Matagal na akong naghahanap ng paraan para hindi makalimot ang AI agent ko sa mga nakaraang usapan, at dito ko nakita ang sagot. Malinaw ang pagkakaexplica kung paano gamitin ang Mem0 para sa pangmatagalang memory, at yung paghahambing ng iba't ibang vector database ang pinakanagustuhan ko. Sumunod akong mabuti sa mga hakbang sa pag-store at pag-retrieve ng context, tapos gumana agad sa una kong subok. Mas naintindihan ko rin ngayon kung kailan dapat gumamit ng semantic search kaysa simpleng lookup. Sulit talaga para sa kahit sinong gustong gumawa ng stateful na agent.
AI Agent Belleğinin Temelleri: Mem0 ve Vector Databases
Mem0 ve modern vector depolama tekniklerini kullanarak bağlamı koruyabilen ve geçmiş etkileşimleri hatırlayabilen akıllı, stateful AI agent'lar oluşturmayı öğrenin.
-
💬
Yapay zekâ eğitmeni
Herhangi bir ders hakkında soru sor, istediğin an anında net bir yanıt al. -
🕐
İstediğin zaman başla
Program ya da son tarih yok — kendi hızında, istediğin zaman öğren. -
🌐
Türkçe
Dersler, görevler ve sertifika — hepsi tamamen kendi dilinde.
Bu kurs hakkında
AI agent'lar daha karmaşık hale geldikçe, geçmiş etkileşimleri hatırlama yeteneği gerçekten kişiselleştirilmiş deneyimler oluşturmak için temel bir gereklilik haline geliyor. Uzun süreli bellek olmadan, agent'lar bağlamı kaybeder ve tutarlı iş akışlarını sürdürmekte zorlanırlar. Bu kurs, AI uygulamalarınıza kalıcı bellek eklemenin temel kavramları konusunda size rehberlik eder. Stateless script'lerden geçmiş verileri alan, güncelleyen ve kullanan stateful agent'lara nasıl geçiş yapacağınızı öğreneceksiniz.
Neler öğreneceksiniz: [1] Stateful AI agent'ların temel kavramlarını ve bağlam korumanın neden önemli olduğunu anlayın. [2] Vector databases temellerini ve semantik bilgileri nasıl depoladıklarını keşfedin. [3] Kullanıcı tercihlerini ve geçmişini takip etmek için Mem0 kullanarak uzun süreli bellek çözümleri uygulayın. [4] Agent'ları depolanan bilgilerle bağlamak için temel Retrieval-Augmented Generation (RAG) modellerini uygulayın. [5] Bağlam pencerelerini yönetmek ve embedding modelleriyle etkili bir şekilde etkileşim kurmak için kod yazma pratiği yapın.
Kurs, pratik ve metin tabanlı kodlama egzersizlerine geçmeden önce AI belleği ve vector embeddings etrafındaki temel terminolojiyi tanımlayarak başlar. State management anlayışınızı adım adım geliştiren yapılandırılmış yazılı dersler üzerinde çalışacaksınız. Bu kurs, agentic AI dünyasını keşfetmek isteyen yeni başlayanlar ve hevesli geliştiriciler için tasarlanmıştır; önceden machine learning deneyimi gerekmez. AI uygulamalarınıza uzun süreli bellek gücü kazandırmak için bugün okumaya başlayın.
Ne elde edeceksin
-
📜
Tamamlama sertifikası
LinkedIn profilinize ekleyin -
💬
Kişisel AI öğretmeni
Bir kursta takıldın mı? Yerleşik öğretmenine istediğin zaman her şeyi sorabilirsin. -
🎧
Sesli versiyon dahil
Yolda öğren — ekrana gerek yok -
♾️
Ömür boyu erişim
İstediğin zaman dön, son kullanma tarihi yok -
📱
Telefon veya bilgisayar
Her yerde, her cihazda -
💸
14 gün iade
Sorgusuz -
⚡
Kısa ve odaklı
2 sa 48 dk pratik içerik
Yorumlar (11)
This course finally made the concept of agent memory click for me. Working through Mem0 alongside a vector database showed exactly how an agent can remember context across sessions instead of starting from zero every time.
Good deep dive into how Mem0 handles short and long-term memory for agents. The vector database section drags a little in places, but the hands-on examples more than make up for it.
Het gedeelte over hoe Mem0 herinneringen opslaat en weer ophaalt met een vectordatabase was precies de uitleg die ik nodig had.
The way this course breaks down short-term versus long-term memory using Mem0 finally made agent state management make sense to me.
