Türkiye Merkezli Büyük Dil Modelleri (LLMs) Eğitimleri

This instructor-led, live training in Türkiye (online or onsite) is aimed at senior management professionals who wish to understand what LLMs are, explore their potential impact on business operations, and evaluate practical uses of AI tools such as ChatGPT, Microsoft Copilot, or Grok for real-world tasks like content creation, data summarization, and decision support.

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

• Understand what LLMs are and how tools like ChatGPT and Copilot function.
• Use prompt techniques to get practical, reliable results from LLMs.
• Evaluate real use cases such as email drafting, summarizing documents, and productivity automation.
• Identify investment opportunities and strategic applications for AI adoption.

This instructor-led, live training in Türkiye (online or onsite) is aimed at senior management teams who wish to understand the strategic value of LLMs and enterprise AI tools. Participants will explore how to integrate these tools into high-level workflows, draft better prompts, and evaluate opportunities for increased productivity and ROI through AI adoption.

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

• Understand how LLMs function and how tools like ChatGPT and Copilot apply them.
• Use prompt-based interactions to automate and accelerate tasks.
• Apply AI tools to real scenarios such as email drafting, report summarization, and agreement review.
• Evaluate strategic benefits, limitations, and licensing considerations for LLM adoption.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), çeşitli NLP uygulamaları için Meta AI'nin Büyük Dil Modellerini anlamak, ince ayar yapmak ve uygulamak isteyen orta ve ileri düzey yapay zeka araştırmacıları, veri bilimcileri ve geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Meta AI'nin Büyük Dil Modellerinin mimarisini ve işleyişini anlayabilecek.
• Belirli kullanım durumları için Meta AI LLM'lerini kurup ince ayar yapabilecek.
• Metin özetleme, sohbet robotları ve duygu analizi gibi LLM tabanlı uygulamaları uygulayabilecek.
• Büyük dil modellerini verimli bir şekilde optimize ve dağıtabilecek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), üretken yapay zeka ilkelerini ve LLM'lerin iş ortamlarındaki uygulamalarını anlamak isteyen orta düzeydeki yapay zeka uzmanları, iş analistleri ve teknoloji liderlerine yöneliktir. Katılımcılar, dönüştürücüler, istem mühendisliği ve bu modelleri gerçek dünya çözümleri için dağıtırken etik hususlar hakkında bilgi edineceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Üretken yapay zeka ve büyük dil modellerinin temel ilkelerini anlayabilecektir.
• Belirli iş uygulamaları için LLM'leri uygulayabilecek ve ince ayar yapabilecektir.
• Optimal model çıktıları için istem mühendisliği tekniklerini uygulayabilecektir.
• LLM dağıtımında etik hususları tanıyabilecek ve riskleri yönetebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), orta düzeydeki yapay zeka uzmanları ve etik uzmanları, veri bilimcileri ve mühendisleri ile politika yapıcılar ve paydaşlar için tasarlanmıştır. Amaç, büyük dil modellerinin (LLM'ler) etik ortamını anlamalarını ve bu ortamda yön almalarını sağlamaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM'lerle ilişkili etik sorunları ve zorlukları belirleyebilecekler.
• LLM dağıtımına etik çerçeveleri ve ilkeleri uygulayabilecekler.
• LLM'lerin toplumsal etkisini değerlendirebilecek ve potansiyel riskleri azaltabilecekler.
• Sorumlu yapay zeka geliştirme ve kullanımı için stratejiler geliştirebilecekler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), orta seviyedeki NLP uygulayıcıları ve veri bilimcileri, içerik oluşturucular ve çevirmenler ile dil çevirisi için LLM'leri kullanmak ve çok dilli içerik oluşturmak isteyen küresel işletmelere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM'lerle çapraz dilli öğrenme ve çeviri prensiplerini anlayabilecektir.
• Çeşitli diller arasında içerik çevirmek için LLM'leri uygulayabilecektir.
• LLM'leri eğitmek için çok dilli veri kümeleri oluşturup yönetebilecektir.
• Çeviride tutarlılık ve kaliteyi korumak için stratejiler geliştirebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), finansal piyasa analizi ve tahmini için LLM'leri kullanmak isteyen orta düzey finans analistleri, veri bilimcileri ve yatırım profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM'lerin finansal piyasa analizindeki uygulamasını anlayabilecektir.
• Piyasa içgörüleri için finansal haberleri, raporları ve verileri işlemek için LLM'leri kullanabilecektir.
• Hisse senedi fiyatları, piyasa trendleri ve ekonomik göstergeler için öngörüsel modeller geliştirebilecektir.
• LLM içgörülerini yatırım karar alma süreçlerine entegre edebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), orta düzeydeki çevre bilimcileri ve araştırmacıları, veri analistlerini, politika yapıcıları ve çevre savunucularını hedeflemektedir. Amaçları, Çevresel Modelleme ve Analiz için LLM'leri kullanmaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM'lerin çevre bilimindeki uygulamalarını anlayabilecekler.
