Ankara Merkezli Doğal Dil İşleme (NLP) Eğitimleri

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), doğal dil işleme (NLP) tekniklerini Python kullanarak Google Colab'da uygulamak isteyen orta seviyedeki veri bilimcileri ve geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Doğal dil işlemenin temel kavramlarını anlayabilecektir.
• NLP görevleri için metin verlerini ön işleyebilir ve temizleyebilir.
• NLTK ve SpaCy kütüphanelerini kullanarak duygu analizi gerçekleştirebilir.
• Ölçeklenebilir ve işbirlikçi geliştirme için Google Colab'ı kullanarak metin verileriyle çalışabilir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), yapay zeka etiğinin geliştirilmesiyle ilgilenen ve LangChain ile yapay zeka çözümleri oluştururken etik yönergeleri uygulamayı öğrenmek isteyen ileri düzey yapay zeka araştırmacılarına ve politika yapıcılarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LangChain ile yapay zeka geliştirmenin temel etik sorunlarını belirlemek.
• Yapay zekanın toplum ve karar alma süreçleri üzerindeki etkisini anlamak.
• Adil ve şeffaf yapay zeka sistemleri oluşturmak için stratejiler geliştirmek.
• LangChain tabanlı projelere etik yapay zeka yönergelerini uygulamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), sezgisel ve kullanıcı dostu web uygulamaları oluşturmak için LangChain'yi kullanmak isteyen orta seviyedeki web geliştiricileri ve UX tasarımcılarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LangChain'nin temel kavramlarını ve web kullanıcı deneyisini iyileştirmedeki rolünü anlayabilecektir.
• Dinamik ve duyarlı arayüzler oluşturmak için LangChain'yi web uygulamalarına uygulayabilecektir.
• Etkileşimi ve kullanıcı katılımını artırmak için web uygulamalarına API'ler entegre edebilecektir.
• LangChain'nin gelişmiş özelleştirme özelliklerini kullanarak kullanıcı deneyimini optimize edebilecektir.
• Web uygulaması performansını ve deneyimini ince ayarlamak için kullanıcı davranış verilerini analiz edebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), tekrarlayan görevleri ve iş akışlarını otomatikleştirmek için LangChain ve API'leri nasıl kullanacaklarını anlamak isteyen yeni başlayan seviyedeki iş analistleri ve otomasyon mühendislerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LangChain ile API entegrasyonunun temellerini anlayabilecektir.
• LangChain ve Python kullanarak tekrarlayan iş akışlarını otomatikleştirebilecektir.
• Verimli iş süreçleri için çeşitli API'leri bağlamak için LangChain'yi kullanabilecektir.
• API'ler ve LangChain'nin otomasyon yeteneklerini kullanarak özel iş akışları oluşturup otomatikleştirebilecektir.

This instructor-led, live training in Ankara (online or onsite) is aimed at intermediate-level public sector professionals who wish to use Gemini to generate high-quality content, assist with research, and improve productivity through more advanced AI interactions.

By the end of this training, participants will be able to:

