HSD AGÜ From Model to Agent Mini Bootcamp

Machine Learning temellerinden başlayarak MLOps pratikleri ve Generative AI entegrasyonuna kadar uzanan 3 haftalık yoğun eğitim programı.

Proje Genel Bakış

KrediPusula - Kullanıcıların kredi uygunluğunu analiz eden, kişiselleştirilmiş kredi önerileri sunan ve yapay zeka destekli asistan ile 7/24 destek sağlayan akıllı kredi danışmanlık platformu.

🌐 Canli Demo: kredipusula.onrender.com

Haftalik Plan

Hafta 1: AI/ML Temelleri - Kredi risk tahmin modeli — Yayın Kaydı
Hafta 2: MLOps - REST API, deployment ve monitoring — Yayın Kaydı Part 1 | Part 2
Hafta 3: GenAI Temelleri - Generative temelli musteri destek botu — Yayın Kaydı

Tech Stack

Kategori	Teknolojiler
Data & ML	NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost
Tuning & Tracking	Optuna, MLflow
Backend	FastAPI, Uvicorn, SQLite
Frontend	React, TypeScript, Tailwind CSS, Vite
GenAI & RAG	Google GenAI SDK (Gemini), FAISS, Gemini Embedding
Deployment	Render.com

Repository Yapisi

hsd_agu_egitim/
├── data/
│   ├── german_credit_data.csv        # German Credit Risk veri seti
│   ├── soru_cevap_data.md            # Chatbot Q&A bilgi tabani (250 soru-cevap)
│   └── index_store/                  # FAISS index ve dokuman cache
│       ├── faiss_index.bin           # Vektor indeksi
│       └── documents.pkl             # Dokuman listesi
│
├── notebooks/
│   ├── 01_eda.ipynb                  # Kesifci veri analizi
│   ├── 02_baseline.ipynb             # Baseline model egitimi ve karsilastirma
│   ├── 03_feature_engineering.ipynb  # FE, tuning, threshold optimizasyonu
│   ├── GenAI_Fundamentals.ipynb      # GenAI temelleri egitim notebooku
│   └── GenAI_RAG_Agent_Concepts.ipynb # RAG & Agent kavramlari egitim notebooku
│
├── models/
│   └── lightgbm_tuned_pipeline.pkl   # Egitilmis LightGBM pipeline
│
├── src/
│   ├── backend/                      # FastAPI REST API
│   │   ├── main.py                   # Uygulama giris noktasi, endpointler, CORS
│   │   ├── model.py                  # Model yukleme ve tahmin
│   │   ├── schemas.py                # Pydantic veri semalari
│   │   ├── feature_eng.py            # Feature engineering (inference)
│   │   ├── rag_service.py            # RAG + Agent chatbot servisi (FAISS, Gemini)
│   │   ├── database.py               # SQLite: sohbet gecmisi ve tahmin kayitlari
│   │   └── README.md                 # Backend dokumantasyonu
│   │
│   └── frontend/                     # React + TypeScript web uygulamasi
│       ├── src/
│       │   ├── components/           # Navbar, Footer, CreditForm, ResultCard, Calculator, ChatWidget
│       │   ├── pages/                # HomePage, ApplyPage, CalculatorPage, InfoPage
│       │   └── lib/                  # API katmani, session yonetimi, yardimci fonksiyonlar
│       ├── package.json
│       └── README.md                 # Frontend dokumantasyonu
│
├── docs/
│   ├── week1/README.md               # Hafta 1 ders notlari
│   ├── week2/README.md               # Hafta 2 ders notlari
│   ├── week3/README.md               # Hafta 3 ders notlari
│   └── deployment.md                 # Deployment rehberi
│
├── requirements.txt                  # Production Python bagimliliklari
├── pyproject.toml                    # Gelistirme bagimliliklari (uv)
└── .gitignore

Hizli Baslangic

# 1. Repository'yi klonla
git clone https://github.com/Turkish-AI-Community/hsd-agu-egitim.git
cd hsd-agu-egitim

# 2. Python bagimliklarini yukle
uv sync

# 3. Gemini API anahtarini ayarla (chatbot icin gerekli)
#    .env dosyasina GEMINI_API_KEY=... ekle
#    Anahtar: https://aistudio.google.com/ adresinden alinabilir

# 4. Backend'i baslat
uv run uvicorn src.backend.main:app --reload

# 5. Frontend'i baslat (ayri terminal)
cd src/frontend
npm install
npm run dev

Backend: http://localhost:8000 | Frontend: http://localhost:5173