• LLM'leri kullanarak çevresel verileri analiz edip modelleyebilecekler.
• Çevresel etki değerlendirmeleri için LLM çıktılarını yorumlayabilecekler.
• Politika ve koruma çabalarını bilgilendirmek için bulgularını etkili bir şekilde iletebilecekler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), daha ilgi çekici ve duyarlı ortamlar oluşturmak için LLM'leri VR ve AR uygulamalarına dahil etmek isteyen orta seviyedeki VR ve AR geliştiricileri, oyun tasarımcıları ve yapay zeka mühendislerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM'lerin sürükleyici VR ve AR deneyimleri oluşturmadaki rolünü anlayabilecektir.
• Etkileşimli diyaloglar ve içerik oluşturmak için LLM'leri kullanan VR ve AR uygulamaları geliştirebilecektir.
• Gelişmiş kullanıcı katılımı için LLM'leri VR ve AR geliştirme araçlarıyla entegre edebilecektir.
• Sanal alanlarda yapay zeka odaklı anlatıları ve etkileşimleri tasarlamak için en iyi uygulamaları uygulayabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), ileri düzey yapay zeka uygulamaları için çok modlu verilere Large Language Models (LLMs)'i uygulamak isteyen orta seviyedeki veri bilimcileri, makine öğrenimi mühendisleri ve yazılım geliştiricilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM'lerle çok modlu öğrenmenin prensiplerini anlayabilecektir.
• LLM'leri metin, görüntü ve ses verilerini işlemek ve analiz etmek için uygulayabilecektir.
• Çok modlu veri entegrasyonunun güçlü yönlerinden yararlanan uygulamalar geliştirebilecektir.
• Çok modlu LLM sistemlerinin performansını değerlendirebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), orta düzeydeki siber güvenlik uzmanları ve siber güvenlik önlemlerini ve tehdit istihbaratını geliştirmek için LLM'leri kullanmak isteyen veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM'lerin siber güvenlikteki rolünü anlayabilecektir.
• Tehdit algılama ve analizi için LLM'leri uygulayabilecektir.
• Güvenlik otomasyonu ve yanıtı için LLM'leri kullanabilecektir.
• LLM'leri mevcut güvenlik altyapısıyla entegre edebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), çeşitli sektörlerdeki eğilimleri ve davranışları tahmin etmek için büyük dil modellerini (LLM'ler) kullanmak isteyen orta düzeydeki veri bilimcileri ve iş analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM'lerin temellerini ve tahmin analitiğindeki rollerini anlayabilecektir.
• LLM'leri çeşitli sektörlerdeki verileri analiz etmek ve tahmin etmek için uygulayabilecektir.
• LLM'ler kullanılarak oluşturulan tahmin modellerinin etkinliğini değerlendirebilecektir.
• LLM'leri mevcut veri işleme hatlarına entegre edebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde), hem Large Language Models (LLMs) hem de Reinforcement Learning (RL) konusunda kapsamlı bir anlayış ve pratik beceriler kazanmak isteyen orta seviyedeki veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Transformatör modellerinin bileşenlerini ve işlevselliğini anlayabilecektir.
• Belirli görevler ve uygulamalar için LLM'leri optimize edip ince ayar yapabilecektir.
• Pekiştirmeli öğrenmenin temel prensiplerini ve metodolojilerini anlayabilecektir.
• Pekiştirmeli öğrenme tekniklerinin LLM'lerin performansını nasıl artırabileceğini öğrenebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), çeşitli alanlarda yüksek kaliteli, çeşitli ve ilgi çekici içerik oluşturmak için LLM'lerin gücünden yararlanmak isteyen orta seviyedeki içerik oluşturucular, pazarlamacılar ve eğitim teknolojistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM'lerin yeteneklerini ve içerik oluşturmadaki uygulamalarını anlayabilmek.
• Çeşitli içerik türleri oluşturmak için LLM'leri kurabilmek ve kullanabilmek.
• İstenen çıktıları elde etmek için LLM'leri isteme ve ince ayar yapma konusunda en iyi uygulamaları uygulayabilmek.
• Yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğin kalitesini değerlendirebilmek ve belirli hedef kitleler için iyileştirebilmek.
• LLM'ler ile yaratıcı ve çok modlu içerik oluşturma için gelişmiş teknikleri keşfedebilmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), farklı deneyim ve uzmanlık seviyelerine sahip eğitimciler, EdTech profesyonelleri ve araştırmacılar için tasarlanmıştır; bunların amacı, kişiselleştirilmiş eğitim deneyimleri oluşturmak için LLM'leri kullanmaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM'lerin mimarisini ve yeteneklerini anlayabilecektir.
• LLM'leri kullanarak eğitim içeriğinde kişiselleştirme fırsatlarını belirleyebilecektir.
• LLM'leri içerik kişiselleştirmesi için kullanan uyarlanabilir öğrenme platformları tasarlayabilecektir.
• Öğrenci katılımını ve öğrenme sonuçlarını artırmak için LLM odaklı stratejiler uygulayabilecektir.
• LLM'lerin eğitim ortamlarındaki etkinliğini değerlendirebilecek ve veri odaklı kararlar alabilecektir.