• Craft more effective and tailored prompts for specific use cases.
• Generate original and creative content using Gemini.
• Summarize and compare complex information with precision.
• Use Gemini for brainstorming, planning, and organizing ideas efficiently.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), veri analiz ve görselleştirme yeteneklerini geliştirmek isteyen orta düzeydeki veri profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LangChain kullanarak veri alma ve temizleme işlemlerini otomatik hale getirmek.
• Python ve LangChain kullanarak gelişmiş veri analizi yapmak.
• LangChain ile entegre Matplotlib ve diğer Python kütüphaneleriyle görselleştirmeler oluşturmak.
• LangChain kullanarak veri analizinden doğal dil içgörüleri elde etmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), büyük miktarda veriyi işlemek, bilgiyi sentezlemek ve araştırma görevlerini otomatikleştirmek isteyen orta düzeydeki araştırmacılar, analistler ve bilgi çalışanlarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Claude AI kullanarak literatür taraması ve araştırma sentezi yapabileceklerdir.
• Raporları, araştırma makalelerini ve uzun biçimli belgeleri özetleyebileceklerdir.
• Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerden temel bilgiler ve eğilimler çıkarabileceklerdir.
• Claude AI'ı araştırma ve bilgi yönetimi iş akışlarına entegre edebileceklerdir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), ileri düzey veri mühendisleri ve LangChain'in yeteneklerinden çeşitli bulut hizmetleriyle entegrasyon yoluyla yararlanmak isteyen DevOps profesyonelleri hedefler.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LangChain'i AWS, Azure ve Google Cloud gibi büyük bulut platformlarıyla entegre etmek.
• LangChain ile güçlendirilen uygulamaları geliştirmek için bulut tabanlı API'ler ve hizmetlerden yararlanmak.
• Gerçek zamanlı etkileşim için konuşma aracısını buluta ölçeklendirmek ve dağıtmak.
• Bulut ortamlarında izleme ve güvenlik en iyi uygulamalarını uygulamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), sınırlı işlem kapasitesine sahip cihazlara küçük dil modellerini doğrudan dağıtmak isteyen orta düzeydeki BT profesyonellerine yöneliktir ve çeşitli sektörlerde yenilikçi uygulamalar için olanakların kapısını açar.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kısıtlı donanımda yapay zeka uygulamasının zorluklarını ve çözümlerini anlayabilecektir.
• Yapay zeka modellerini, cihaz içi verimli dağıtım için optimize ve sıkıştırabilecektir.
• Cihaz içi model uygulaması için modern yapay zeka çerçevelerini ve araçlarını kullanabilecektir.
• Mobil ve IoT cihazları için gerçek zamanlı yapay zeka uygulamaları tasarlayabilecek ve geliştirebilecektir.
• Cihaz içi yapay zeka sistemlerinin güvenliğini ve gizliliğini değerlendirebilecek ve sağlayabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), sohbet botlarını daha derinlemesine anlamak ve LangChain'yi gerçek dünya kullanım durumlarına uygulamak isteyen orta düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sohbet botları oluşturmada LangChain'nin temellerini ve uygulamasını anlayabilecektir.
• LangChain kullanarak sohbet botları geliştirebilecek ve dağıtabilecektir.
• Sohbet botlarını API'lerle ve harici hizmetlerle entegre edebilecektir.
• Natural Language Processing (NLP) tekniklerini kullanarak sohbet botlarının performansını iyileştirebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), blogları, raporları ve pazarlama materyallerini geliştirmek için Claude AI kullanarak içerik oluşturma, düzenleme ve özetleme yapmak isteyen yeni başlayan ve orta seviyedeki içerik oluşturucular, yazarlar ve pazarlamacılar için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• İçerik beyin fırtınası ve fikir genişletme için Claude AI'yi kullanmak.
• AI destekli düzenleme ve imla kontrolü ile yazmayı geliştirmek.
• Uzun biçimli içerik ve raporlar için özetler oluşturmak.
• Farklı platformlar için pazarlama metni oluşturmayı otomatikleştirmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), Doğal Dil Anlama (NLU) için son teknoloji derin öğrenme tekniklerinde uzmanlaşmak isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• NLU ve NLP modelleri arasındaki temel farkları anlayabilecektir.
• NLU görevlerine gelişmiş derin öğrenme tekniklerini uygulayabilecektir.
• Transformer'lar ve dikkat mekanizmaları gibi derin mimarileri keşfedebilecektir.
• Sofistike yapay zeka sistemleri oluşturmak için NLU'daki gelecekteki trendlerden yararlanabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim, Ankara'de (çevrimiçi veya yerinde) AI modellerini Ollama üzerinde ince ayar yaparak özelleştirmek ve performanslarını artırmak isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Ollama üzerinde AI modelleri için verimli bir ortam kurmak.
• Denetimli ince ayar ve pekiştirmeli öğrenme için veri setlerini hazırlamak.
• AI modellerini performans, doğruluk ve verimlilik açısından optimize etmek.
• Özelleştirilmiş modelleri üretim ortamlarına dağıtmak.
• Model iyileştirmelerini değerlendirmek ve sağlamlığını sağlamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), çeşitli sektörlerde karmaşık veri analiz görevlerini daha sezgisel bir şekilde gerçekleştirmek isteyen, başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar veri analistleri ve iş profesyonellerine yöneliktir; Google Gemini AI kullanılarak.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Google Gemini AI'nin temellerini anlayabilecektir.
• Çeşitli veri kaynaklarını Gemini AI'ye bağlayabilecektir.
• Doğal dil sorgularını kullanarak verileri keşfedebilecektir.
• Veri kalıplarını analiz edip içgörüler elde edebilecektir.
• İkna edici veri görselleştirmeleri oluşturabilecektir.
• Veriye dayalı içgörüleri etkili bir şekilde iletebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), güçlü ve çevre dostu küçük dil modelleriyle enerji verimli yapay zeka çözümleri geliştirmek isteyen ileri düzey makine öğrenimi mühendisleri ve yapay zeka araştırmacılarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Yapay zekanın enerji tüketimi ve çevre üzerindeki etkisini anlayabilecektir.
• Yapay zeka modellerinin boyutunu ve enerji kullanımını azaltmak için model sıkıştırma ve optimizasyon tekniklerini uygulayabilecektir.
• Yapay zeka dağıtımı için enerji verimli donanım ve yazılım çerçevelerini kullanabilecektir.
• Sürdürülebilir yapay zeka geliştirme için en iyi uygulamaları uygulayabilecektir.
• Yapay zeka endüstrisinde sürdürülebilir uygulamaları savunabilecek ve katkıda bulunabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), metin özetleme ve içerik oluşturma için NLG'yi kullanarak pratik beceriler kazanmak isteyen orta düzeydeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Metin özetleme ve içerik oluşturma için NLG'nin temel prensiplerini anlayabilecekler.