Bisher hatte ich nur eine vage Vorstellung davon, wie KI-Agenten sich über mehrere Sitzungen hinweg an Kontext erinnern sollen, aber dieser Kurs erklärt das Prinzip mit Mem0 wirklich greifbar. Die Kombination aus Kurzzeit- und Langzeitgedächtnis wird nicht nur theoretisch beschrieben, sondern direkt in Code umgesetzt, was das Verständnis enorm erleichtert. Besonders der Teil über die Vektordatenbank und wie relevante Erinnerungen dort abgerufen werden, war für mich der Aha-Moment des Kurses. Man merkt, dass der Dozent selbst mit solchen Systemen arbeitet, weil die Beispiele nie künstlich wirken. Am Ende hatte ich einen Agenten, der sich tatsächlich an frühere Gespräche erinnert, was ich vorher nur aus Theorie-Videos kannte.
Раньше я довольно смутно представлял, как агенты вообще что-то запоминают между сессиями, а тут всё разложено по полочкам через Mem0. Особенно понравилось, как объясняется разница между кратковременной и долговременной памятью и зачем вообще нужна векторная база в этой связке. Примеры кода не оторваны от реальности — сразу видно, что автор сам строил такие системы. К середине курса я уже собрал своего агента, который помнит контекст из прошлых разговоров, и это реально работает. Пожалуй, лучший курс из тех, что я видел на тему памяти агентов.
AIエージェントが会話の文脈をどうやって覚えておくのか、ずっと曖昧にしか理解できていなかったのですが、この講座でMem0の仕組みを実際に手を動かしながら学んでようやく腑に落ちました。短期記憶と長期記憶を分けて扱う部分の説明が特に丁寧で、なぜベクトルデータベースが必要なのかも自然に理解できます。コード例もおもちゃのようなものではなく、実際に使えるレベルまで踏み込んでいるのが良かったです。講座の後半では自分で作ったエージェントが過去の会話をちゃんと覚えているのを見て、素直に感動しました。次はこれを自分のプロジェクトに組み込んでみようと思っています。
Mem0とベクトルデータベースを使ってエージェントに記憶を持たせる仕組みが、こんなに分かりやすく説明されているとは思いませんでした。
Bom sobre memória vetorial, ritmo meio rápido.
Ik snapte tot nu toe nooit goed hoe een AI-agent info tussen sessies zou moeten onthouden, maar deze cursus legt dat via Mem0 heel concreet uit. Het onderscheid tussen kortetermijn- en langetermijngeheugen wordt niet alleen uitgelegd maar ook meteen in code gebouwd, wat het meteen tastbaar maakt. Het stuk over de vectordatabase en hoe relevante herinneringen daaruit worden opgehaald was voor mij het moment waarop alles op zijn plek viel. De voorbeelden voelen nooit kunstmatig, je merkt dat de docent dit soort systemen zelf bouwt. Aan het einde had ik een agent die daadwerkelijk terugverwijst naar eerdere gesprekken, iets wat ik voorheen alleen in theorie had gezien.
Diğer öğrenciler şunları da aldı
🎓 Sertifikalı
Açık Kaynaklı LLM'lerle Özel Yapay Zeka: Yerel Yönetimi, RAG ve Ajanlar
Sertifika
Uygulama
599 ₺
→
💼 İşe hazırlayan
🎓 Sertifikalı
OpenAI Modellerini Düzenlemek: Kendi Verilerinizle LLM'leri Özelleştirin
Sertifika
Uygulama
599 ₺
→
🏆 En popüler
🎓 Sertifikalı
Azure OpenAI ve Azure AI Search ile RAG Sistemleri Geliştirme
Sertifika
Uygulama
599 ₺
→
💼 İşe hazırlayan
🎓 Sertifikalı
LangChain ile Yapay Zeka Uygulama Geliştirme
Sertifika
Uygulama
599 ₺
→
Sık sorulanlar
Bu kursu almak için neye ihtiyacım var? +
Sadece internetli bir telefon veya bilgisayar yeterli. Kurulum yok, özel donanım yok.
Nasıl ödeme yapabilirim? +
Stripe üzerinden kartla. Kart bilgilerini saklamıyoruz — Stripe güvenli şekilde işliyor.
Para iadesi alabilir miyim? +
Evet — 14 gün içinde tam iade, sorgusuz.
Erişimim ne kadar sürer? +
Sonsuza dek. Bir kez satın aldığında, kurs senindir — istediğin zaman dönebilirsin.
Sertifika alacak mıyım? +
Evet. Tamamladığında, LinkedIn profiline ekleyebileceğin bir sertifika alırsın.
Şu sektörlerdeki öğrenenler için
Teknoloji
Tasarım
Finans
Pazarlama
Sağlık
Eğitim
Konaklama
Üretim