ÖYRƏN VƏ TƏTBİQ ET

AI Engineering Professional

Keyfiyyətini ölçə, qoruya və işlək saxlaya biləcəyin AI sistemləri qur. 32 modul və 12 praktik layihə ilə LLM, RAG, agentlər və modellərin istismarını öyrən.

32 modul · 450 mövzu 12 praktik layihə Öz tempində öyrən

Kurs kimlər üçündür?

İlkin proqramlaşdırma biliyi ilə AI mühəndisliyinə başlamaq istəyənlər və real AI sistemləri qurmağa keçən backend mühəndisləri.

TƏDRİS PROQRAMI

Əsaslardan işlək AI sistemlərinə

Altı mərhələdə Python və ML əsaslarından RAG, AI agentləri, multimodal sistemlər və istismar arxitekturasına keç. Modul və mövzu adları ingilis dilində saxlanılıb.

32modul450mövzu12layihə
01Mərhələ 1 · Təxminən 7 həftəAI mühəndisliyinin əsasları

Python, riyaziyyat, maşın öyrənməsi və PyTorch üzrə baza yarat.

Modul 01Introduction to AI Engineering10 mövzu
  1. What Is Artificial Intelligence?
  2. AI vs Machine Learning vs Deep Learning vs Generative AI
  3. AI Engineer vs ML Engineer vs AI Research Scientist
  4. The Modern AI Technology Stack
  5. Foundation Models and Their Capabilities
  6. Closed-Source vs Open-Weight Models
  7. AI Systems Architecture
  8. The AI Application Development Lifecycle
  9. Real-World AI Engineering Use Cases
  10. Common AI Engineering Anti-Patterns

Praktik tapşırıq

AI sisteminin komponentlərini və request lifecycle-ını vizuallaşdırmaq.

Modul 02Python for AI Engineering12 mövzu
  1. Python Fundamentals for Engineers
  2. Virtual Environments and Dependency Management
  3. Type Hints, Dataclasses, and Pydantic
  4. NumPy Arrays and Vectorized Computing
  5. Pandas and Data Manipulation
  6. Asynchronous Programming with asyncio
  7. HTTP Clients and REST APIs
  8. FastAPI Fundamentals
  9. Streaming Responses and Async Generators
  10. Testing, Logging, and Project Structure
  11. Jupyter Notebooks and Experimentation
  12. Building a Production-Ready Python Service

Praktik tapşırıq

FastAPI ilə asynchronous AI gateway servisi.

Modul 03Mathematics for Machine Learning12 mövzu
  1. Scalars, Vectors, Matrices, and Tensors
  2. Vector Operations and Matrix Multiplication
  3. Dot Product and Cosine Similarity
  4. Norms, Distances, and Vector Spaces
  5. Eigenvalues, Eigenvectors, and SVD
  6. Probability and Conditional Probability
  7. Bayes' Theorem
  8. Statistics and Distributions
  9. Derivatives and Partial Derivatives
  10. Gradients and Chain Rule
  11. Loss Functions and Optimization
  12. Gradient Descent and Backpropagation Mathematics

Praktik tapşırıq

NumPy ilə linear regression və gradient descent.

Modul 04Machine Learning Fundamentals12 mövzu
  1. Supervised, Unsupervised, and Self-Supervised Learning
  2. Training, Validation, and Test Datasets
  3. Features, Labels, and Data Preparation
  4. Linear and Logistic Regression
  5. Decision Trees and Random Forests
  6. Classification and Regression Metrics
  7. Bias and Variance
  8. Overfitting and Underfitting
  9. Cross-Validation and Data Leakage
  10. Feature Engineering
  11. Hyperparameter Optimization
  12. Model Deployment Fundamentals

Praktik tapşırıq

Scikit-learn ilə fraud detection və ya classification modeli.

Modul 05Deep Learning with PyTorch12 mövzu
  1. Neural Network Fundamentals
  2. Perceptrons and Multilayer Networks
  3. Activation Functions
  4. Forward and Backward Propagation
  5. Autograd and Computational Graphs
  6. PyTorch Tensors and Modules
  7. Training Loops and Optimizers
  8. Batch Size, Epochs, and Learning Rates
  9. Regularization, Dropout, and Normalization
  10. CNNs, RNNs, and Sequence Modeling
  11. GPU Acceleration and Memory
  12. Saving, Loading, and Evaluating Models

Praktik tapşırıq

PyTorch ilə neural network-ü sıfırdan train etmək.

