AI for Procurement Professionals: Practical Applications and Risk Awareness Eğitimi

LangGraph, durumlu, çok aktörlü LLM uygulamalarını oluşturmaya yönelik, kalıcı durumu ve yürütme kontrolünü sağlayan bileşik grafikler şeklinde bir framework'dür.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), hızla optimize etmek, hata ayıklamak, izlemek ve üretim düzeyinde LangGraph sistemlerini işletmek isteyen ileri düzey AI platform mühendisleri, AI için DevOps'lar ve ML mimarları için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Karmaşık LangGraph topolojilerini hız, maliyet ve ölçeklenebilirlik açısından tasarlama ve optimizasyonu.
• Tekrarlamalar, zaman aşımına uğramalar, idempotentlik ve kontrol noktasi tabanlı kurtarma ile güvenilirliği mühendisliği.
• Graf yürütümlerini hata ayıklama ve izleme, durumu inceleme ve sistemli olarak üretim sorunlarını yeniden üretme.
• Grafikleri günlükler, metrikler ve izlemeler ile donatma, üretim ortamına dağıtma ve SLA'ları ve maliyetleri izleme.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders anlatımı ve tartışmalar.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden uygulama.

Eğitim Özelizzazione Seçenekleri

• Bu eğitim için özel bir eğitim talep etmek istiyorsanız, lütfen bize başvurun ve düzenleme yapın.

Gelişmiş Ollama Model Hata Ayıklaması & Değerlendirme, yerel veya özel Ollama dağıtımlarında çalıştırıldığında model davranışını tanımlama, test etme ve ölçümüne odaklanan kapsamlı bir kursudur.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), üretimde Ollama tabanlı modellerin güvenilirliğini, hassasiğini ve operasyonel hazırlığını sağlamak isteyen ileri düzey AI mühendisleri, ML Ops uzmanları ve QA uygulayıcılarına yöneliktir.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Ollama barındırılan modellerin sistemli hata ayıklamasını gerçekleştirebilme ve başarısızlık modellerini güvenilir bir şekilde yeniden üretme.
• Sayısal ve nitel metriklerle sağlam değerlendirme anahtarlının tasarlanması ve yürütülmesi.
• Model sağlığını ve kayma durumunu izlemek için gözlemlenebilirliğin (loglar, izler, metrikler) uygulanması.
• CI/CD anahtarlara entegre edilmiş testleri, doğrulamaları ve gerileme kontrollerinin otomasyonu.

Kurs Formatı

• Interaktif ders anlatımı ve tartışma.
• Ollama dağıtımları kullanarak uygulamalı laboratuvarlar ve hata ayıklama egzersizleri.
• Dosya çalışmaları, grup sorun giderme oturumları ve otomasyon atölyeleri.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özel bir eğitim talep etmek istiyorsanız, lütfen bize ulaşarak düzenleme yapın.

Bu eğitmenle canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) ileri düzey profesyonellere, güvenli ve verimli AI ile yönetilen iş akışlarını Ollama kullanarak uygulamak isteyenler için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Özel AI işlemi için Ollama'yi dağıtma ve yapılandırma.
• Güvenli iş akışlarına AI modellerini entegre etme.
• Veri gizliliğini korurken AI performansını optimize etme.
• Şirket içindeki AI yetenekleri ile iş süreçlerinin otomasyonu.
• Şirket güvenlik ve yönetiş politikalarına uyumu sağlama.

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 öncülü canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerel olarak) histolojik dokular, kan hücreleri, alg, ve diğer biyolojik örneklerle ilgili görüntülerin işleme ve analizine yönelik başlangıç seviyesinden orta düzeyli araştırmacılar ve laboratuvar uzmanları için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcıların yapabilecekleri şeyler:

• Fiji arayüzünü gezinme ve ImageJ’nin temel fonksiyonlarının kullanılması.
• Bilimsel görüntülerin ön işleme ve iyileştirilmesi, daha iyi analiz için.
• Hücre sayımı ve alan ölçümü dahil olmak üzere görsellerin nicel analizi.
• Makrolar ve eklentiler kullanarak tekrarlayan görevlerin otomasyonu.
• Biyolojik araştırma için özel görüntü analiz ihtiyaçlarına göre iş akışlarının özelleştirilmesi.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim (Türkiye'da çevrimiçi veya yerel olarak) gelişmiş seviyede profesyonellere yönelik olup, Ollama üzerinde AI modellerini ince ayarlayarak ve özelleştirerek performansı artırma ve alanına özgü uygulamaların oluşturulmasına yardımcı olmayı amaçlamaktadır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Ollama üzerinde AI modellerini ince ayarlamak için verimli bir ortam oluşturmak.
• Gözetimli ince ayar ve takdirsel öğrenme için veri kümeleri hazırlamak.
• AI modellerinin performansı, doğruluğu ve verimliliği için optimizasyon yapmak.
• Özelleştirilmiş modelleri üretim ortamlarına dağıtmak.
• Model gelişmelerini değerlendirmek ve dayanıklılığı sağlamak.

