Vertex AI'da İleri Düzey İncelik Ayarları (Fine-Tuning) ve İstek (Prompt) Yönetimi Eğitimi

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), karmaşık gerçek dünya problemlerine son teknoloji transfer öğrenimi tekniklerini uygulamak isteyen ileri düzey makine öğrenimi uzmanlarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Transfer öğrenimindeki gelişmiş kavramları ve metodolojileri anlayabilecektir.
• Önceden eğitilmiş modeller için alan özel uyarlama tekniklerini uygulayabilecektir.
• Sürekli değişen görevler ve veri kümeleriyle başa çıkmak için sürekli öğrenmeyi uygulayabilecektir.
• Görevler arasında model performansını artırmak için çoklu görev ince ayarını (multi-task fine-tuning) kullanabilecektir.

Bu eğitmen tarafından yönetilen, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerel) ileri düzey AI bakım mühendisleri ve MLOps profesyonellerini hedef almaktadır. Bu grup, dağıtılmış ve ince ayarlanmış modeller için sağlam sürekli öğrenme işlem hatları ve etkili güncelleştirme stratejileri uygulamayı amaçlar.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Dağıtılmış modellere sürekli öğrenme iş akışları tasarlama ve uygulama.
• Katastrofik unutmayı doğru eğitim ve bellek yönetimiyle azaltma.
• Model kayması veya veri değişiklikleri üzerine izleme ve güncelleştirme tetikleyicilerini otomatize etme.
• Güncelleştirme stratejilerini mevcut CI/CD ve MLOps işlem hatlarına entegre etme.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), Google Vertex AI'yi kullanarak özel yapay zeka modelleri oluşturmayı ve dağıtmayı öğrenmek isteyen ara seviye geliştiriciler, veri bilimcileri ve teknik profesyoneller için düzenlenmiştir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Google Vertex AI'nin yeteneklerini ve özelliklerini anlamak.
• Google Vertex AI ortamını kurmak ve yapılandırmak.
• Vertex AI kullanarak özel yapay zeka modelleri geliştirmek ve eğitmek.
• Yapay zeka modellerini Google Cloud Platform'da dağıtmak ve yönetmek.
• Model performansını izleme ve optimize etme araçlarını kullanmak.
• Yapay zeka model geliştirme ve dağıtma için en iyi uygulamaları uygulamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), ince ayarlı modelleri güvenilir ve verimli bir şekilde dağıtmak isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• İnce ayarlı modelleri üretime dağıtmanın zorluklarını anlayabilecektir.
• Modelleri Docker ve Kubernetes gibi araçları kullanarak konteynerize edip dağıtabilecektir.
• Dağıtılan modeller için izleme ve günlük kaydı uygulayabilecektir.
• Modelleri gerçek dünya senaryolarında gecikme ve ölçeklenebilirlik için optimize edebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), kritik finansal görevler için yapay zeka modellerini özelleştirmede pratik beceriler kazanmak isteyen orta seviyedeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Finans uygulamaları için ince ayar temellerini anlayabilecektir.
• Finans alanına özgü görevler için önceden eğitilmiş modellerden yararlanabilecektir.
• Dolandırıcılık tespiti, risk değerlendirmesi ve finansal tavsiye oluşturma tekniklerini uygulayabilecektir.
• GDPR ve SOX gibi finansal düzenlemelere uyumu sağlayabilecektir.
• Finansal uygulamalarda veri güvenliğini ve etik yapay zeka uygulamalarını hayata geçirebilecektir.

Türkiye'da (çevrimiçi veya yüz yüze) eğitmen yönetimiyle sunulan bu canlı eğitim, belirli görevler ve veri kümeleri için önceden eğitilmiş modelleri özelleştirmek isteyen orta düzeyden ileri düzeye kadar profesyonelleri hedefler.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• İnce ayarın ilkelerini ve uygulamalarını anlamak.
• Önceden eğitilmiş modelleri ince ayarlamak için veri kümelerini hazırlamak.
• Doğal dil işleme (NLP) görevleri için büyük dil modellerini (LLM'ler) ince ayarlamak.
• Model performansını optimize etmek ve yaygın zorlukların üstesinden gelmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), geniş ölçekli modeller için ince ayar stratejileri uygulamak isteyen orta seviyedeki geliştiriciler ve yapay zeka uygulayıcılarına yöneliktir; bunun için kapsamlı hesaplama kaynaklarına ihtiyaç duyulmaz.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Düşük Ranklı Adaptasyonun (LoRA) prensiplerini anlayacaklar.
• Geniş modellerin verimli bir şekilde ince ayarlanması için LoRA'yı uygulayacaklar.
• Sınırlı kaynaklara sahip ortamlar için ince ayarı optimize edecekler.
• Pratik uygulamalar için LoRA ile ince ayarlanmış modelleri değerlendirecek ve dağıtacaklar.

Bu eğitmen eşliğinde verilen, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), Google Cloud'un üretken yapay zeka araçlarını kullanarak pratik yapay zeka uygulamaları tasarlamak, geliştirmek ve değerlendirmek isteyen başlangıç, orta ve ileri seviye yazılımcılar, bulut mühendisleri ve teknik ürün ekiplerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir: Google Cloud'un üretken yapay zeka hizmetlerini anlayacak, istemler ve iş akışları oluşturacak, Vertex AI ile basit uygulamalar geliştirecek ve sorumluluk ilkelerini uygulayacak.

Bu eğitmen eşliğinde verilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) ortamında gerçekleştirilmektedir ve başlangıç / orta / ileri düzey geliştiricilere ve teknik uzmanlara yöneliktir. Katılımcılar, Google Cloud'u kullanarak görevleri otomatikleştirebilen, araçları kullanabilen ve iş verisiyle çalışabilen yapay zeka ajanları geliştirmek istemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcıların şu yetkinliklere sahip olması hedeflenmektedir: Yapay zeka ajanı kavramlarını açıklayabilme, Vertex AI ile ajan oluşturma, ajanları dış araçlar ve verilere bağlama ve ajanları iş kullanımları için dağıtma.