• Büyük belgeleri ve makaleleri özetlemek için NLG modellerini uygulayabilecekler.
• İçerik oluşturma için GPT gibi önceden eğitilmiş NLG modellerinden yararlanabilecekler.
• Belirli içerik oluşturma görevleri için NLG modellerini ince ayar yapmak üzere gelişmiş teknikler uygulayabilecekler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (online veya yerinde), kapsamlı kod yazmadan yapay zeka kullanarak görev ve süreçleri otomatikleştirmek isteyen her seviyedeki geliştirici ve BT profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• n8n'un görsel programlama arayüzünü kullanarak karmaşık iş akışları tasarlamak ve uygulamak.
• LangChain kullanarak iş akışlarına yapay zeka yeteneklerini entegre etmek.
• Çeşitli kullanım durumları için özel sohbet robotları ve sanal asistanlar oluşturmak.
• Yapay zeka aracileriyle gelişmiş veri analizi ve işleme gerçekleştirmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), Doğal Dil İşleme (NLU) ve semantik anlayış alanındaki son teknikleri keşfetmek isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Semantik anlayışın ve bağlamsal yapay zekanın prensiplerini anlayabilecektir.
• Transformer'lar ve önceden eğitilmiş dil modelleri gibi son teknoloji modellerle çalışabilecektir.
• Gelişmiş yapay zeka dilini anlamak için NLU tekniklerini uygulayabilecektir.
• Semantik analiz ve bağlamsal yapay zekayı kullanan uygulamalar geliştirebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim Ankara (çevrimiçi veya yerinde), güvenli ve verimli AI destekli iş akışlarını Ollama kullanarak uygulamak isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Özel AI işleme için Ollama'i dağıtıp yapılandırabilecekler.
• AI modellerini güvenli kurumsal iş akışlarına entegre edebilecekler.
• Veri gizliliğini korurken AI performansını optimize edebilecekler.
• Şirket içi AI yetenekleriyle iş süreçlerini otomatikleştirebilecekler.
• Kurumsal güvenlik ve yönetişim politikalarına uyum sağlayabilecekler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), uygulamalarına Claude AI'ü entegre etmek, yapay zeka destekli sohbet robotları oluşturmak ve yazılım işlevselliğini yapay zeka odaklı otomasyonla geliştirmek isteyen orta seviyedeki yazılım geliştiricilerine ve yapay zeka mühendislerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Uygulamalara yapay zeka entegre etmek için Claude AI API'sini kullanmak.
• Yapay zeka destekli sohbet robotları ve sanal asistanlar geliştirmek.
• Uygulamaları yapay zeka destekli otomasyon ve NLP ile geliştirmek.
• Farklı kullanım durumları için Claude AI modellerini optimize etmek ve ince ayar yapmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), içerik kalitesini ve verimliliğini artırmak için Google Gemini AI'yi kullanmak isteyen orta seviyedeki içerik oluşturuculara yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• İçerik oluşturmada yapay zekânın rolünü anlayabilecektir.
• Google Gemini AI'yı kurup içerik oluşturmak ve optimize etmek için kullanabilecektir.
• Yaratıcı ve özgün içerik üretmek için metinden metne dönüştürme işlemlerini uygulayabilecektir.
• Yapay zekâ destekli içgörüler kullanarak SEO stratejileri uygulayabilecektir.
• İçerik performansını analiz edebilecek ve Gemini AI kullanarak stratejileri uyarlayabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), sohbet robotu ve sanal asistan uygulamaları için yapay zeka güdümlü Doğal Dil Üretimi (NLG) tekniklerinde ustalaşmak isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Konuşma yapay zekası için NLG'nin temel prensiplerini anlayabilecektir.
• Sohbet robotu diyalog oluşturmayı geliştirmek için derin öğrenme tekniklerini kullanabilecektir.
• GPT-3 gibi son teknoloji NLG modellerini sohbet robotu çerçevelerine entegre edebilecektir.
• Konuşma tutarlılığını ve akıcılığını artırmak için bağlamsal yapay zekayı uygulayabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), ilgi çekici ve verimli yapay zeka destekli konuşma deneyimleri oluşturmak isteyen orta seviyedeki veri bilimcileri, makine öğrenimi ve yapay zeka araştırmacılarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Konuşma yapay zekasının temellerini ve Küçük Dil Modellerinin (SLM) rolünü anlayabilecektir.
• Kullanıcı merkezli yapay zeka etkileşimlerini tasarlayabilecek ve uygulayabilecektir.
• Etkileşimli uygulamalar için Küçük Dil Modelleri (SLM) geliştirebilecek ve eğitebilecektir.
• Uygun metrikler kullanarak insan-yapay zeka iletişimin etkinliğini değerlendirebilecek ve iyileştirebilecektir.
• Gerçek dünya senaryolarında ölçeklenebilir ve etik yapay zeka destekli konuşma arayüzlerini dağıtabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), ileri düzey doğal dil üretimi (NLG) yöntemlerini kullanarak yüksek kaliteli, insan benzeri metinler oluşturma becerilerini geliştirmek isteyen orta seviyedeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Doğal dil metni oluşturmak için ileri teknikleri anlayabilecektir.
• NLG için dönüştürücü tabanlı modelleri uygulayabilecek ve ince ayar yapabilecektir.
• NLG çıktılarını akıcılık, tutarlılık ve alaka düzeyi için optimize edebilecektir.
• Oluşturulan metnin kalitesini hem otomatik hem de insan ölçütleri kullanarak değerlendirebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (online veya yerinde), modern NLU tekniklerinde uzmanlıklarını derinleştirmek isteyen orta seviyedeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• AI sistemleri için gelişmiş NLU tekniklerini uygulayabilecektir.
• Anlamsal anlayış için derin öğrenme modellerini kullanabilecektir.
• Karmaşık uygulamalarda amaç tanıma ve sınıflandırması gerçekleştirebilecektir.
• NLU görevleri için Hugging Face Transformers gibi son teknoloji araçlarını kullanabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), günlük iş akışlarına Claude AI'ü entegre etmek isteyen, başlangıç seviyesindeki profesyonellere yöneliktir; amaç, verimliliği ve otomasyonu artırmaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Tekrarlayan görevleri otomatikleştirmek ve iş akışlarını kolaylaştırmak için Claude AI'ü kullanmak.
• AI destekli otomasyon kullanarak kişisel ve ekip üretkenliğini artırmak.
• Mevcut iş araçları ve platformlarıyla Claude AI'ü entegre etmek.
• AI güdümlü karar alma ve görev yönetimini optimize etmek.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim, Ankara (çevrimiçi veya yerinde), Ollama kullanarak LLM'leri dağıtmak, optimize etmek ve entegre etmek isteyen orta düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Ollama kullanarak LLM'leri kurup dağıtabilir.
• AI modellerini performans ve verimlilik için optimize edebilir.
• GPU hızlandırmayı kullanarak çıkarım hızlarını artırabilir.
• Ollama'ü iş akışlarına ve uygulamalara entegre edebilir.
