İçeriğe atla
Şimdi yükleniyor
  • Anasayfa
  • Azure & Bulut
    • Microsoft Azure
    • Bulut Altyapı
    • Microsoft 365
  • Yazılım
    • DevOps
    • Geliştirici Araçları
    • Konteyner & K8s
  • AI & Veri
    • Yapay Zeka
    • Veri & Analitik
  • Güvenlik
    • Güvenlik & Kimlik
    • Kurumsal Teknoloji
  • Hakkımda
    • İletişim
×
  • Bulut Altyapı
  • DevOps
  • Geliştirici Araçları
  • Güvenlik & Kimlik
  • Konteyner & Kubernetes
  • Kurumsal Teknoloji
  • Microsoft 365
  • Microsoft Azure
  • Veri & Analitik
  • Yapay Zeka
  • Başlangıç
  • Yapay Zeka
  • VSLive! Microsoft AI Hackathon 2026: Takımını Kodla Eve Gönder
Kurumsal Teknoloji Microsoft Azure Yapay Zeka Azure OpenAI, DevOps, kurumsal inovasyon, Microsoft AI Hackathon, prototip geliştirme, takım çalışması, VSLive A.KILIÇ 25/05/2026 0 Yorumlar

VSLive! Microsoft AI Hackathon 2026: Takımını Kodla Eve Gönder

VSLive! Microsoft AI Hackathon 2026: Takımını Kodla Eve Gönder
Ana Sayfa › Kurumsal Teknoloji › VSLive! Microsoft AI Hackathon 2026: Takımını Kodla Eve Gönder
📑 İçindekiler
  1. Konferanstan Fazlası: Neden Bu Hackathon Dikkat Çekiyor?
  2. Gündüz Öğren, Gece İnşa Et
  3. Küçük ekip mi, büyük kurum mu?
  4. Jürinin Bakışı Sert Ama Doğru
  5. Ekip Ne Yaparsa Daha Çok Kazanır?
  6. Dikkat edilmesi gerekenler
  7. Neden Bu Tip Etkinlikler Türkiye İçin Değerli?
  8. Sıkça Sorulan Sorular
  9. Bu hackathon kime göre?
  10. Sadece demo mu çıkıyor, yoksa gerçekten işe yarayan kod mu?
  11. Küçük şirketler için de anlamlı mı?
  12. Maliyet riski var mı?
  13. Kaynaklar ve İleri Okuma
⏱️ 6 dk okuma📅 25 Mayıs 2026👁️ görüntülenme

Konferanstan Fazlası: Neden Bu Hackathon Dikkat Çekiyor?

Doğrusu, Bakın şimdi, konferansa gidip cebini notla dolduran. Ofise dönünce yine aynı backlog’un içine gömülen ekipleri ben çok gördüm. Hatta 2024’ün Kasım ayında, İstanbul’da bir finans müşterisinde tam da bunu konuştuk; ekip Redmond’a değil ama Avrupa’daki bir etkinliğe gitmişti. Dönüşte herkes baya heyecanlıydı, sonra üç gün içinde o enerji buhar öldü. İşin aslı şu ki, iyi içerik tek başına yetmiyor. İnsanların yanında kod yazacağı, hata alıp çözeceği, akşam oturup gerçekten bir şey çıkaracağı zaman gerekiyor.

Bakın, VSLive! Microsoft AI Hackathon 2026’nın cazibesi burada başlıyor. Gün içinde öğreniyorsun, gece gelip yapıyorsun. Yanı sadece “şunu dinledim” demek yok; ortaya çalışan bir prototip çıkarmak var. Ben bunu Azure danışmanlığı yaptığım projelerde de hissediyorum: ekipler bazen doğru fikre sahip oluyor ama o fikri güvenli, sürdürülebilir ve sunulabilir hâle getirecek odak zamanı bulamıyor. İşte bu etkinlik biraz o boşluğu kapatmaya çalışıyor.

