Mimari Tasarım için Yapay Zeka: DeepSeek, OpenAI ve Revit Entegrasyonu Eğitimi

Bu Türkiye (çevrimiçi veya yerel) yapılan, eğitimciye dayalı canlı eğitim, DeepSeek Coder'ı AI destekli yazılım geliştirme, otomasyon ve optimizasyon için uygulamayı isteyen orta seviyede geliştiricilere, veri mühendislerine ve yazılım ekibine yönelik olarak tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda, katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Büyük ölçekli projelerde AI destekli kod üretimi ve refactorlaması uygulayabilir.
• Yazılım güvenilirliğini artırmak için AI ile güçlendirilmiş hata ayıklama yapabilirler.
• DeepSeek Coder'ı DevOps ve CI/CD pipelines'e entegre edebilirler.
• Yazılım mühendisliği iş akışlarında zeka ile güçlendirilmiş otomasyonu kullanabilirler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), modern MLOps uygulamalarını kullanarak DeepSeek model performansını artırmak, gecikmeyi en aza indirmek ve yapay zeka çözümlerini verimli bir şekilde dağıtmak isteyen ileri düzey yapay zeka mühendisleri ve orta ile ileri düzey deneyime sahip veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Verimlilik, doğruluk ve ölçeklenebilirlik için DeepSeek modelleri optimize etmek.
• MLOps ve model sürümleme için en iyi uygulamaları uygulamak.
• DeepSeek modellerini bulut ve şirket içi altyapıya dağıtmak.
• Yapay zeka çözümlerini etkili bir şekilde izlemek, sürdürmek ve ölçeklendirmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), gerçek dünya uygulamalarında DeepSeek LLM'nin etkinliğini en üst düzeye çıkarmak için istem mühendisliği stratejilerini öğrenmek isteyen ileri düzey yapay zeka mühendisleri, geliştiriciler ve veri analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Yapay zeka yanıtlarını optimize etmek için gelişmiş istemler oluşturmak.
• Doğruluk ve tutarlılık için yapay zeka tarafından oluşturulan metni kontrol etmek ve iyileştirmek.
• İstem zincirleme ve bağlam yönetimi tekniklerini kullanmak.
• Önyargıları azaltmak ve istem mühendisliğinde etik yapay zeka kullanımını artırmak.

Bu Türkiye (online veya face-to-face) yapılan, eğitmenler tarafından yönetilen canlı eğitim, DeepSeek API'larını kullanarak yapay zeka destekli uygulamalar geliştirmeyi isteyen orta düzeyli geliştiriciler, yazılım mühendisleri ve veri bilimciler için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanacaklardır:

• DeepSeek API'larının yeteneklerini anlayabilmek.
• Uygulamalara DeepSeek API'larını entegre etmek.
• Yapay zeka destekli otomasyon ve sohbet botlarını uygulamak.
• API performansını optimize etmek ve API çağrılarını etkili bir şekilde yönetmek.

Bu Türkiye'ta (çevrimiçi veya yerel) gerçekleştirilen eğitmen-destekli canlı eğitim, iş ortamında DeepSeek modellerini dağıtma, optimize etme ve ölçeklendirme isteyen ileri düzey AI mimarları, kurumsal geliştiriciler ve CTO'lar için tasarlanmıştır. Güvenlik, uyumluluk ve etik AI uygulamalarını garanti ederek.

Bu eğitimle birlikte, katılımcılar şu becerilere sahip olacaktır:

• Kurumsal ortamlarda DeepSeek modellerini dağıtma.
• AI modellerinin performansını ve ölçeklenebilirliğini optimize etme.
• AI uygulamalarında veri güvenliği ve uyumluluğunu sağlama.
• İş çözümünde etik AI uygulamalarını gerçekleştirmek.

Bu eğitmen-destekli canlı eğitim (Türkiye'da veya çevrimiçi) dijital sanatçıları ve AI tutkunlarını, çeşitli amaçlarla DALL-E ve DALL-E 2 kullanarak görüntü oluşturmak isteyenlere yönelik olarak tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcıların aşağıdaki becerileri kazanacaklardır:

• DALL-E ve DALL-E 2'ye dayalı kavramları anlamak.
• DALL-E ve DALL-E 2'den anlamlı dil açıklamalarından (prompt) görüntü oluşturmak için kullanmak.
• DALL-E ve DALL-E 2'yi özel bir veri kümesine fine-tune etmek.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim (online veya mekanize) ortamında, çeşitli amaçlar için DALL-E 3 kullanmayı isteyen orta düzeyde dijital sanatçılar ve yapay zeka tutkunları için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecektir:

• DALL-E 3'in arkasındaki kavramları anlamak.
• DALL-E 3'ten prompt'lardan resimler oluşturmak için kullanmak.
• Kullanıcı tanımlı bir veri kümesinde DALL-E 3'ü ayarlamak.