• AI model performansını zaman içinde izleyip sürdürebilir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), müşteri hizmetleri operasyonlarına Google Gemini AI'yi uygulamak isteyen orta seviyedeki müşteri hizmetleri profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Yapay zekânın müşteri hizmetleri üzerindeki etkisini anlayabilecektir.
• Google Gemini AI'yı kurarak müşteri etkileşimlerini otomatikleştirip kişiselleştirebilecektir.
• Hizmet verimliliğini artırmak için metinden metne ve görselden metne dönüşümleri kullanabilecektir.
• Gerçek zamanlı müşteri geri bildirim analizleri için yapay zeka odaklı stratejiler geliştirebilecektir.
• Sorunsuz bir müşteri hizmetleri deneyimi oluşturmak için gelişmiş özellikleri keşfedebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), temel kavramları ve LangChain mimarisini öğrenmek ve yapay zeka destekli uygulamalar oluşturmak için gerekli pratik becerileri kazanmak isteyen başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar olan geliştiriciler ve yazılım mühendisleri hedeflenmektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LangChain'nin temel prensiplerini kavrayabilecekler.
• LangChain ortamını kurabilecek ve yapılandırabilecekler.
• LangChain'nin mimarisini ve büyük dil modelleri (LLM'ler) ile nasıl etkileşimde bulunduğunu anlayabilecekler.
• LangChain kullanarak basit uygulamalar geliştirebilecekler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), çeşitli NLP görevlerini gerçekleştirmek ve farklı amaçlar için yeni ve çeşitli içerikler oluşturmak amacıyla LLM'leri kullanmak isteyen orta seviyedeki veri bilimcileri, yapay zeka geliştiricileri ve yapay zeka meraklılarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM'ler ve temel araçlarla bir geliştirme ortamı kurmak.
• LLM'ler ile NLU ve NLI görevlerini uzmanlıkla gerçekleştirmek.
• Bilgi grafiklerini etkili bir şekilde çıkarmak, çıkarım yapmak ve kullanmak.
• Konuşma uygulamaları için LLM'leri kullanarak diyaloglar oluşturmak ve yönetmek.
• LLM'ler ve üretken yapay zeka tarafından oluşturulan içerik kalitesini ve çeşitliliğini değerlendirmek.
• Etik ilkeleri uygulamak, LLM'lerin adil ve sorumlu kullanımını sağlamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), hukuk, tıp ve teknik alanlar gibi belirli alanlara yönelik küçük dil modelleri oluşturmak ve uygulamak isteyen orta düzeydeki veri bilimcileri ve makine öğrenimi mühendislerini hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Alan özel dil modellerinin önemini ve uygulamasını anlayabilecek.
• Model eğitimi için özel veri kümelerini derleyip ön işleyebilecek.
• Alan özel uygulamalar için dil modellerini eğitebilecek ve ince ayar yapabilecek.
• Alanla ilgili metrikler kullanarak modelleri değerlendirebilecek ve kıyaslayabilecek.
• Alan özel dil modellerini gerçek dünya senaryolarında dağıtabilecek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), önceden eğitilmiş dil modellerini etkili bir şekilde ince ayar yaparak NLP projelerini geliştirmek isteyen orta seviyedeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• NLP görevleri için ince ayarın temellerini anlayabilecektir.
• GPT, BERT ve T5 gibi önceden eğitilmiş modelleri belirli NLP uygulamaları için ince ayar yapabilecektir.
• İyileştirilmiş model performansı için hiperparametreleri optimize edebilecektir.
• İnce ayarlı modelleri gerçek dünya senaryolarında değerlendirebilecek ve dağıtabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), uygulamalarına yapay zeka işlevselliği entegre etmek isteyen başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar olan geliştiricilere yöneliktir ve Google Gemini AI kullanılarak gerçekleştirilir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Büyük dil modellerinin temellerini anlayabilecektir.
• Google Gemini AI'yi çeşitli yapay zeka görevleri için kurup kullanabilecektir.
• Metinden metne ve görselden metne dönüştürme işlemlerini uygulayabilecektir.
• Temel yapay zeka odaklı uygulamalar oluşturabilecektir.
• Google Gemini AI'deki gelişmiş özellik ve özelleştirme seçeneklerini keşfedebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), GPT modellerinin iç işleyişini anlamak, GPT-3 ve GPT-4'ün yeteneklerini keşfetmek ve bu modelleri NLP görevleri için nasıl kullanabileceklerini öğrenmek isteyen veri bilimcileri, makine öğrenimi mühendislerini, NLP araştırmacılarını ve yapay zeka meraklılarını hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Üretici Önceden Eğitilmiş Dönüştürücülerin temel kavramlarını ve prensiplerini anlayabilecektir.
• GPT modellerinin mimarisini ve eğitim sürecini kavrayabilecektir.
• Metin oluşturma, tamamlama ve çeviri gibi görevler için GPT-3'ü kullanabilecektir.
• GPT-4'teki en son gelişmeleri ve potansiyel uygulamalarını keşfedebilecektir.
• GPT modellerini kendi NLP projelerine ve görevlerine uygulayabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), Claude AI'nın temellerini anlamak ve bunu iş uygulamaları için kullanmak isteyen yeni başlayan seviyedeki iş profesyonelleri, müşteri destek ekipleri ve teknoloji meraklıları için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Claude AI'nın yeteneklerini ve kullanım alanlarını anlayabilecektir.
• Claude AI'yı etkili bir şekilde kurup etkileşimde bulunabilecektir.
• Konuşma tabanlı yapay zeka ile iş akışlarını otomatikleştirilecektir.
• Yapay zeka güdümlü çözümler kullanarak müşteri etkileşimini ve desteğini geliştirebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), Doğal Dil Üretimi'nin temellerini ve yapay zeka ile içerik oluşturmadaki rolünü öğrenmek isteyen yeni başlayan seviyedeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Doğal Dil Üretimi'nin temel kavramlarını anlayabilecektir.
• NLG'nin çeşitli sektörlerdeki uygulamalarını keşfedebilecektir.
• Yapay zeka kullanarak insan benzeri metin oluşturmak için temel teknikleri öğrenebilecektir.
• Python kütüphaneleri ve modelleriyle metin oluşturabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), LangChain çerçevesini kullanarak yapay zeka destekli uygulamalar oluşturmak isteyen orta seviyedeki geliştiriciler ve yazılım mühendisleri hedeflenmektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LangChain'nın temellerini ve bileşenlerini anlayabilecektir.
• GPT-4 gibi büyük dil modelleri (LLM'ler) ile LangChain'yı entegre edebilecektir.
• LangChain kullanarak modüler yapay zeka uygulamaları oluşturabilecektir.
• LangChain uygulamalarındaki yaygın sorunları giderebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), Doğal Dil Anlama (NLU) temellerini öğrenmek ve bunun daha geniş Doğal Dil İşleme (NLP) ortamına nasıl uyduğunu anlamak isteyen yeni başlayan seviyedeki katılımcılara yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Natural Language Understanding (NLU) kavramsal temellerini anlayabilecektir.
• NLU ve NLP arasındaki farkları ayırt edebilecektir.
• Dil yorumlama ve bağlam anlayışı için temel teknikleri keşfedebilecektir.
• NLU tekniklerini basit metin işleme görevlerine uygulayabilecektir.