02Mərhələ 2 · Təxminən 7 həftəBöyük dil modelləri və generativ AI

Transformer arxitekturasını öyrən, model API-ləri, axın cavabları və strukturlaşdırılmış çıxışlarla tətbiqlər qur.

Modul 06Natural Language Processing Foundations10 mövzu
  1. Introduction to Natural Language Processing
  2. Text Cleaning and Normalization
  3. Bag of Words and TF-IDF
  4. Word2Vec, GloVe, and Word Embeddings
  5. Tokenization Fundamentals
  6. BPE, WordPiece, and SentencePiece
  7. Language Modeling and Probability
  8. Sequence-to-Sequence Models
  9. Encoder-Decoder Architectures
  10. Attention Mechanisms
Modul 07Transformers Architecture Deep Dive15 mövzu
  1. Why Transformers Replaced Many Recurrent Architectures
  2. Transformer Architecture Overview
  3. Token and Positional Embeddings
  4. Self-Attention and Scaled Dot-Product Attention
  5. Query, Key, and Value Matrices
  6. Multi-Head Attention
  7. Causal Masking and Attention Masks
  8. Feed-Forward Networks
  9. Residual Connections and Layer Normalization
  10. Encoder-Only, Decoder-Only, and Encoder-Decoder Models
  11. Autoregressive Text Generation
  12. KV Cache and Attention Complexity
  13. Long-Context Transformers
  14. Mixture-of-Experts Models
  15. Building a Small Transformer from Scratch

Praktik tapşırıq

Token → embeddings → attention → logits → next token prosesinin interaktiv simulyasiyası.

Modul 08LLM Inference & Model APIs14 mövzu
  1. LLM Inference Lifecycle
  2. Tokens, Context Windows, and Output Limits
  3. Temperature, Top-p, and Sampling
  4. Greedy Decoding and Beam Search
  5. Model Providers and API Architecture
  6. OpenAI Responses API and Comparable Provider APIs
  7. Model Routing and Provider Abstraction
  8. Streaming with Server-Sent Events
  9. Structured Outputs and JSON Schema
  10. Function Calling Fundamentals
  11. Retries, Timeouts, and Rate Limits
  12. Token Usage, Pricing, and Latency
  13. Prompt Caching
  14. Model Fallback and Reliability Patterns

Praktik tapşırıq

Bir neçə LLM provider ilə işləyən vahid API Gateway.

Modul 09Prompt & Context Engineering14 mövzu
  1. Prompt Engineering Fundamentals
  2. System, Developer, and User Instructions
  3. Zero-Shot and Few-Shot Prompting
  4. Role and Task Definition
  5. Structured Output Design
  6. Prompt Templates and Versioning
  7. Decomposition and Reasoning-Oriented Prompts
  8. Context Engineering Fundamentals
  9. Context Window Management
  10. Context Compression and Summarization
  11. Grounding and Source Attribution
  12. Prompt Injection Fundamentals
  13. Prompt Testing and A/B Experiments
  14. Building Reusable Prompt Libraries
Modul 10Building LLM-Powered Applications12 mövzu
  1. AI Chat Application Architecture
  2. Stateful and Stateless Conversations
  3. Conversation History Management
  4. Chat Session Persistence
  5. Token-Aware History Truncation
  6. Streaming Chat Interfaces
  7. User Authentication and Session Isolation
  8. Multi-Tenant AI Applications
  9. AI Gateway Design Patterns
  10. Error Handling and Graceful Degradation
  11. Usage Tracking and Quotas
  12. Deploying an End-to-End LLM Application

Praktik tapşırıq

ChatGPT-style AI Chat Platform, persistent sessions, streaming və model selection ilə.

03Mərhələ 3 · Təxminən 8 həftəRAG və bilik mühəndisliyi

Mənbə istinadları, giriş icazələri və ölçülə bilən keyfiyyətlə sənəd axtarışı sistemləri qur.