Bu Türkiyetaki eğitmen yönetimi altında gerçekleştirilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) başlangıç düzeyinde teknik olmayan uzmanlar ve işadamları için tasarlanmıştır. Bu kişiler, DeepSeek'in açık kaynaklı modellerini içerik oluşturma, otomasyon ve İş Bilgisi amaçları için kullanmak istemektedirler.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Kod olmayan yapay zeka temellerini ve iş uygulamalarını anlamak.
• İçerik oluşturma ve otomasyon için DeepSeek modellerini kullanmak.
• Zapier, Make ve Notion gibi platformları kullanarak mevcut iş akışlarına yapay zeka araçlarını entegre etmek.
• Yapay zeka kullanarak işletme verilerini analiz etmek ve eylem planları oluşturma.
• Üretkenliği ve karar alma süreçlerini geliştirmek için yapay zeka destekli stratejiler geliştirme.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) hem yeni başlayan hem de orta düzeyde programcılar ve geliştiricilere DeepSeek Coder'ı kullanarak kodlama verimliliğini ve üretkenliği artırmak isteyenler için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda, katılımcılar şunları başarabilecekler:

• DeepSeek Coder'ın yetenekleri ve sınırlamalarını anlamak.
• Yapay zeka desteğiyle kaliteli kod kümeleri üretmek.
• Kodun hata ayıklanması ve optimize edilmesi için DeepSeek Coder'ı kullanmak.
• Yapay zeka araçlarını kullanarak tekrarlanan programlama görevlerini otomatikleştirmek.

Bu eğitmen destekli canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerel) ileri düzey AI araştırmacıları, yaratıcı profesyoneller ve gelişmiş geliştiricilere yönelik olup, yaratıcı AI tekniklerini keşfetmeyi, AI sürüklü yaratıcı iş akışlarını uygulamayı ve DeepSeek modelleri kullanarak uygulamalar geliştirmeyi amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şu becerileri kazanacaklardır:

• DeepSeek modellerinin yaratıcı AI özelliklerini anlamak.
• AI kullanarak metin, görüntü ve yaratıcı içerik üretmek.
• Farklı yaratıcı uygulamalar için AI üretilen çıktılardan elde edilen sonuçları optimize etmek.
• Hikayelerle, tasarım ve medya ile ilgili AI destekli araçlar geliştirmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), karmaşık denklemleri çözmek için DeepSeek Math ve yapay zeka destekli görüntü işleme için DeepSeek Vision'ı kullanmak isteyen orta düzey mühendisler, veri bilimcileri ve araştırmacılara yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Yapay zeka destekli problem çözme için DeepSeek Math'i kullanmak.
• Görüntü analizi ve nesne algılama için DeepSeek Vision'ı uygulamak.
• Uygulamalara yapay zeka destekli matematiksel ve görsel araçları entegre etmek.
• Doğruluk ve verimlilik için yapay zeka modellerini optimize etmek.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) ileri düzey yapay zeka araştırmacıları, makine öğrenimi mühendisleri ve geliştiricilere yönelik olup, belirli sektörler, alanlar veya iş ihtiyaçlarına uygun özelleştirilmiş AI uygulamaları oluşturmak için DeepSeek LLM modellerini fine-tuning yapmayı isteyen kişilere yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şu becerileri kazanabilecekler:

• DeepSeek modellerinin, DeepSeek-R1 ve DeepSeek-V3 dahil tümünün mimarisini ve özelliklerini anlamak.
• Fine-tuning için veri kümelerini hazırlama ve veriyi ön işleme yapma.
• Alan özel uygulamaları için DeepSeek LLM'yi fine-tuning yapmak.
• Fine-tuned modelleri etkili bir şekilde optimize etmek ve dağıtma.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (online veya yerinde), yapay zekanın temellerini ve DeepSeek'ün mimarisini ve uygulamalarını anlamak isteyen yeni başlayan seviyedeki katılımcılara yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Yapay zeka ve LLM'lerin temel kavramlarını anlayabilecektir.
• DeepSeek'ün mimarisini ve kullanım alanlarını keşfedebilecektir.
• Temel yapay zeka kavramlarını gerçek dünya senaryolarına uygulayabilecektir.
• Yapay zeka geliştirme sürecindeki etik hususlara ilişkin bilgi edinebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), büyük dil modellerinin temellerini anlamak, DeepSeek LLM'nin işleyişini ve özel modellerini keşfetmek ve iş ve günlük yaşamdaki pratik uygulamaları keşfetmek isteyen yeni başlayan seviyedeki katılımcılara yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Büyük dil modellerinin (LLM'ler) temel prensiplerini kavrayabilecekler.
• DeepSeek LLM'nin mimarisini ve işlevlerini, DeepSeek-R1 ve DeepSeek-V3 dahil olmak üzere anlayabilecekler.
• DeepSeek LLM'nin çeşitli iş ortamlarındaki pratik uygulamalarını belirleyebilecekler.
• Günlük görevler için DeepSeek LLM kullanarak temel projeler uygulayabilecekler.

Bu eğitmen-destekli canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) temel düzeyde video yaratıcılar için Sora'yı çeşitli amaçlarla kullanmaya çalışan kişilere yönelik olup, Türkiye'da gerçekleştirilecektir.

Bu eğitimin sonunda, katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Sora'nın arka planındaki kavramları ve video yaratımında uygulamalarını anlamak.
• Sora'yı promoterden videolar oluşturmak için kullanmak.
• Sora'nın yardımıyla video kalitesini ve ilgili içeriği geliştirmek.
• Video yaratım iş akışlarında Sora'yı kullanırken en iyi uygulamaları uygulamak.