Bu eğitmen eşliğindeki canlı eğitim, Ankara'de (çevrimiçi veya yerinde) başlangıç seviyesindeki profesyonellere yönelik olup, yerel makinelerinde AI modellerini çalıştırmak için Ollama'u kurmayı, yapılandırmayı ve kullanmayı hedeflemektedir.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Ollama'un temellerini ve yeteneklerini anlamak.
• Yerel AI modellerini çalıştırmak için Ollama'u kurmak.
• Ollama kullanarak LLM'leri dağıtmak ve etkileşimde bulunmak.
• AI iş yükleri için performansı ve kaynak kullanımını optimize etmek.
• Çeşitli endüstrilerde yerel AI dağıtımı için kullanım senaryolarını keşfetmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), çeşitli uygulamalarda Küçük Dil Modellerini uygulamak ve kullanmak isteyen yeni başlayan ve orta seviyedeki veri bilimcileri ve geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Küçük Dil Modellerinin mimarisini ve işlevselliğini anlayabilecektir.
• Metin oluşturma ve duygu analizi gibi görevler için SLM'leri uygulayabilecektir.
• Belirli kullanım durumları için SLM'leri optimize ve ince ayar yapabilecektir.
• Kaynak kısıtlı ortamlarda SLM'leri dağıtabilecektir.
• Gerçek dünya senaryolarında SLM'lerin performansını değerlendirebilecek ve yorumlayabilecektir.