Doğrusu, Ha bu arada, böyle formatlar özellikle kurumsalda baya iş görüyor. Startup tarafında hızlı deneme kültürü zaten daha rahat ilerliyor; ama enterprise dünyasında işler öyle değil. Güvenlik onayı var, mimarı inceleme var, veri erişimi var… derken fikir kayboluyor. Böyle bir hackathon işe o fikri kısa sürede elle tutulur hâle getiriyor.

Çok konuştum, örnekle göstereyim. Bu konuyla ilgili PowerShell macOS’ta Neden Artık Daha Sakin Çalışıyor? yazımıza da göz atmanızı tavsiye ederim.

Bir de şunu söyleyeyim: ben 2019’da Ankara’da bir kamu projesinde buna benzer kapalı devre bir “build week” yapmıştım. Üç gün boyunca ekibi toplantılardan çekip sadece uygulama geliştirmeye odakladık. Sonuç? Normalde iki sprint sürecek POC’yi beş günde ayağa kaldırdık. Her şey mükemmel değildi tabiî, ama ilk kez ekip aynı masada aynı probleme bakabildi.

Gündüz Öğren, Gece İnşa Et

Bu modelin en güçlü yanı ritmi değiştiriyor olması. Sabah Visual Studio, C#,.NET, Azure OpenAI ya da Foundry" data-glossary-term="Microsoft Foundry">Microsoft Foundry üzerine oturum dinliyorsun; akşam işe duyduğunu unutmaya fırsat kalmadan kod yazıyorsun. Bu önemli çünkü öğrenme ile uygulama arasındaki süre uzadıkça bilgi sönüyor. Bunu sahada defalarca gördüm.

Mesela 2025’in Mart ayında Logosoft’ta bir üretim müşterisinde Copilot destekli iç araç geliştirme konuşuyorduk. Ekip gündüz eğitim aldı ama akşam uygulama yapamadığı için ertesi hafta soruların yarısı tekrar geldi. Az önce X dedim ama aslında Y daha doğru olabilir: sorun eğitim eksikliği değildi, pratik eksikliğiydi.

Kendi deneyimimden konuşuyorum, E tabi hackathon formatı burada fark yaratıyor çünkü mentör desteği de var. Yanı takımınız kendi kendine boğuşmuyor; Microsoft mühendisleri ve MVP’ler orada oluyor (buna dikkat edin). Açık konuşayım, bu çok kıymetli. Çünkü üretimde karşılaşacağınız mimarı kararları biri size teoride anlatınca başka oluyor… yanınızda birlikte çözünce başka.

Bunu biraz açayım.

Bir de işin insanı tarafı var: takım halinde gidince ortak dil oluşuyor. Tek kişinin not — en azından ben öyle düşünüyorum — alıp dönmesi yerine üç kişinin aynı problem etrafında tartışması çok daha değerli. Sonra ofise dönünce “hangi model?” sorusu havada kalmıyor; herkes neyi neden seçtiğini biliyor. Daha fazla bilgi için LLM Cold Start Derdi: Blob Stream ile Hız Kazanmak yazımıza bakabilirsiniz.

Küçük ekip mi, büyük kurum mu?

Küçük bir startup iseniz hedefiniz net olmalı: tek use case seçin. Önü uçtan uca çalıştırın (evet, doğru duydunuz). Mesela müşteri destek asistanı ya da iç doküman arama botu gibi dar ama gerçek bir senaryo alın. Kurumsal tarafta işe durum biraz farklı; sız yalnızca demo istemezsiniz, güvenlik ve yönetişim de istersiniz (bu konuda ikircikliyim)

Eh, Büyük organizasyonlarda benim önerim şu olur: hackathona katılan ekibi çapraz fonksiyonlu kurun. Bir geliştirici, bir platform tarafı insanı ve mümkünse güvenlikten biri olsun (kendi tecrübem). Çünkü aksi hâlde demo güzel görünür ama canlıya geçişte duvara toslarsınız… maalesef bu çok tanıdık bir hikâye.

Çok konuştum, örnekle göstereyim.

💡 Bilgi: Eğer bütçe kısıtlıysa önce tam kapsamlı PoC yerine küçük bir AI yardımcı aracı deneyin; örneğin iç ticket özetleme ya da bilgi tabanı arama gibi düşük riskli kullanım alanlarıyla başlayın.

