Ensuring Code Quality and Security in AI Assisted Software Engineering eğitimi, yapay zeka destekli geliştirme araçlarından yararlanırken kod kalitesi, uygulama güvenliği ve uyumluluk sorumluluğunu korumak isteyen yazılım profesyonellerine yönelik uygulamalı bir programdır.

Üretken yapay zeka araçları yazılım geliştirme süreçlerini hızlandırabilir; ancak AI tarafından üretilen kodun doğrudan kabul edilmesi mantıksal hatalara, güvenlik açıklarına, gereksiz karmaşıklığa ve gözden kaçan edge case'lere yol açabilir. Eğitim, geliştiricilerin AI çıktısını eleştirel biçimde değerlendirmesine ve bu çıktıları sağlam yazılım mühendisliği uygulamalarıyla doğrulamasına odaklanır.

Katılımcılar; hallucinated API'ler, yanlış varsayımlar, eksik test senaryoları ve güvensiz kodlama kalıpları gibi yaygın AI kaynaklı sorunları inceler. Testing, static analysis, automated quality checks ve secure coding teknikleri gerçekçi senaryolar üzerinde uygulanır. OWASP Top 10 kapsamındaki riskler üzerinden AI tarafından oluşturulan kodun güvenlik açısından nasıl değerlendirileceği ve iyileştirileceği ele alınır.

Program ayrıca teknik kontrollerin ötesine geçerek code provenance, fikri mülkiyet, lisanslama, veri koruma ve kurumsal AI politikalarını kapsar. Böylece katılımcılar AI araçlarını yalnızca daha verimli değil, aynı zamanda kontrollü, güvenli ve kurumsal standartlarla uyumlu biçimde kullanmayı öğrenir.

Yapay Zekâ Destekli Yazılım Mühendisliğinde Kod Kalitesi ve Güvenliğini Sağlama Eğitimi programına Online Instructor-Led (canlı sanal sınıf) veya Classroom Based (sınıf eğitimi) formatlarında doğrudan katılım sağlayabilirsiniz. Ayrıca bu eğitimi kurumunuza özel olarak Online Instructor-Led, Classroom Based veya Onsite (yerinde eğitim) formatlarında, tercih ettiğiniz tarih ve lokasyonda organize edebiliriz. Detaylı bilgi ve kurumunuza özel planlama için bizimle iletişime geçebilirsiniz.

Kurumsal gruplar için bu eğitimi, kurumunuza özel Onsite (yerinde eğitim) formatında organize edebiliriz.

Önkoşullar

Katılımcıların:

En az bir programlama dilinde kod yazma deneyimine,
Version control ve testing gibi temel yazılım geliştirme uygulamalarına aşinalığa,
Uygulama güvenliği kavramları hakkında temel bilgiye,
GitHub Copilot veya benzeri AI destekli geliştirme araçları hakkında genel farkındalığa

sahip olmaları önerilir.

Kimler Katılmalı

Bu eğitim özellikle:

AI destekli kodlama araçlarını kullanan veya kullanmaya hazırlanan yazılım geliştiriciler ve mühendisler,
Kod kalitesi ve güvenlik standartlarından sorumlu teknik liderler,
Geliştirme süreçlerine otomasyon ve AI araçları entegre eden DevOps ve platform mühendisleri,
Daha geniş bir dijital dönüşüm kapsamında yazılım geliştirme süreçlerinde AI kullanımını benimseyen kuruluşların teknik ekipleri

için tasarlanmıştır.

Neler Öğreneceksiniz

Eğitimin sonunda katılımcılar:

Kod kalitesi ve güvenliğine ilişkin sorumluluğu koruyarak AI destekli geliştirme araçlarını kullanabilir,
AI tarafından oluşturulan kod içerisindeki mantıksal hataları, güvensiz kalıpları ve diğer yaygın sorunları belirleyebilir,
AI destekli geliştirme süreçlerine testing, static analysis ve automated quality checks dahil edebilir,
OWASP Top 10 ile ilişkili güvenlik açıklarını tespit ederek uygun düzeltmeleri uygulayabilir,
AI tarafından üretilen kodu maintainability, performance ve robustness açısından refactor edebilir,
AI çıktılarının hangi durumlarda kullanılabileceğini ve ne zaman ek doğrulama gerektiğini değerlendirebilir,
Sorumlu AI destekli yazılım geliştirmeye yönelik kurumsal governance çalışmalarına katkıda bulunabilir.