Verilerin %90'ından fazlasının yapılandırılmamış verilerden oluştuğu tahmin edilmektedir; bunların çoğu metin biçimindedir. Blog yazıları, tweet'ler, sosyal medya ve diğer dijital yayınlar bu büyüyen veri yığınını sürekli olarak artırmaktadır.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim, bu verilerden öngörüler ve anlam çıkarmaya odaklanmaktadır. R Language ve Natural Language Processing (NLP) kütüphanelerini kullanarak, bilgisayar bilimi, yapay zeka ve hesaplamalı dilbilimden kavram ve teknikleri birleştirerek metin verilerinin arkasındaki anlamı algoritmik olarak anlamlandırıyoruz. Müşteri gereksinimlerine göre çeşitli dillerde veri örnekleri mevcuttur.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar, farklı kaynaklardan gelen veri kümelerini (büyük ve küçük) hazırlayabilecek ve ardından analiz etmek ve önemini raporlamak için doğru algoritmaları uygulayabilecektir.

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, yoğun uygulamalı çalışma ve anlayışı ölçmek için ara sıra sınavlar

Bu kurs, yöneticiler, çözüm mimarları, inovasyon yöneticileri, CTO'lar, yazılım mimarları ve uygulamalı yapay zeka ile gelişiminin en yakın öngörüsü hakkında genel bir bakışla ilgilenen herkes için oluşturulmuştur.

