pages/4 Chart Örnekleri.py

Link: https://youtu.be/zuhnG9jbXiQ Açıklama: Bu videoda grid yapılarını nasıl oluşturabileceğimize bakıyoruz. Sütun yapıları, expander (akordiyon) yapıları, butonlar, error ve success mesajlar olmak üzere bir çok yerleşim düzeni yapısını öğreniyoruz.

İlgili Kod: streamlit_elements/pages/4 Chart Örnekleri.py

Link: YouTube Açıklama: Bu viodeda session state (st.session_state) mantığını çalışıyoruz. Böylelikle streamlit üzerinden çok daha kompleks web appler oluşturmamızın önü açılacak. Önemli hatırlatma videolarda streamlit kütüphanesinin 1.29.0 sürümünü kullanıyoruz.

İlgili Kod: streamlit_elements/pages/5 Oturum Durumu.py

Link: https://youtu.be/iQ7xoEbY1IA Açıklama: Bu videoda dediklerimizi tekrar eden bir chat yapısı kuruyoruz. Hem de 40 küsür satırla =D

İlgili Kod: streamlit_elements/pages/6 Boş Chat Örneği.py

Link: YouTube Açıklama: Bu videoda form yapılarını öğreniyoruz. Neden formlara ihtiyaç duyduğumuzu ve nasıl kullanacağımızı bir kaç örnek üzerinden öğreniyoruz. Form yapmak hiç bu kadar kolay olmamıştı.

İlgili Kod: streamlit_elements/pages/7 Form Örneği.py

Link: https://youtu.be/AdYfugFjFkc Açıklama: Bu videoda st.data_cache konseptini öğreniyoruz.

İlgili Kod: streamlit_elements/pages/8 Data Cache.py

Link: - Video Henüz Yüklenmedi Açıklama: Bu videoda, kullanmakta olduğumuz vega_datasets kütüphanesine ait veri setlerini seçerek, veri setini kullanabilme (session_state) ve veri setini profilleme uygulaması yapıyoruz. Aslında, şu ana kadar öğrendiğimiz konseptlerin de güzel bir tekrarı olacak. Ek olarak yda_profile kütüphanesini de görmüş olacağız.

İlgili Kod: streamlit_elements/pages/9 Resource Cache.py

Link: - Video Henüz Yüklenmedi Açıklama: Bu videoda artık hazır data setlerini bir kenara bırakıp, kendi dosyalarımızı ya da kullanıcıya ait dosyaları yükleyebileceğimiz gerçek bir uygulama yapıyoruz. Bir önceki videomuzdaki örneği uyarlayacağımız için, gerçek bir uygulama mantığına daha yumuşak bir geçiş yapacağız.

İlgili Kod: streamlit_elements/pages/10 Dosya yukleme ve profilleme.py