Jürinin Bakışı Sert Ama Doğru

Doğrusu, Bana göre değerlendirmenin dört ayağı yerinde dürüyor: mimarı tasarım, güvenlik ve emniyet, iş problemiyle uyum ve kullanıcı deneyimi (ben de ilk duyduğumda şaşırmıştım). bunlar olmadan AI demosu sadece gösteri olur. Kâğıt üstünde süper görünen birçok fikir pratikte yürümüyor çünkü gerçek hayatta loglama var, erişim kontrolü var, maliyet var.

Bu yaklaşımı seviyorum çünkü enterprise ekiplerin alışkanlığını doğru yöne itiyor. “En havalı prompt’u kim yazdı?” yerine “bu çözüm gerçekten çalışıyor mu?” diye soruluyor olması bence doğru yönde atılmış adım. Yine de eksik olan şey şu olabilir: bazı ekipler değerlendirme baskısıyla fazla temkinli davranıp yaratıcı kısmı geri plana atabilir. Daha fazla bilgi için GitHub’ın Erişilebilirlik Yolculuğunda Yeni Dönem yazımıza bakabilirsiniz. Bu konuyla ilgili Visual Studio’da Plan Agent: Kodu Yazmadan Önce Durup Düşünmek yazımıza da göz atmanızı tavsiye ederim. Bu konuyla ilgili Agent Governance Toolkit ile MCP Güvenliği: .NET’te Yeni Katman yazımıza da göz atmanızı tavsiye ederim.

AI projelerinde en büyük hata çoğu zaman model seçimi değil; sınırları belirsiz bırakmak oluyor.

Ben AZ-305’e hazırlanırken bile hep aynı şeyi düşündüm: mimariyi çizmek kolaydır, sınırlarını koymak zordur (ciddiyim). Burada da aynısı geçerli. Model router mı kullanacaksın? Agent workflow mu olacak? Prompt injection riskini nasıl kapatacaksın? Bunlar cevaplanmadan çıkan demo biraz parlatılmış oyuncak gibi kalıyor.

Konu Startup yaklaşımı Enterprise yaklaşımı
Kapsam Tek use case Çoklu entegrasyon
Maliyet Düşük başlangıç maliyeti Kontrollü bütçe ve FinOps şart
Risk yönetimi Daha esnek Daha sıkı onay mekanizması
Teslim hedefi Hızlı demo Sürdürülebilir prototip

Ekip Ne Yaparsa Daha Çok Kazanır?

Küçük bir detay: Lafı gevelemeden söyleyeyim: her şeyi taşımaya çalışmayın. İki ya da üç geliştiriciyle gitmek bazen beş kişiyle gitmekten daha iyi sonuç veriyor çünkü koordinasyon yükü azalıyor. Tahmin eder mısınız? Ekip küçükse herkesin rolü belli olsun; biri UI’a baksın, biri API’ye baksın, biri de entegrasyona odaklansın.

Eğer kurum tarafındaysanız ilk işinizi teknik borcu azaltacak şekilde planlayın. Mesela hazır kimlik doğrulama kullanın, ayrı ayrı auth akışı icat etmeyin. Ben 2023’te İzmir’de bir telekom müşterisinde bunun tersini yaşadım; iki haftalık hack sprint’in yarısı login problemlerine gitti. Ekip en başta basit çözüme yönelmemişti. Hayal kırıklığıydı açıkçası.

Bütçe tarafını da unutmayalım. Azure OpenAI veya Foundry kullandığınızda token maliyeti TL bazında küçük görünse bile kullanım artınca tablo değişir. Hele bir de deneme ortamında gereksiz uzun prompt’lar ve kontrolsüz çağrılar faturayı şişirir. Bence ilk yapılacak işlerden biri rate limit ve logging düzenini kurmak olmalı.

Dikkat edilmesi gerekenler

  1. Kapsamı küçültün ama etkisini büyütün.
  2. Mental olarak “demo” değil “kanıtlanabilir çalışma” hedefleyin.
  3. Sadece modeli değil veri akışını da düşünün. — bunu es geçmeyin
  4. Maliyet takibini ilk günden açın.
  5. Güvenliği sonradan eklemeyin; en başa koyun.