Yapay zeka, verileri ve bu verilere ilişkin faaliyetleri anlayarak "akıllı kararlar" alabilen akıllı sistemler oluşturmak için kullanılan bir dizi teknolojidir. Telecom sağlayıcılar için, yapay zekayı kullanan uygulamalar ve hizmetler oluşturmak, bakım ve ağ optimizasyonu gibi alanlarda iyileştirilmiş operasyonlar ve hizmetler için kapıları açabilir.

Bu kursta, yapay zekayı oluşturan çeşitli teknolojileri ve bunları kullanmak için gereken beceri setlerini inceleyeceğiz. Kurs boyunca, yapay zekanın Telecom sektöründeki özel uygulamalarını inceleyeceğiz.

Hedef Kitle

• Ağ mühendisleri
• Ağ operasyon personeli
• Telecom teknik yöneticileri

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, uygulamalı egzersizler

Bu kurs, uygulamalarında yapay zekayı anlamak ve uygulamak isteyen geliştiricilere ve veri bilimcilerine yöneliktir. Özellikle veri analizi, dağıtık yapay zeka ve doğal dil işleme konularına odaklanmaktadır.

ChatBot'lar, sohbet arayüzleri aracılığıyla insan yanıtlarını otomatik olarak simüle eden bilgisayar programlarıdır. ChatBot'lar, kullanıcı etkileşimleri için daha kolay ve hızlı seçenekler sunarak kuruluşların operasyonel verimliliğini en üst düzeye çıkarmasına yardımcı olur.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde katılımcılar Python kullanarak chatbot'lar nasıl oluşturacaklarını öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Chatbot oluşturmanın temellerini anlayacaklar
• Python kullanarak çeşitli chatbot'ları oluşturabilecek, test edebilecek, dağıtabilecek ve sorunlarını giderebilecekler

Hedef Kitle

• Geliştiriciler

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, egzersizler ve yoğun uygulamalı çalışma

Not

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde, katılımcılar Ankara konumunda, bir dizi resmi işleyen ve açıklamalar üreten bir uygulama oluştururken NLP için Python kütüphanelerini kullanmayı öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• NLP için DL'yi Python kütüphanelerini kullanarak tasarlayıp kodlayabilme.
• Önemli miktarda resim koleksiyonunu okuyup anahtar kelimeler üreten Python kodu oluşturabilme.
• Algılanan anahtar kelimelerden açıklamalar üreten Python kodu oluşturabilme.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde, katılımcılar Ankara aracını kullanarak yüksek kaliteli doğal dil metinleri üretmeyi, sıfırdan kendi NLG sistemlerini oluşturarak öğreneceklerdir. Vaka çalışmaları da incelenecek ve ilgili kavramlar, içerik oluşturmak için canlı laboratuvar projelerine uygulanacaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• NLG'yi kullanarak gazetecilikten emlaklara, hava durumundan spor haberlerine kadar çeşitli sektörler için otomatik olarak içerik oluşturmak.
• Kaynak içeriği seçmek ve düzenlemek, cümleleri planlamak ve orijinal içeriklerin otomatik olarak oluşturulması için bir sistem hazırlamak.
• NLG hattını anlamak ve her aşamada doğru teknikleri uygulamak.
• Natural Language Generation (NLG) sisteminin mimarisini anlamak.
• Analiz ve sıralama için en uygun algoritmaları ve modelleri uygulamak.
• Oluşturulan metinler için malzeme olarak kullanmak üzere herkese açık veri kaynaklarından ve küratörlüğünü yaptığı veri tabanlarından veri çekmek.
• Manuel ve zahmetli yazma süreçlerini, bilgisayar tarafından oluşturulan, otomatik içerik oluşturma ile değiştirmek.