LangGraph, durumlu, çok aktörlü LLM uygulamalarını oluşturma için dayanıklı durum ve yürütme kontrolü ile bileşik grafikler olarak oluşturmaya yönelik bir kurgudur.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (online veya on-site) orta düzeyden uzman düzeyine kadar olan ve LangGraph tabanlı finans çözümünü tasarlamak, uygulamak ve işletmek isteyen profesyonelleri hedef alır. Bu süreçte doğru yönetim, gözlemlilik ve uyumluluğa önem verilmektedir.

Eğitim sonunda katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanabilecekler:

• Yasal düzenlemelere ve denetim gereksinimlerine uygun finans için özel LangGraph iş akışlarını tasarlamak.
• Finansal veri standartlarını ve ontolojilerini graf durumu ve araçlara entegre etmek.
• Kritik işlemler için güvenilirlik, güvenlik ve insanlı döngü kontrolünü uygulamak.
• LangGraph sistemlerini performans, maliyet ve SLA'lar açısından dağıtımı, izlemeyi ve optimize etmeyi gerçekleştirmek.

Eğitim Formatı

• Aktif ders anlatımı ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden deneyimler.

Eğitim Özel Talep Seçenekleri

• Bu kurs için özel bir eğitim talebi yapmak isterseniz, lütfen bize ulaşarak düzenleme yapın.

LangGraph, planlama, dalga geçme, araç kullanımını, belleği ve denetlenebilir yürütümü destekleyen çizge yapılı LLM uygulamaları oluşturmak için bir çerçevedir.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (online veya on-site), LangGraph kullanarak güvenilir, çok aşamalı LLM iş akışları tasarlamak ve incelemek isteyen yeni başlayan geliştiriciler, tetikleyici mühendisleri ve veri uygulayıcılarına yönelik olabilir.

Eğitim sonunda katılımcılar şu becerilere sahip olacaktır:

• Temel LangGraph kavramlarını (düğüm, kenar, durum) ve ne zaman kullanacaklarını açıklamak.
• Dalga geçme, araç çağırma ve bellek koruma özelliğine sahip tetik zinciri oluşturma.
• Sorgulama ve harici API'leri çizge iş akışlarına entegre etme.
• LangGraph uygulamalarını güvenilirlik ve güvenlik açısından test etme, hata ayıklama ve değerlendirme.

Eğitim Formatı

• Tartışma destekli etkileşimli ders anlatımı.
• Sandık ortamında yönlendirilmiş laboratuvarlar ve kod yürütmeleri.
• Tasarım, test ve değerlendirme konularında senaryoya dayalı egzersizler.

Eğitim özelleştirme seçenekleri

• Bu eğitim için özel bir eğitim talep etmek için bize başvurunuz.

LangGraph, LLM'ler tarafından desteklenen durum bilgisi ve çok aktör iş akışlarını sağlar ve yürütme yollarına ve durum kalıcılığına hassas kontrol sunar. Sağlık sektöründe bu yetenekler uyumluluk, entegrasyon ve tıbbi iş akışlarıyla uyumlu karar destek sistemleri oluşturma açısından kritiktir.Bu eğitmen yönlü canlı eğitim (önline veya yerel) ortamda, düzenlemeye, etik ve operasyonel zorlukları ele alırken LangGraph tabanlı sağlık çözümlerini tasarlamak, uygulamak ve yönetmek isteyen orta düzeyden ileri düzey profesyonellere yöneliktir.Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:- Uyumluluğu ve denetlenebilirliği göz önünde bulundurarak sağlık özel iş akışlarını tasarlamak.- LangGraph uygulamalarını tıbbi ontolojilerle ve standartlarıyla (FHIR, SNOMED CT, ICD) entegre etmek.- Hassas ortamlarda güvenilirlik, izlenebilirlik ve açıklık için en iyi uygulamaları uygulamak.- Sağlık üretim ortamında LangGraph uygulamalarını dağıtmak, izlemek ve doğrulamak.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders ve tartışma.
• Dünya genelindeki gerçek hayat durumları ile elden deneyler.
• Canlı-laboratuvar ortamında uygulama pratikleri.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak istiyorsanız, lütfen bizimle iletişime geçin ve düzenleme yapın.