Türkiye'de (çevrimiçi veya yerel) yapılan bu eğitmen yönetimi altında gerçekleştirilen canlı eğitim, LLaMA, Mistral ve Qwen gibi açık ağırlık modellerini belirli iş veya iç uygulamalar için ayarlamak ve dağıtmak isteyen orta düzeyde ML uzmanları ve AI geliştiricilere yönelik olarak tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Açık kaynaklı LLM'lerin ekosistemi ve arasındaki farkları anlayacaklar.
• LLaMA, Mistral ve Qwen gibi modeller için veri kümelerini ve ayarlamayı hazırlayacaklar.
• Hugging Face Transformers ve PEFT kullanarak ayarlama akışlarını gerçekleştirecekler.
• Ayarlanmış modelleri güvenli ortamlarda değerlendirecek, kaydedecek ve dağıtacaklar.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), konuşma tanıma ve sentez sistemlerinde LLM'leri uygulamak isteyen başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar yazılım geliştiricileri ve veri bilimcileri için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM'lerin konuşma teknolojilerindeki rolünü anlayabilecektir.
• Doğru konuşma tanıma ve doğal sesli konuşma sentezi için LLM'leri uygulayabilecektir.
• LLM'leri konuşma tanıma motorları ve konuşma sentezleyicileriyle entegre edebilecektir.
• LLM'leri kullanarak konuşma sistemlerinin performansını değerlendirebilecek ve iyileştirebilecektir.
• Konuşma teknolojilerindeki mevcut trendler ve gelecekteki yönler hakkında bilgi sahibi olabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), duyarlı ve akıllı müşteri desteği sohbet robotları oluşturmak için LLM'leri uygulamak isteyen, başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar müşteri desteği ve BT profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Large Language Models (LLMs)’nin temellerini ve mimarisini anlayabilecektir.
• LLM'leri müşteri destek sistemlerine tasarlayabilecek ve entegre edebilecektir.
• Sohbet robotlarının duyarlılığını ve kullanıcı deneyimini geliştirebilecektir.
• Etik hususları ele alabilecek ve sektör standartlarına uygunluğu sağlayabilecektir.
• Gerçek dünya uygulamaları için LLM tabanlı bir sohbet robotunu dağıtabilecek ve bakımını yapabilecektir.

Türkiye'da (çevrimiçi veya yerel) yapılan bu eğitmen yönetimi altında gerçekleştirilen canlı eğitim, LoRA, Adapter Tuning ve Prefix Tuning gibi yöntemleri kullanarak büyük dil modellerini daha uygun ve verimli şekilde fine-tuning yapmak isteyen orta düzeyde veri bilimcileri ve yapay zeka mühendislerine yönelik olarak tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda, katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Parametre verimli fine-tuning yaklaşımlarının teorisini anlamak.
• Hugging Face PEFT kullanarak LoRA, Adapter Tuning ve Prefix Tuning'i uygulamak.
• PEFT yöntemleriyle tam fine-tuning arasındaki performans ve maliyet ödünlerini karşılaştırmak.
• Düzenlencek hesaplama ve depolama gereksinimleri ile fine-tuning edilmiş LLM'leri dağıtmak ve ölçeklendirmek.

