Advanced Fine-Tuning & Prompt Management in Vertex AI 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'da - çevrimiçi veya yerel) orta düzeyde geliştiriciler, veri bilimciler ve teknoloji uzmanları için tasarlanmıştır. Bu grup, Google Vertex AI'yi kullanarak özel yapay zeka modelleri oluşturmayı ve dağıtma konusunda avantaj sağlamayı hedefliyor.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Google Vertex AI'nin yeteneklerini ve özelliklerini anlayabilme.
• Google Vertex AI ortamını kurma ve yapılandırma.
• Vertex AI kullanarak özel yapay zeka modelleri geliştirme ve eğitme.
• Google Cloud Platform üzerinde yapay zeka modellerini dağıtma ve yönetme.
• Model performansını izleme ve optimizasyonu için Vertex AI araçlarını kullanabilme.
• Yapay zeka model geliştirme ve dağıtımının en iyi uygulamalarını uygulama.

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), 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), 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 liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yenilikçi yapay zeka çözümleri için çok modlu model ince ayarı konusunda uzmanlaşmak isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• CLIP ve Flamingo gibi çok modlu modellerin mimarisini anlayabileceklerdir.
• Çok modlu veri kümelerini etkili bir şekilde hazırlayabilecek ve ön işleme tabi tutabileceklerdir.
• Çok modlu modelleri belirli görevler için ince ayar yapabileceklerdir.
• Gerçek dünya uygulamaları ve performans için modelleri optimize edebileceklerdir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye 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.

Vertex AI provides a unified platform for generative media, offering models like Veo for video, Imagen for image creation, Chirp for speech, and Lyria for music. These capabilities enable production-ready workflows for creative, marketing, and enterprise use cases.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to harness generative AI for multimedia content creation and deployment using Vertex AI.

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

• Generate images, videos, audio, and music using Vertex AI’s suite of models.
• Integrate generative media into marketing and product workflows.
• Optimize prompts and fine-tune outputs for quality and brand consistency.
• Deploy production-ready generative media solutions in enterprise settings.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on exercises with Vertex AI generative media models.
• Real-world case studies and creative project labs.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Vertex AI provides powerful tools for building multimodal LLM workflows that integrate text, audio, and image data into a single pipeline. With long context window support and Gemini API parameters, it enables advanced applications in planning, reasoning, and cross-modal intelligence.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate to advanced-level practitioners who wish to design, build, and optimize multimodal AI workflows in Vertex AI.

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

• Leverage Gemini models for multimodal inputs and outputs.
• Implement long-context workflows for complex reasoning.
• Design pipelines that integrate text, audio, and image analysis.
• Optimize Gemini API parameters for performance and cost efficiency.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on labs with multimodal workflows.
• Project-based exercises for applied multimodal use cases.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

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.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yapay zeka projelerinde verimliliği ve performansı artırmak için transfer öğrenimi tekniklerini anlamak ve uygulamak isteyen başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar makine öğrenimi uzmanlarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Transfer öğreniminin temel kavramlarını ve faydalarını anlayabilmek.
• Popüler önceden eğitilmiş modelleri ve uygulamalarını keşfedebilmek.
• Özel görevler için önceden eğitilmiş modellerde ince ayar yapabilmek.
• Doğal dil işleme ve bilgisayarlı görü alanlarında gerçek dünya problemlerini çözmek için transfer öğrenimini uygulayabilmek.

Bu eğitmen yönetilen, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerel) başlangıç seviyesinden orta düzeyde yazılım mühendisleri ve Vertex AI'yı kullanarak makine öğrenimi aktivitelerini gerçekleştirmek ve tamamlamak isteyen herkese yöneliktir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şu yeteneklere sahip olacaktır:

• Vertex AI'nin nasıl çalıştığını anlamayı ve bir makine öğrenimi platformu olarak kullanmayı öğrenecekler.
• Makine öğrenimi ve NLP kavramlarını öğrenecekler.
• Vertex AI ile makine öğrenimi modellerini nasıl eğitip dağıtabileceklerini öğrenecekler.

Vertex AI Agent Builder is a no-code/low-code environment for creating grounded agents that combine generative models with retrieval-augmented generation (RAG), allowing teams to rapidly build agents that use enterprise data and search to provide accurate, context-aware responses.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level practitioners who wish to design, configure, and deploy smart agents using Vertex AI Agent Builder and RAG patterns.

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

• Design grounded agent workflows using Agent Builder.
• Implement RAG pipelines with search and vector stores.
• Integrate enterprise data sources securely for retrieval.
• Evaluate and iterate agent behavior using testing and metrics.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on labs using Vertex AI Agent Builder and RAG components.
• Project-based exercises to build and refine agents.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Vertex AI provides streamlined integration options for embedding Gemini models directly into mobile and web applications using Firebase and SDKs. This enables developers and product teams to deliver AI-powered features at the app level, such as intelligent assistants, multimodal input handling, and personalized user experiences.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level practitioners who wish to embed Vertex AI Gemini capabilities into applications using Firebase and related SDKs.

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

• Set up Firebase and SDKs for Vertex AI integration.
• Embed Gemini-powered features into mobile and web apps.
• Handle multimodal inputs such as text, image, and audio in client apps.
• Deploy and monitor AI features in production applications.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on labs with Firebase and Vertex AI SDKs.
• Project-based exercises for app-level AI features.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Vertex AI provides enterprise-ready tools for managing the full machine learning lifecycle, including observability, compliance, and operational excellence. With live monitoring, data residency controls, grounding, and integrated Gen AI evaluation, Vertex AI is designed to meet the demands of production-grade AI systems.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate to advanced-level professionals who wish to deploy, monitor, and govern Vertex AI models in enterprise environments.

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

• Set up MLOps pipelines using Vertex AI.
• Monitor and observe models with real-time insights.
• Apply grounding techniques and evaluation tools for Gen AI models.
• Implement compliance and governance strategies, including data residency controls.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on labs with enterprise-grade Vertex AI tools.
• Case studies and compliance-driven scenarios.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.