Modul 11Embeddings & Vector Search12 mövzu
  1. What Are Embeddings?
  2. Dense vs Sparse Representations
  3. Embedding Model Architectures
  4. Similarity Metrics: Cosine, Dot Product, Euclidean
  5. Semantic Search
  6. Approximate Nearest Neighbor Search
  7. HNSW, IVF, and Vector Indexing
  8. Vector Quantization
  9. Embedding Dimensions and Model Selection
  10. Multilingual Embeddings
  11. Embedding Evaluation
  12. Embedding Drift and Versioning
Modul 12Vector Databases & Hybrid Search12 mövzu
  1. Vector Database Internals
  2. PostgreSQL with pgvector
  3. Qdrant and Weaviate
  4. Milvus and Managed Vector Services
  5. Elasticsearch Vector Search
  6. Metadata Filtering
  7. Hybrid Search: BM25 + Dense Retrieval
  8. Reciprocal Rank Fusion
  9. Index Building and Updates
  10. Sharding and Replication
  11. Multi-Tenant Retrieval Isolation
  12. Vector Database Performance Benchmarking

Praktik tapşırıq

pgvector, Qdrant və Elasticsearch üzərində retrieval müqayisəsi.

Modul 13Retrieval-Augmented Generation15 mövzu
  1. Why RAG Exists
  2. RAG vs Fine-Tuning vs Long Context
  3. End-to-End RAG Architecture
  4. Document Ingestion Pipelines
  5. PDF, HTML, DOCX, and Markdown Parsing
  6. Text Chunking Strategies
  7. Semantic and Structure-Aware Chunking
  8. Parent-Child Retrieval
  9. Document Metadata and Provenance
  10. Query Embedding and Retrieval
  11. Context Assembly
  12. Grounded Answer Generation
  13. Citations and Source Verification
  14. Incremental Indexing and Document Updates
  15. Permission-Aware Retrieval

Praktik tapşırıq

PDF və digər sənədlərə sual verən, mənbəli cavab yaradan RAG assistant.

Modul 14Advanced RAG Architectures15 mövzu
  1. Naive RAG vs Advanced RAG
  2. Query Rewriting and Expansion
  3. Multi-Query Retrieval
  4. HyDE - Hypothetical Document Embeddings
  5. Cross-Encoder Reranking
  6. Contextual Retrieval
  7. Adaptive and Corrective RAG
  8. Self-RAG Concepts
  9. Agentic RAG
  10. GraphRAG and Knowledge Graphs
  11. Multi-Hop Reasoning and Retrieval
  12. Multi-Source Federated Retrieval
  13. Multimodal RAG
  14. Long-Context RAG Optimization
  15. Production RAG Architecture Trade-offs
Modul 15RAG Evaluation & Optimization14 mövzu
  1. Retrieval Evaluation Fundamentals
  2. Precision@K and Recall@K
  3. Mean Reciprocal Rank and nDCG
  4. Context Precision and Context Recall
  5. Answer Faithfulness and Groundedness
  6. Answer Relevance
  7. Hallucination Detection
  8. Building Golden Evaluation Datasets
  9. Synthetic Question Generation
  10. RAGAS and RAG Evaluation Tooling
  11. Latency, Cost, and Quality Trade-offs
  12. RAG Regression Testing
  13. A/B Testing Retrieval Strategies
  14. Diagnosing Retrieval vs Generation Failures

Praktik tapşırıq

Enterprise Knowledge Assistant, permission-aware retrieval, hybrid search, reranking və evaluation pipeline ilə.

04Mərhələ 4 · Təxminən 9 həftəAI agentləri və ağıllı iş axınları

Alətləri, yaddaşı və davamlı iş axınlarını dəqiq icazələr və nasazlıqdan bərpa mexanizmləri ilə birləşdir.

Modul 16AI Agents Fundamentals13 mövzu
  1. What Is an AI Agent?
  2. Chatbots vs Workflows vs Autonomous Agents
  3. Agent Architecture and Components
  4. The Agent Execution Loop
  5. Reasoning, Actions, and Observations
  6. ReAct and Tool-Using Agents
  7. Planning and Task Decomposition
  8. Agent State Management
  9. Tool Selection and Execution
  10. Stopping Conditions and Execution Budgets
  11. Deterministic vs Autonomous Behavior
  12. Failure Recovery and Agent Reliability
  13. Designing Agents Without Frameworks

Praktik tapşırıq

Framework istifadə etmədən tool-calling AI agent hazırlamaq.