Neden Bu Tip Etkinlikler Türkiye İçin Değerli?

Bunu Türkiye’deki şirketler açısından değerlendirirsek tablo biraz farklı görünüyor. Bizde birçok ekip hâlâ pilot ile üretim arasındaki köprüyü kurmakta zorlanıyor. Fikir iyi oluyor ama karar süreçleri uzadığı için momentum kayboluyor. Hackathon formatı bu yüzden faydalı; çünkü kısa süre içinde somut çıktı veriyor. Yönetimin önüne gösterilebilir bir sonuç koyuyor.

Kendi müşterilerimde gördüğüm kadarıyla Türkiye’de benimsenme hızı teknik yeterlilikten çok organizasyonel çeviklikle ilgili. Teknik ekip hazır olsa bile satın alma,güvenlik,hukuk ve operasyon katmanları arasında sıkışabiliyor. O yüzden böyle etkinliklere gönderilen ekibin sadece kodla değil iletişim diliyle de dönmesi önemli: “Neyi neden yaptık?” sorusuna net cevap verebiliyorsa proje ilerler.

Neyse uzatmayalım… Eğer şirketiniz AI konusunda ciddiyseniz bu tarz bir hackathon’u eğitim gideri gibi değil,stratejik hızlandırıcı gibi görün. Hatta imkân varsa dönüşte iki haftalık mini-uygulama penceresi ayarlayın; yoksa o güzel fikir yine backlog’un dibine iner.

Sıkça Sorulan Sorular

Bu hackathon kime göre?

Aslında daha çok ürün geliştiren yazılım ekiplerine göre. Yanı özellikle.NET, Azure, Visual Studio veya GitHub Copilot kullananlar iyi fayda görüyor. Yöneticiyseniz, ekibinizi ortak bir bağlam kazansın diye göndermek bence çok mantıklı.

Sadece demo mu çıkıyor, yoksa gerçekten işe yarayan kod mu?

Amaç çalışan kod çıkarmak. Tam ürün tabiî ki olmuyor, ama iyi kurgulanırsa ciddi, yeniden kullanılabilir bir temel oluşuyor. Açıkçası ben olsam o çıktıyı doğrudan PoC’den production-ready’e taşımaya çalışırdım.

Küçük şirketler için de anlamlı mı?

Evet, hatta bazen daha da anlamlı. Mesela küçük ekiplerde karar alma hızlı olduğu için öğrenilen şey hemen uygulanabiliyor. Büyük kurumlarda işe, tecrübeme göre, somut çıktı almak biraz daha disiplin istiyor.

Maliyet riski var mı?

Var, özellikle model çağrıları kontrolsüz kalırsa maliyet hızla artabiliyor (inanın bana). Yanı ilk günden limit, loglama ve kullanım izleme kurmak şart (kendi tecrübem). İlginç, değil mi? Yoksa sadece deneme ortamı bile sürpriz bir fatura çıkarabiliyor, dikkat!

Kaynaklar ve İleri Okuma

İlginç olan şu ki, Microsoft Azure AI Foundry Resmî Dokümantasyonu

Aslında, Azure OpenAI Service Resmî Dokümantasyonu

Visual Studio Resmî Dokümantasyonu

Aşkın KILIÇ
Aşkın KILIÇYazar

20+ yıl deneyimli Azure Solutions Architect. Microsoft sertifikalı bulut mimari ve DevOps danışmanı. Azure, yapay zekâ ve bulut teknolojileri üzerine Türkçe teknik içerikler üretiyor.