Eğitim İçeriği

AI Destekli Geliştirmeye Başlangıç

AI destekli yazılım geliştirme araçları ve yeteneklerine genel bakış
Model karşılaştırma araçları ve farklı prompting yaklaşımlarının gösterimi
Üretkenlik kazanımları ile kalite ve güvenlik arasındaki trade-off'lar
Mevcut geliştirme süreçlerinde AI kullanımına ilişkin grup tartışması
Lab: AI tarafından oluşturulan kodun kalitesini değerlendirme
AI çıktılarını yapılandırılmış bir kontrol listesiyle inceleme
Correctness, maintainability ve security sorunlarını belirleme
Bulguları risk seviyesine göre sınıflandırma ve önceliklendirme

Challenge: Task Management API

Dependency ve scheduling logic içeren bir task manager oluşturma
Circular dependency ve resource conflict sorunlarını tespit etme
Uygulamayı iş gereksinimlerine göre değerlendirme
Structured code review tekniklerini uygulama

AI Kaynaklı Kod Kalitesi Sorunlarını Anlamak

AI-generated code içerisindeki yaygın hata kalıpları
Hallucinated API'ler ve hatalı varsayımlar
Gizli karmaşıklık ve over-engineering
Eksik edge case'ler ve tutarsız mantık
İnsan ve AI tarafından oluşturulan kodlarda ortak coding standards sağlama
Linters, formatters ve automated code review araçlarını sürece dahil etme
Pull request ve code review uygulamalarını değerlendirme

Lab: AI Kodunu Test Etme ve Refactoring

AI tarafından oluşturulan unit test'leri üretme ve çalıştırma
Test coverage içerisindeki boşlukları belirleme
Invalid inputs ve concurrency gibi edge case'leri doğrulama
Kodu clarity, modularity ve maintainability açısından refactor etme
Logging ve error handling ekleme
Performance iyileştirmeleri gerçekleştirme

Challenge: E-Commerce Pricing Engine

İndirim, vergi ve promosyonları kapsayan fiyatlandırma mantığı geliştirme
Yanlış hesaplamaları ve edge case problemlerini belirleme
Test coverage'ı geliştirme ve deterministic sonuçlar sağlama
Static analysis ve quality gates uygulama

AI Destekli Geliştirmede Güvenlik

AI-generated code açısından OWASP Top 10 risklerine giriş
Authentication, data handling ve API'lerde karşılaşılan yaygın güvenlik açıkları
Security scanning ve dependency analysis araçları
Secure coding uygulamalarının AI iş akışlarıyla bütünleştirilmesi

Lab: Güvenlik Açıklarını Bulma ve Düzeltme

AI tarafından oluşturulan bir user management sistemi üzerinde aşağıdaki riskler incelenir:

Broken access control
Zayıf cryptographic uygulamalar
Injection açıkları
Authentication zayıflıkları
Manuel inceleme sonuçlarını automated security tools ile karşılaştırma
Parameterised queries uygulama
Güçlü password hashing kullanma
Input validation ve sanitisation
Secure token handling

Güvenlik Testleri ve Doğrulama

Saldırı senaryolarını simüle eden test case'ler oluşturma
Temel penetration testing senaryolarını uygulama
Yapılan düzeltmeleri güvenlik gereksinimlerine göre doğrulama

İleri Seviye Uygulama: Multi-Factor Authentication

Sistemi güvenli authentication mekanizmalarıyla genişletme
Edge case'leri değerlendirme
Timing attack risklerini ele alma
Kullanılabilirlik ile güvenlik arasında uygun dengeyi kurma

Governance, Fikri Mülkiyet ve Uyumluluk

Code provenance ve AI-generated content
Lisanslama riskleri ve intellectual property konuları
Veri koruma gereksinimleri
Kurumsal AI politikaları
Responsible AI development uygulamalarının oluşturulması

Grup Çalışması: Responsible AI Coding Policy

AI araçlarının kullanımına yönelik kurumsal standartlar oluşturma
Tool selection ve approval süreçleri
Code attribution ve IP protection
Quality ve security gates
Developer training ve competency gereksinimleri
Incident response ve audit süreçleri

Sektörel Senaryo Çalışmaları

Finansal hizmetler
Sağlık
Kamu
Perakende
Sektöre özgü regulatory ve compliance gereksinimlerini belirleme
Üretkenlik ile risk yönetimi arasında denge kurma

Politika Sunumu ve Değerlendirme

Ekiplerin oluşturduğu politikaları sunması ve değerlendirmesi
İyi uygulamaları ortak bir yapıda birleştirme
Implementation roadmap ve success metrics belirleme

Kapanış

AI-generated code'un eleştirel değerlendirilmesine ilişkin temel noktaların pekiştirilmesi
Kazanımların gerçek geliştirme ortamlarına uyarlanması
AI destekli yazılım geliştirme yolculuğundaki sonraki adımların belirlenmesi

Neden Bizi Seçmelisiniz

1995’ten beri Birleşik Krallık merkezli lider bir global eğitim sağlayıcısıyız.