Modul 17Tool Calling & Model Context Protocol16 mövzu
  1. Function Calling Deep Dive
  2. Tool Schemas and Argument Validation
  3. Parallel and Sequential Tool Calling
  4. Tool Result Handling
  5. Introduction to Model Context Protocol
  6. MCP Host, Client, and Server Architecture
  7. MCP Tools, Resources, and Prompts
  8. MCP Transport: stdio and Streamable HTTP
  9. Capability Discovery and Negotiation
  10. Building a Custom MCP Server
  11. Building an MCP Client
  12. Authentication and Authorization
  13. MCP Security and Trust Boundaries
  14. Tool Permissions and Human Approval
  15. Connecting Databases and External APIs
  16. Debugging and Testing MCP Integrations

Praktik tapşırıq

PostgreSQL, Jira və GitHub kimi servislər üçün məhdud icazəli MCP server.

Modul 18LangChain, LangGraph & Agent Frameworks15 mövzu
  1. LangChain Architecture and Abstractions
  2. Models, Messages, and Tools
  3. Building a Simple LangChain Agent
  4. LangGraph Architecture
  5. Nodes, Edges, and State
  6. Conditional Routing
  7. Checkpointing and Persistence
  8. Short-Term and Long-Term Memory
  9. Interruptions and Human-in-the-Loop
  10. Durable Execution and Resumability
  11. OpenAI Agents SDK
  12. Agent Handoffs and Guardrails
  13. LlamaIndex and Knowledge Agents
  14. Framework Comparison and Selection
  15. Avoiding Unnecessary Framework Complexity

Praktik tapşırıq

Eyni agent workflow-nu pure Python, LangGraph və Agents SDK ilə qurub müqayisə etmək.

Modul 19AI Agent Memory & Context Management14 mövzu
  1. What Is Memory in AI Systems?
  2. Short-Term vs Long-Term Memory
  3. Working, Episodic, and Semantic Memory
  4. Conversation Memory
  5. Persistent Memory Stores
  6. Memory Extraction and Summarization
  7. Context Compression
  8. Memory Retrieval and Relevance Ranking
  9. User Preferences and Personalization
  10. Memory Consolidation and Forgetting
  11. Memory Conflicts and Stale Information
  12. Privacy, Consent, and Data Deletion
  13. Memory Evaluation and Testing
  14. Designing a Persistent Personal AI Assistant
Modul 20Multi-Agent Systems & Orchestration16 mövzu
  1. Single-Agent vs Multi-Agent Architectures
  2. Agent Roles and Specialization
  3. Supervisor and Worker Patterns
  4. Sequential Agent Pipelines
  5. Parallel Agent Execution
  6. Routing and Dynamic Delegation
  7. Agent Handoffs
  8. Planner-Executor Patterns
  9. Evaluator-Optimizer Patterns
  10. Multi-Agent Shared State
  11. Agent-to-Agent Communication
  12. A2A Protocol Concepts
  13. Agent Coordination and Conflict Resolution
  14. Agentic Workflow Testing
  15. Multi-Agent Cost and Latency Optimization
  16. When Not to Use Multi-Agent Systems

Praktik tapşırıq

Researcher, Analyst, Reviewer və Report Writer agentlərindən ibarət research platforması.

Modul 21Durable & Event-Driven AI Workflows16 mövzu
  1. Why AI Agents Need Durable Execution
  2. Long-Running Agent Tasks
  3. Workflow State and Persistence
  4. Temporal for AI Orchestration
  5. Workflow and Activity Boundaries
  6. Retries, Timeouts, and Heartbeats
  7. Signals, Queries, and Human Approval
  8. Idempotency and Side-Effect Control
  9. Compensation and Recovery Patterns
  10. Kafka and Event-Driven AI Processing
  11. Asynchronous Job Execution
  12. Queue-Based Inference Workloads
  13. Distributed Agent Coordination
  14. Recovery After Worker Failure
  15. End-to-End Trace Correlation
  16. Designing Reliable AI Automation Systems

Praktik tapşırıq

Temporal + AI Agents + Kafka ilə uzunmüddətli, failure-resistant automation platforması.