AZ-305AZ-104AZ-500AZ-400DP-203AI-102

İlgili Yazılar

GitHub Copilot CLI Nedir ve Nasıl Kurulur: İlk Adımlar
GitHub Copilot CLI Nedir ve Nasıl Kurulur: İlk Adımlar12 Nis 2026
GitHub Bildirimlerinde Sıralama Geldi: Küçük Detay mı?
GitHub Bildirimlerinde Sıralama Geldi: Küçük Detay mı?9 Nis 2026
GitHub Copilot Kodlama Ajanı ile Azure’u Birleştirmek: Yeni azd Uzantısıyla Sıkıcı Kurulumlara Elveda
GitHub Copilot Kodlama Ajanı ile Azure’u Birleştirmek: Yeni azd Uzantısıyla Sıkıcı Kurulumlara Elveda18 Mar 2026
Copilot SDK: Ajanları Kendi Uygulamana Taşırken Ne Değişiyor?
Copilot SDK: Ajanları Kendi Uygulamana Taşırken Ne Değişiyor?3 Nis 2026

Bu içerik işinize yaradı mı?

Benzer içerikleri kaçırmamak için beni sosyal medyada takip edin.

X / Twitter LinkedIn YouTube GitHub

Haftalık Bülten

Her pazar özenle seçilmiş teknoloji yazıları doğrudan e-postanıza gelsin.

Etiket Azure OpenAI DevOps kurumsal inovasyon Microsoft AI Hackathon prototip geliştirme takım çalışması VSLive

Yorum gönder Yanıtı iptal et

A.KILIÇ

Microsoft Azure Çözüm Uzmanı | Bulut Bilişim, Yapay Zekâ, DevOps ve Kurumsal Güvenlik alanlarında 15+ yıl deneyim. Azure, Kubernetes, AI/ML ve modern altyapı mimarileri üzerine yazılar yazıyorum.

view all posts
Önceki yazı

PowerShell macOS’ta Neden Artık Daha Sakin Çalışıyor?

İlginizi Çekebilir

GitHub’ın Erişilebilirlik Yolculuğunda Yeni Dönem
A.KILIÇ 0

GitHub’ın Erişilebilirlik Yolculuğunda Yeni Dönem

24/05/2026
Visual Studio’da Plan Agent: Kodu Yazmadan Önce Durup Düşünmek
A.KILIÇ 0

Visual Studio’da Plan Agent: Kodu Yazmadan Önce Durup Düşünmek

24/05/2026
LLM Cold Start Derdi: Blob Stream ile Hız Kazanmak
A.KILIÇ 0

LLM Cold Start Derdi: Blob Stream ile Hız Kazanmak

23/05/2026

Yazı Ara

Takip Edin

  • Takipçi
  • Takipçi
  • Takipçi
  • Abone
  • Takipçi
  • VSLive! Microsoft AI Hackathon 2026: Takımını Kodla Eve Gönder
    25/05/2026 VSLive! Microsoft AI Hackathon 2026: Takımını Kodla Eve Gönder
  • PowerShell macOS’ta Neden Artık Daha Sakin Çalışıyor?
    25/05/2026 PowerShell macOS’ta Neden Artık Daha Sakin Çalışıyor?
  • Agent Governance Toolkit ile MCP Güvenliği: .NET’te Yeni Katman
    24/05/2026 Agent Governance Toolkit ile MCP Güvenliği: .NET’te Yeni Katman
  • GitHub’ın Erişilebilirlik Yolculuğunda Yeni Dönem
    24/05/2026 GitHub’ın Erişilebilirlik Yolculuğunda Yeni Dönem
  • Visual Studio’da Plan Agent: Kodu Yazmadan Önce Durup Düşünmek
    24/05/2026 Visual Studio’da Plan Agent: Kodu Yazmadan Önce Durup Düşünmek
  • Terminalde AI Ajanlarını Koddan Teste Taşımak: azd ile Gerçekten Yerel Deneyim
    18/03/2026 Terminalde AI Ajanlarını Koddan Teste Taşımak: azd ile Gerçekten Yerel Deneyim
  • Azure H200 GPU’larla Gizli Bulutlarda Yapay Zekâ: Gerçekten Neler Değişiyor?
    22/03/2026 Azure H200 GPU’larla Gizli Bulutlarda Yapay Zekâ: Gerçekten Neler Değişiyor?
  • Azure Boards: Ek Alan Filtreleriyle Etkili Yönetim
    09/03/2026 Azure Boards: Ek Alan Filtreleriyle Etkili Yönetim
  • Pantone ve Azure: Agentic AI ile Renk Zekası
    09/03/2026 Pantone ve Azure: Agentic AI ile Renk Zekası
  • Bulut Sunucu Altyapısı
    09/03/2026 Microsoft Sovereign Cloud: İzolasyonda Güvenli Bulut
  • GitHub Bildirimlerinde Sıralama Geldi: Küçük Detay mı?
    09/04/2026 GitHub Bildirimlerinde Sıralama Geldi: Küçük Detay mı?
  • vcpkg'de Paralel Kurulum ve Güvenlik Yaması: Neler Değişti?
    06/04/2026 vcpkg’de Paralel Kurulum ve Güvenlik Yaması: Neler Değişti?
  • MCP Apps’i Kolaylaştıran Fluent API: Sahada Ne Değişiyor?
    08/04/2026 MCP Apps’i Kolaylaştıran Fluent API: Sahada Ne Değişiyor?
  • Yapay Zekâ Çağında Sanayi Politikası: Asıl Mesela Ne?
    06/04/2026 Yapay Zekâ Çağında Sanayi Politikası: Asıl Mesela Ne?
  • Microsoft Foundry Mart 2026: Sahadan İlk İzlenimler
    10/04/2026 Microsoft Foundry Mart 2026: Sahadan İlk İzlenimler