Yapay Zekâ Destekli Yazılım Mühendisliğinde Kod Kalitesi ve Güvenliğini Sağlama Turkmenistan eğitimine Bilginç IT Academy'nin canlı ve etkileşimli sanal sınıf ortamında katılabilirsiniz. Online Instructor-Led eğitimlerimize bireysel olarak genel katılıma açık (Public) sınıflardan katılabileceğiniz gibi, kurumunuza özel (Private / In-house) bir sınıf da planlayabilirsiniz.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Online Instructor-Led
Katılım Modeli (Participation Model): Genel Katılıma Açık (Public) / Kuruma Özel (Private / In-house)
Canlı ve Etkileşimli Eğitim: Eğitmeninizle gerçek zamanlı iletişim kurun; soru-cevap, uygulama ve grup çalışmalarıyla öğrenme sürecine aktif olarak katılın.
Esnek Katılım: Evinizden, ofisinizden veya internet erişiminizin bulunduğu herhangi bir lokasyondan eğitime katılın.
Uzman Eğitmen Kadrosu: Sektör deneyimine sahip, alanında yetkin eğitmenlerden güncel ve uygulanabilir bilgiler edinin.
30 Yılı Aşkın Deneyim: Bilginç IT Academy'nin 1995 yılından bu yana süregelen eğitim uzmanlığından yararlanın.
Dünya Genelinde Erişim: Turkmenistan dahil dünyanın farklı lokasyonlarından canlı sanal sınıflarımıza katılabilir veya kurumunuza özel online eğitim planlayabilirsiniz.

Ensuring Code Quality and Security in AI assisted Software Engineering Turkmenistan eğitimine yüz yüze sınıf ortamında katılabilirsiniz. Classroom Based eğitimlerimiz genel katılıma açık (Public)sınıflar veya kurumunuza özel (Private / In-house)sınıflar şeklinde planlanabilir.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Classroom Based
Katılım Modeli (Participation Model): Genel Katılıma Açık (Public) / Kuruma Özel (Private / In-house)
Yüz Yüze Öğrenme: Eğitmeniniz ve diğer katılımcılarla doğrudan iletişim kurarak etkileşimli bir sınıf deneyimi yaşayın.
Deneyimli Eğitmenler: Sektörde uzun yıllara dayanan deneyime sahip uzmanlardan gerçek dünya örnekleriyle öğrenin.
Profesyonel Eğitim Ortamı: Teknolojik altyapısı güçlü, konforlu ve öğrenmeye uygun sınıflarda eğitim alın.
Uygulamalı Öğrenme: Eğitim içeriğine bağlı olarak uygulamalar, senaryolar, vaka çalışmaları ve eğitmen yönlendirmeli çalışmalarla teorik bilgilerinizi pratiğe dönüştürün.

Ensuring Code Quality and Security in AI assisted Software Engineering Turkmenistan eğitimini kurumunuza özel olarak kendi ofisinizde veya tercih ettiğiniz lokasyonda gerçekleştirebilirsiniz. Bilginç IT Academy eğitmenleri, kurumunuzun ihtiyaçlarına göre planlanan eğitim için belirlediğiniz lokasyona gelebilir.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Onsite
Katılım Modeli (Participation Model): Kuruma Özel (Private / In-house)
Tercih Ettiğiniz Lokasyonda Eğitim: Eğitimi şirketinizin ofisinde veya belirlediğiniz farklı bir lokasyonda organize edin.
Kuruma Özel İçerik: Eğitim programını şirketinizin projelerine, ekip yapısına, mevcut yetkinlik seviyesine ve iş ihtiyaçlarına göre uyarlayın.
Ekip Odaklı Öğrenme: Ekibinizin aynı içerik ve yaklaşım etrafında gelişmesini sağlayarak kurum içi bilgi paylaşımını ve iş birliğini güçlendirin.
Esnek Planlama: Eğitim tarihini, lokasyonunu ve programını kurumunuzun operasyonel ihtiyaçlarına göre planlayın.
Global Eğitim Organizasyonu: Eğitimi Turkmenistan lokasyonunda veya tercih ettiğiniz farklı bir ülkede/lokasyonda kurumunuza özel olarak organize edebilirsiniz.

Ensuring Code Quality and Security in AI assisted Software Engineering Turkmenistan Eğitimi