This classroom based training session will explore NLP techniques in conjunction with the application of AI and Robotics in business. Delegates will undertake computer based examples and case study solving exercises using Python

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), spaCy'ı kullanarak çok büyük miktarda metni işlemek, kalıpları bulmak ve içgörüler elde etmek isteyen geliştiriciler ve veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• spaCy'ı kurmak ve yapılandırmak.
• spaCy'ın Natural Language Processing (NLP) yaklaşımını anlamak.
• Büyük ölçekli veri kaynaklarından kalıpları çıkarmak ve iş içgörüleri elde etmek.
• spaCy kütüphanesini mevcut web ve eski uygulamalarla entegre etmek.
• İnsan davranışlarını tahmin etmek için spaCy'ı canlı üretim ortamlarına dağıtmak.
• spaCy'ı Deep Learning için metni ön işlemek amacıyla kullanmak.

Kurs Formatı

• İnteraktif ders ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında uygulamalı uygulama.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.
• spaCy hakkında daha fazla bilgi edinmek için lütfen şu adresi ziyaret edin: https://spacy.io/

In Python Machine Learning, the Text Summarization feature is able to read the input text and produce a text summary. This capability is available from the command-line or as a Python API/Library. One exciting application is the rapid creation of executive summaries; this is particularly useful for organizations that need to review large bodies of text data before generating reports and presentations.

In this instructor-led, live training, participants will learn to use Python to create a simple application that auto-generates a summary of input text.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Use a command-line tool that summarizes text.
• Design and create Text Summarization code using Python libraries.
• Evaluate three Python summarization libraries: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17

Hedef Kitle

• Geliştiriciler
• Veri Bilimciler

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, egzersizler ve yoğun uygulamalı çalışma

TensorFlow™, sayısal hesaplama için veri akışı grafikleri kullanan açık kaynaklı bir yazılım kütüphanesidir.

SyntaxNet, TensorFlow için sinir ağı tabanlı Doğal Dil İşleme (NLP) çerçevesidir.

Word2Vec, kelimelerin vektör temsillerini öğrenmek için kullanılır; bu temsiller "kelime gömme" olarak adlandırılır. Word2vec, ham metinden kelime gömmeleri öğrenmek için özellikle hesaplama açısından verimli bir tahmini modeldir. Mikolov ve diğerlerinin 3.1 ve 3.2. bölümlerinde açıklanan Sürekli Torba-Wordler modeli (CBoW) ve Atla-Gram modeli olmak üzere iki çeşidi bulunur.

Birlikte kullanıldığında, SyntaxNet ve Word2Vec, kullanıcıların Doğal Dil girdisinden Öğrenilmiş Gömme modelleri oluşturmasına olanak tanır.

Hedef Kitle

Bu kurs, SyntaxNet ve Word2Vec modellerini TensorFlow grafiklerinde kullanmak isteyen geliştiriciler ve mühendisler için tasarlanmıştır.

Bu kursu tamamladıktan sonra katılımcılar:

• TensorFlow'in yapısını ve dağıtım mekanizmalarını anlayacaklar
• kurulum / üretim ortamı / mimari görevlerini ve yapılandırmayı gerçekleştirebilecekler
• kod kalitesini değerlendirebilecek, hata ayıklama ve izleme yapabilecekler
• modeller eğitmek, terimleri gömmek, grafikler oluşturmak ve günlük kaydı oluşturmak gibi gelişmiş üretim uygulamalarını gerçekleştirebilecekler