SİZİN İÇİN DERLEDİK

VSLive! Microsoft AI Hackathon 2026: Takımını Kodla Eve Gönder
Kurumsal Teknoloji Microsoft Azure Yapay Zeka

VSLive! Microsoft AI Hackathon 2026: Takımını Kodla Eve Gönder

25/05/2026 A.KILIÇ
PowerShell macOS’ta Neden Artık Daha Sakin Çalışıyor?
Bulut Altyapı Geliştirici Araçları Güvenlik & Kimlik

PowerShell macOS’ta Neden Artık Daha Sakin Çalışıyor?

25/05/2026 A.KILIÇ
Agent Governance Toolkit ile MCP Güvenliği: .NET’te Yeni Katman
Bulut Altyapı Geliştirici Araçları Güvenlik & Kimlik

Agent Governance Toolkit ile MCP Güvenliği: .NET’te Yeni Katman

24/05/2026 A.KILIÇ
GitHub’ın Erişilebilirlik Yolculuğunda Yeni Dönem
Geliştirici Araçları Güvenlik & Kimlik Kurumsal Teknoloji

GitHub’ın Erişilebilirlik Yolculuğunda Yeni Dönem

24/05/2026 A.KILIÇ
Visual Studio’da Plan Agent: Kodu Yazmadan Önce Durup Düşünmek
Geliştirici Araçları Yapay Zeka

Visual Studio’da Plan Agent: Kodu Yazmadan Önce Durup Düşünmek

24/05/2026 A.KILIÇ
npm’de İmzayı Sıkılaştıran Yeni Dönem: Stage Queue ve Allow Flag’ler
Bulut Altyapı Geliştirici Araçları Güvenlik & Kimlik

npm’de İmzayı Sıkılaştıran Yeni Dönem: Stage Queue ve Allow Flag’ler

24/05/2026 A.KILIÇ
Azure Files’ta Kimlik Duvarı Kalktı: Entra-Only Dönemi
Bulut Altyapı Güvenlik & Kimlik

Azure Files’ta Kimlik Duvarı Kalktı: Entra-Only Dönemi

23/05/2026 A.KILIÇ
Azure NetApp Files ile EDA Yükünü Bulutta Taşımak: Neden İşe Yarıyor?
Bulut Altyapı Veri & Analitik

Azure NetApp Files ile EDA Yükünü Bulutta Taşımak: Neden İşe Yarıyor?