Türkiye'da (çevrimiçi veya yerel) yapılan bu eğitmen yönetimi altında gerçekleştirilen canlı eğitim, QLoRA'yı kullanarak büyük modelleri belirli görevler ve özelleştirmeler için etkin şekilde ayarlamayı öğrenmek isteyen orta düzeyden ileri düzey machine learning mühendisleri, AI geliştiricileri ve veri bilimcilerine yönelik olarak tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda katılımcılar aşağıdaki becerilere sahip olacaktır:

• QLoRA'nın teorisini ve LLM'ler için nicelikleme tekniklerini anlayacaklar.
• Büyük dil modellerinin alanına özgü uygulamalar için QLoRA'yı nasıl uygulayacaklarını öğrenecekler.
• Nicelikleme kullanarak sınırlı hesaplama kaynakları üzerinde fine-tuning performansını optimize edecekler.
• İleri düzeyde fine-tuned modelleri gerçek dünya uygulamalarında dağıtabilecek ve değerlendirebilecekler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), sosyal medya gönderileri, ürün incelemeleri ve müşteri geri bildirimi gibi çeşitli metin kaynaklarından halkın görüşlerini analiz etmek ve yorumlamak için LLM'leri uygulamak isteyen orta düzeydeki veri ve pazarlama profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Duygu analizinin prensiplerini ve LLM'ler kullanılarak uygulanmasını anlayabilmek.
• Duygu analizi için veri kümelerini ön işlemek ve hazırlamak.
• LLM'leri, metindeki duyguları doğru bir şekilde yansıtacak şekilde eğitmek ve ince ayar yapmak.
• Sosyal medya ve diğer metin kaynaklarından gerçek zamanlı olarak duygu analizi yapmak.
• Duygu analizi bulgularını iş stratejilerine ve karar alma süreçlerine entegre etmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), LLM'leri kullanarak kodlama iş akışlarını hızlandırmak ve ayrıntılı, kapsamlı belgeler oluşturmak isteyen orta düzey yazılım geliştiricileri ve teknik yazarlar için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM'lerin kod üretimi ve yazılım belgelemesini otomatikleştirmedeki rolünü anlayabilecektir.
• Doğru ve verimli kod parçacıkları ve belgeler oluşturmak için LLM'leri kullanabilecektir.
• Artan üretkenlik için LLM'leri yazılım geliştirme yaşam döngüsüne entegre edebilecektir.
• Otomatik araçlar kullanarak yüksek kaliteli belgeleme standartlarını koruyabilecektir.
• Yazılım geliştirmede yapay zeka kullanımının etik yönlerini ve en iyi uygulamalarını ele alabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), iş dünyası profesyonelleri ve veri analistlerinin, iş içgörüleri elde etmek için LLM'lerin gücünden yararlanmalarını amaçlamaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM'lerin temellerini ve iş zekası bağlamındaki uygulamalarını anlayacaklardır.
• LLM'leri büyük veri kümelerini analiz etmek ve anlamlı içgörüler çıkarmak için uygulayabileceklerdir.
• LLM güdümlü analitiği stratejik iş karar alma süreçlerine entegre edebileceklerdir.
• LLM'leri iş dünyasında kullanmanın etik yönlerini ve en iyi uygulamalarını değerlendirebileceklerdir.
• Yapay zekadaki gelecekteki trendleri öngörebilecek ve iş zekası alanındaki değişen ortam için hazırlıklı olabileceklerdir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yenilikçi LLM destekli uygulamalar geliştirmek isteyen orta ve ileri düzeydeki geliştiriciler ve veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM'lerle kullanmak üzere LlamaIndex'i kurmak ve yapılandırmak.
• LLM işlevselliğini artırmak için özel veri kümelerini LlamaIndex kullanarak indekslemek ve sorgulamak.
• LlamaIndex ve LLM'leri kullanan gelişmiş uygulamalar tasarlamak ve geliştirmek.
• LLM'lerle ve LlamaIndex ile çalışırken en iyi uygulamaları anlamak ve uygulamak.
• LLM destekli uygulamaları dağıtırken etik hususları anlamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), LlamaIndex'i kullanarak yapay zeka modellerinin yeteneklerini geliştirmek, onları çeşitli uygulamalar için daha doğru ve güvenilir hale getirmek isteyen orta seviyedeki yapay zeka araştırmacıları, makine öğrenimi uzmanları ve veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LlamaIndex'in prensiplerini ve bileşenlerini anlayabilecektir.
• LLM'ler ile kullanılmak üzere verileri içe aktarabilecek ve yapılandırabilecektir.
• Yapay zeka modeli performansını iyileştirmek için bağlam artırmayı uygulayabilecektir.
• LlamaIndex'i mevcut yapay zeka sistemlerine ve iş akışlarına entegre edebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), gerçek dünya uygulamaları için LLM performansını optimize etmek amacıyla istem mühendisliği ve az sayıda örnekle öğrenmenin gücünden yararlanmak isteyen orta düzeydeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• İstem mühendisliği ve az sayıda örnekle öğrenmenin prensiplerini anlayabilecektir.
• Çeşitli NLP görevleri için etkili istemler tasarlayabilecektir.
• LLM'leri asgari veriyle uyarlamak için az sayıda örnekle öğrenme tekniklerini kullanabilecektir.
• Pratik uygulamalar için LLM performansını optimize edebilecektir.