05Mərhələ 5 · Təxminən 8 həftəModel mühəndisliyi və multimodal AI

Açıq çəkili modelləri işlət və uyğunlaşdır, şəkil və səslə işlə, modelin işləmə performansını ölç.

Modul 22Open-Weight LLMs & Local Inference12 mövzu
  1. Open-Weight Model Ecosystem
  2. Hugging Face Hub and Model Repositories
  3. Model Cards, Licenses, and Usage Restrictions
  4. Model Weights and Checkpoint Formats
  5. Loading Models with Transformers
  6. CPU vs GPU Inference
  7. VRAM and Memory Estimation
  8. Ollama and Local Model Runtimes
  9. Quantization: FP16, BF16, INT8, INT4
  10. GGUF and Quantized Model Formats
  11. Local Embedding and Reranking Models
  12. Model Quality and Hardware Trade-offs
Modul 23Fine-Tuning & Model Adaptation15 mövzu
  1. Pretraining vs Fine-Tuning
  2. Instruction Tuning and Supervised Fine-Tuning
  3. Training Dataset Construction
  4. Chat Templates and Conversation Formats
  5. Full Fine-Tuning vs Parameter-Efficient Fine-Tuning
  6. LoRA and QLoRA
  7. Adapter Training and Management
  8. Training Hyperparameters
  9. Dataset Quality and Contamination
  10. Preference Optimization and DPO
  11. RLHF and Reinforcement Learning Concepts
  12. Distillation and Smaller Specialized Models
  13. Evaluating Fine-Tuned Models
  14. Model Versioning and Deployment
  15. When Fine-Tuning Is Not the Right Solution

Praktik tapşırıq

Kiçik açıq çəkili instruction modelini xüsusi domain dataset-i ilə LoRA istifadə edərək fine-tune etmək.

Modul 24Multimodal AI Engineering15 mövzu
  1. Introduction to Multimodal Models
  2. Vision-Language Model Architecture
  3. Image Understanding and Visual Question Answering
  4. OCR and Document AI
  5. Tables, Charts, and Layout Understanding
  6. Speech Recognition and Transcription
  7. Text-to-Speech Systems
  8. Speech-to-Speech Architectures
  9. Audio Streaming and Voice Activity Detection
  10. Image Generation Fundamentals
  11. Diffusion Models and Latent Representations
  12. Video Understanding and Frame Processing
  13. Multimodal Embeddings
  14. Multimodal RAG Architecture
  15. Evaluating Multimodal Outputs

Praktik tapşırıq

Sənədi oxuyan, şəkilləri analiz edən və cavabı həm mətn, həm səslə verən assistant.

Modul 25Realtime Voice & Conversational AI15 mövzu
  1. Realtime AI System Architecture
  2. Speech-to-Text → LLM → Text-to-Speech Pipelines
  3. Native Speech-to-Speech Models
  4. WebSocket and WebRTC Fundamentals
  5. Audio Encoding and Streaming
  6. Voice Activity Detection
  7. Interruption and Barge-In Handling
  8. Turn Detection and Conversation Flow
  9. Realtime Function Calling
  10. Streaming Tool Results
  11. Latency Budgeting
  12. Voice Agent State Management
  13. Multilingual Voice Assistants
  14. Realtime Quality and Latency Testing
  15. Production Voice Agent Architecture
Modul 26Efficient LLM Inference & Serving16 mövzu
  1. LLM Serving Architecture
  2. Prefill vs Decode Phases
  3. Time to First Token and Tokens per Second
  4. Throughput vs Latency
  5. Continuous Batching
  6. KV Cache Management
  7. PagedAttention
  8. vLLM and Model Serving Engines
  9. Speculative Decoding
  10. Quantization for Serving
  11. Tensor and Pipeline Parallelism
  12. GPU Memory Management
  13. Model Warmup and Cold Starts
  14. Autoscaling GPU Inference
  15. Model Routing and Load Balancing
  16. Serving Benchmarks and Capacity Planning

Praktik tapşırıq

vLLM ilə model server, yük testi, paralel sorğular və ötürmə qabiliyyətinin təhlili.