23/05/2026 A.KILIÇ
LLM Cold Start Derdi: Blob Stream ile Hız Kazanmak
Bulut Altyapı Yapay Zeka

LLM Cold Start Derdi: Blob Stream ile Hız Kazanmak

23/05/2026 A.KILIÇ
T-SQL Regex Artık Büyük Veride de Rahat: CU5 Detayı
Bulut Altyapı DevOps Geliştirici Araçları

T-SQL Regex Artık Büyük Veride de Rahat: CU5 Detayı

23/05/2026 A.KILIÇ
MSVC’de SPGO Neyi Değiştiriyor: PGO’nun Pratik Hali
DevOps Geliştirici Araçları

MSVC’de SPGO Neyi Değiştiriyor: PGO’nun Pratik Hali

22/05/2026 A.KILIÇ
Kubernetes v1.36: Sharded Watch ile Ölçek Duvarını Aşmak
Bulut Altyapı Konteyner & Kubernetes

Kubernetes v1.36: Sharded Watch ile Ölçek Duvarını Aşmak

22/05/2026 A.KILIÇ

Hakkımda

Aşkın KILIÇ

Microsoft Azure Çözüm Uzmanı. Bulut bilişim, yapay zekâ, DevOps ve kurumsal güvenlik üzerine yazılar yazıyorum.

Devamını Oku →

Kategoriler

  • Bulut Altyapı
  • DevOps
  • Geliştirici Araçları
  • Güvenlik & Kimlik
  • Konteyner & Kubernetes
  • Kurumsal Teknoloji
  • Microsoft 365
  • Microsoft Azure
  • Veri & Analitik
  • Yapay Zeka

Popüler Etiketler

.NET AI agent AI ajanları Azure Azure Boards Azure Developer CLI Azure DevOps azure mcp server Azure OpenAI azure sdk Azure SQL belge işleme bulut bilişim bulut güvenliği CI/CD copilot Cosmos DB DevOps DevSecOps geliştirici araçları geliştirici verimliliği GitHub GitHub Actions GitHub Copilot güvenlik Kimlik Doğrulama Kimlik Yönetimi Kubernetes kurumsal güvenlik kurumsal yapay zeka maliyet optimizasyonu Microsoft Azure Microsoft Foundry OpenAI otomasyon Pull Request Python SEO uyumlu veri güvenliği verimlilik veri yönetimi VS Code yapay zeka yapay zeka ajanları Yazılım geliştirme
  • Gizlilik Politikası
  • Çerez Politikası
  • Kullanım Koşulları
  • Hakkımda
  • İletişim

© 2026 Aşkın KILIÇ | Tüm hakları saklıdır. | Powered By SpiceThemes

🍪 Bu sitede içerik deneyiminizi iyileştirmek için çerezler kullanılmaktadır. Siteyi kullanmaya devam ederek KVKK ve Çerez Politikamızı kabul etmiş sayılırsınız.
✉

Haftalık Bülten

Azure, DevOps ve Yapay Zeka dünyasındaki en güncel içerikleri her hafta doğrudan e-postanıza alın.

Spam yok. İstediğiniz zaman iptal edebilirsiniz.
📱
Uygulamayı Yükle Ana ekrana ekle, çevrimdışı oku
Ana Sayfa
Kategoriler
💻 Geliştirici Araçları 132 yazı 🤖 Yapay Zeka 102 yazı 🏗️ Bulut Altyapı 94 yazı ☁️ Microsoft Azure 92 yazı 🔧 DevOps 72 yazı 🔒 Güvenlik & Kimlik 71 yazı 📊 Veri & Analitik 28 yazı 🏢 Kurumsal Teknoloji 25 yazı 🐳 Konteyner & Kubernetes 17 yazı 📧 Microsoft 365 5 yazı
Ara
Popüler
Yapay Zeka Azure Kubernetes DevOps Copilot Docker
Paylaş
WhatsApp Telegram X LinkedIn
İçindekiler
    ← PowerShell macOS’ta Neden Artı...
    →
    📩

    Gitmeden önce!

    Her pazar özenle seçilmiş teknoloji yazıları ve AI haberleri doğrudan e-postanıza gelsin. Ücretsiz, spam yok.

    🔒 Bilgileriniz güvende. İstediğiniz zaman ayrılabilirsiniz.

    📬 Haftalık bülten: Teknoloji + AI haberleri
    Beni Takip Et Yeni Azure / AI / DevOps yazıları LinkedIn ve X'te ilk burada.
    LinkedIn X / Twitter GitHub RSS