This instructor-led, live training in Türkiye (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 (Türkiye 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 (Türkiye 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 (Türkiye 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 (Türkiye 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 (Türkiye 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, Türkiye'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 (Türkiye 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 (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), çeşitli görev ve alanlarda üretken yapay zeka ile Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) kullanmayı öğrenmek isteyen orta seviyedeki geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Üretken yapay zekanın ne olduğunu ve nasıl çalıştığını açıklayın.
• LLM'leri güçlendiren dönüştürücü mimarisini açıklayın.
• Farklı görevler ve kısıtlamalar için LLM'leri optimize etmek üzere ampirik ölçekleme yasalarını kullanın.
• LLM'leri eğitmek, ince ayar yapmak ve dağıtmak için en son araçları ve yöntemleri uygulayın.
• Üretken yapay zekanın toplum ve işletmeler için fırsatlarını ve risklerini tartışın.

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 Türkiye (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.

This instructor-led, live training in Türkiye (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level AI developers, architects, and product managers who wish to identify and mitigate risks associated with LLM-powered applications, including prompt injection, data leakage, and unfiltered output, while incorporating security controls like input validation, human-in-the-loop oversight, and output guardrails.

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

• Understand the core vulnerabilities of LLM-based systems.
• Apply secure design principles to LLM app architecture.
• Use tools such as Guardrails AI and LangChain for validation, filtering, and safety.
• Integrate techniques like sandboxing, red teaming, and human-in-the-loop review into production-grade pipelines.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye 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 (Türkiye 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 (Türkiye 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, Türkiye (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 (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), belirli görevler ve veri kümeleri için önceden eğitilmiş modelleri özelleştirmek isteyen orta ve ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• İnce ayar prensiplerini ve uygulamalarını anlayabilecektir.
• Önceden eğitilmiş modelleri ince ayar için veri kümeleri hazırlayabilecektir.
• Büyük dil modellerini (LLM'ler) NLP görevleri için ince ayar yapabilecektir.
• Model performansını optimize edebilecek ve yaygın zorlukların üstesinden gelebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye 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 (Türkiye 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 (Türkiye 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 (Türkiye 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 (Türkiye 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 (Türkiye 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 (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), çeşitli doğal dil görevleri için Büyük Dil Modelleri kullanmak isteyen başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar olan geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Popüler bir LLM içeren bir geliştirme ortamı kurmak.
• Temel bir LLM oluşturmak ve özel bir veri kümesi üzerinde ince ayar yapmak.
• Metin özetleme, soru cevaplama, metin oluşturma ve daha fazlası gibi farklı doğal dil görevleri için LLM'leri kullanmak.
• TensorBoard, PyTorch Lightning ve Hugging Face Datasets gibi araçları kullanarak LLM'leri ayıklamak ve değerlendirmek.

Bu eğitmen eşliğindeki canlı eğitim, Türkiye'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.