06Mərhələ 6 · Təxminən 9 həftəAI sistemlərinin istismarı, LLMOps və təhlükəsizlik

AI sistemlərini qiymətləndir, qoru və yerləşdir. İzləmə, tutum planlaması və buraxılış yoxlamaları ilə istismarı idarə et.

Modul 27LLM Evaluation & AI Testing16 mövzu
  1. Why Traditional Testing Is Not Enough
  2. Deterministic vs Probabilistic Outputs
  3. Unit, Integration, and End-to-End AI Tests
  4. Golden Datasets and Test Cases
  5. Exact Match, Semantic Similarity, and Task Success
  6. LLM-as-a-Judge
  7. Pairwise Model Comparisons
  8. Human Evaluation and Labeling
  9. Agent Trajectory Evaluation
  10. Tool-Calling Accuracy
  11. Hallucination and Grounding Tests
  12. Adversarial and Safety Evaluation
  13. Offline and Online Evaluations
  14. Evaluation-Driven Development
  15. CI/CD Evaluation Gates
  16. Production Quality Monitoring
Modul 28AI Security, Privacy & Guardrails16 mövzu
  1. Threat Modeling for AI Applications
  2. OWASP Top 10 for LLM Applications
  3. Direct and Indirect Prompt Injection
  4. Jailbreaks and Instruction Hierarchy Attacks
  5. Sensitive Information Disclosure
  6. Tool Output and Document Trust Boundaries
  7. Excessive Agency and Privilege Escalation
  8. Data and Model Poisoning
  9. Secure Tool Execution and Sandboxing
  10. Least-Privilege Agent Permissions
  11. PII Detection and Redaction
  12. Input, Output, and Retrieval Guardrails
  13. Human Approval for High-Impact Actions
  14. API Key and Secret Management
  15. Audit Logs and Retention Policies
  16. AI Red Teaming and Security Testing

Praktik tapşırıq

RAG və agent tətbiqlərini prompt injection hücumlarına qarşı sınayan çoxqatlı müdafiə test mühiti.

Modul 29LLMOps, Observability & Monitoring16 mövzu
  1. MLOps vs LLMOps
  2. AI Application Lifecycle Management
  3. Prompt, Model, and Dataset Versioning
  4. Experiment Tracking
  5. LangSmith, Langfuse, and Phoenix Concepts
  6. Distributed Tracing for LLM Applications
  7. OpenTelemetry Integration
  8. Model Invocation and Tool Call Traces
  9. Token and Cost Observability
  10. Latency Percentiles and SLOs
  11. Quality and Safety Monitoring
  12. Evaluation Dashboards
  13. Feedback Collection
  14. Model Drift and Regression Detection
  15. Alerts, Incident Response, and Rollbacks
  16. Production AI Operations Runbooks
Modul 30Scalable AI System Design16 mövzu
  1. Designing an AI System for High Traffic
  2. AI Gateway and Model Router Architecture
  3. Stateless APIs and Stateful Workflows
  4. API Rate Limits and Admission Control
  5. Asynchronous Inference Queues
  6. Load Shedding and Backpressure
  7. Request Batching and Concurrency Control
  8. Prompt and Semantic Caching
  9. GPU Resource Scheduling
  10. Distributed Vector Search
  11. Multi-Region AI Infrastructure
  12. Tenant Isolation and Resource Quotas
  13. AI Service Resilience Patterns
  14. End-to-End Capacity Estimation
  15. Cost per Request and Unit Economics
  16. Designing for 100K+ Daily Active Users
Modul 31AI Deployment, Cloud & Infrastructure16 mövzu
  1. Dockerizing AI Services
  2. Kubernetes Fundamentals for AI Workloads
  3. CPU and GPU Workload Scheduling
  4. Model Artifact Storage
  5. Model Registry and Deployment Versioning
  6. CI/CD for AI Applications
  7. Infrastructure as Code
  8. Managed AI Platforms vs Self-Hosting
  9. AWS, Azure, and GCP AI Infrastructure
  10. Kubernetes Autoscaling
  11. Secrets and Configuration Management
  12. Blue-Green and Canary Deployments
  13. Model Rollbacks
  14. Data Pipeline Scheduling
  15. Disaster Recovery and Business Continuity
  16. Production Release Checklist
Modul 32Advanced AI Architecture & Emerging Patterns16 mövzu
  1. AI-Native Software Architecture
  2. Compound AI Systems
  3. Model and Tool Routing Architectures
  4. Agent Skills and Reusable Capabilities
  5. Sandboxed Code Execution for Agents
  6. Computer-Use Agents
  7. Browser and UI Automation Agents
  8. Deep Research Workflows
  9. Long-Running Autonomous Systems
  10. Agent Communication Protocols
  11. Knowledge Graphs and Neuro-Symbolic Approaches
  12. Synthetic Data Generation
  13. Small Specialized Model Architectures
  14. On-Device and Edge AI
  15. Evaluating New AI Technologies
  16. AI Architecture Decision Records

Praktik tapşırıq

Monitorinq, təhlükəsizlik, qiymətləndirmə, paylanmış infrastruktur və yerləşdirmə ilə işlək AI platforması.

12 layihə ilə AI portfolio

  • Machine Learning Prediction Service
    Model təlimi, əlamətlərin hazırlanması, qiymətləndirmə və FastAPI ilə yerləşdirmə.
  • Multi-Model AI Chat Platform
    LLM gateway, axın cavabları, saxlanılan sessiyalar, model seçimi və istifadə uçotu.
  • Intelligent Document Assistant
    PDF emalı, embedding-lər, pgvector, sənədə əsaslanan cavablar və istinadlar.
  • Enterprise RAG Search Engine
    Hibrid axtarış, nəticələrin yenidən sıralanması, müştəri izolyasiyası, qiymətləndirmə və artımlı indeksləmə.
  • Custom MCP Integration Platform
    MCP serveri, alət reyestri, sxem yoxlaması, təhlükəsiz icra və audit jurnalı.
  • Personal AI Assistant with Memory
    Agent vəziyyəti, uzunmüddətli yaddaş, fərdiləşdirilmiş kontekst və xarici əməliyyatlar.
  • Multi-Agent Research System
    Koordinator, araşdırmaçı, qiymətləndirici və hesabat müəllifi agentləri, tapşırıq ötürülməsi və icra izləməsi.
  • Realtime Voice AI Assistant
    Səs axını, danışığın kəsilməsinin idarəsi, alət çağırışları və aşağı gecikməli cavablar.
  • Domain-Specific Fine-Tuned LLM
    LoRA adapterləri, təlim məlumatları, qiymətləndirmə və optimallaşdırılmış lokal model icrası.
  • Intelligent Document Processing Pipeline
    OCR, VLM, strukturlaşdırılmış məlumat çıxarışı, etibarlılıq yoxlaması, icmal və davamlı iş axınları.
  • AI Evaluation & Observability Platform
    Etalon məlumat dəstləri, prompt sınaqları, icra izləri, reqressiya testləri və xərc panelləri.
  • Production AI Engineering Capstone
    RAG, agentlər, MCP, Temporal, qiymətləndirmə, təhlükəsizlik və miqyaslanan yerləşdirmə ilə çoxmüştərili AI SaaS.
YEKUN LAYİHƏ

AI Enterprise Workspace

Bilik axtarışı, şəxsi yaddaş, MCP inteqrasiyaları, ixtisaslaşmış agentlər, səsli əmrlər, təsdiq axınları, monitorinq və istifadə uçotu olan çoxmüştərili platforma qur.

  • Təkrar icra edilə bilən qiymətləndirmə məlumat dəsti
  • İcazə və müştəri izolyasiyası testləri
  • Nasazlıq yaratma və bərpa ssenariləri
  • Audit jurnalı və avtomatlaşdırılmış yerləşdirmə
  • Əvvəlcədən müəyyənləşdirilmiş gecikmə, xərc və keyfiyyət SLO-ları

Təklif olunan qiymətləndirmə

Nəzəri bilik testləri
15%
Praktik lablar
25%
Modul layihələri
25%
Arxitektura tapşırıqları
10%
Yekun layihə
25%

Təklif olunan keçid həddi 75%, yüksək nəticə hədəfi 90%-dir. Bu, kursdaxili qiymətləndirmə modelidir, rəsmi sənaye sertifikatı deyil.