LangGraph, durumlu, çok aktörlü LLM uygulamalarını oluşturmak için dayanıklı durum ve yürütme üzerinde kesin kontrol sağlayacak bileşenler haline getirilebilen grafik framework'udur. Bu eğitmen yönetimi altında yapılan canlı eğitim (online veya yerel olarak), yasal çözümleri tasarlamak, uygulamak ve işletmek için gerekli uyumluluğu, izlenebilirliği ve yönetim kontrolünü sağlamayı isteyen orta seviye ile ileri düzey profesyonellere yönelik olacak. Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Denetlenebilirlik ve uyumluluğu koruyan yasal özel LangGraph iş akışlarını tasarlamak.
• Yasal ontolojileri ve belge standartlarını grafik durumu ve işleme dahil etmek.
• Aşamaları, insan-döngü- içindeki onayları ve izlenebilir karar yollarını uygulamak.
• Öbservabilite ve maliyet kontrolleri ile LangGraph hizmetlerini üretimde dağıtma, izleme ve bakımı yapmak.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders anlatımı ve tartışma.
• Birçok egzersiz ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında uygulama.

Eğitim Özel Talep Seçenekleri

• Bu eğitimin özel bir eğitim talebinde bulunmak için lütfen bizimle iletişime geçin.

LangGraph, dalgaçılığı, araç kullanımı, bellek ve denetlenebilir yürütümeyi destekleyen graf yapısında LLM workflow'ları oluşturmak için bir çerçeve olarak kullanılır.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (online veya face-to-face) orta düzeyli mühendisler ve ürün ekibi için tasarlanmıştır. Bu grup, LangGraph'in graf mantığını LLM aracılıklı döngülerle birleştirerek, müşteri destek aracısı, karar ağacı ve bilgi edinme sistemleri gibi dinamik, bağlam bilen uygulamalar geliştirmeyi hedefler.

Eğitim sonunda katılımcılar aşağıdaki yetenekleri kazanacaklardır:

• Graf tabanlı workflow'ları tasarlayarak LLM araçlarını, araçları ve belleği koordine edebilirler.
• Kararlı yürütümeyi sağlamak için koşullu yönlendirme, yeniden denemeler ve plan B uygulamalarını gerçekleştirebilirler.
• Araç döngülerine edinme, API'ler ve yapılandırılmış çıktıları entegre edebilirler.
• Araç davranışlarını değerlendirmeyi, izlemeyi ve güvenilirlik ve güvenlik açısından güçlendirebilirler.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders anlatımı ve yönlendirilmiş tartışmalar.
• Sandık ortamında yönetilen laboratuvarlar ve kod yürütmeleri.
• Komutanın tasarımı ve eş değerlendirmeleri temel alan senaryo tabanlı egzersizler.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak isterseniz, lütfen bize ulaşın ve düzenleme yapınız.

LangGraph, koşullu, çok adımlı LLM ve araç akışlarını etkinleştirme graf tabanlı bir orkestrasyon çerçevesidir. İçerik boru hattlarının otomasyonu ve kişiselleştirilmesi için idealdir.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) orta düzeyli pazarlama uzmanları, içerik stratejileri geliştiricileri ve otomasyon geliştirmenleri için tasarlanmıştır. Bu gruplar LangGraph kullanarak dinamik, dallanmış e-posta kampanyaları ve içerik oluşturma boru hattlarını uygulamayı amaçlamaktadır.

Eğitim sonunda 참가자는 다음과 같은 작업을 할 수 있습니다:

• Koşullu mantık ile graf yapısı içeren içerik ve e-posta akışları tasarlamak.
• Otomatik kişiselleştirme için LLM'leri, API'leri ve veri kaynaklarını entegre etmek.
• Birkaç adımlık kampanyalar arasında durum, hafızayı ve bağlamı yönetmek.
• Akış performansını ve teslimat sonuçlarını değerlendirmek, izlemek ve optimize etmek.

Eğitim Formatı

• Interaktif dersler ve grup tartışmaları.
• E-posta akışları ve içerik boru hattlarını uygulayan pratik laboratuvarlar.
• Kişiselleştirme, segmentasyon ve dallanma mantığı üzerine senaryo tabanlı egzersizler.

Eğitim Özelleştirmesi Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için bize ulaşınız.

Ollama, büyük dil ve çok modalli modelleri yerel olarak çalıştırma ve ayarlamayı olanak tanıyan bir platformdur.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), çok modalli uygulamaları Ollama ile inşa etmek ve dağıtmak isteyen ileri düzey ML mühendisleri, AI araştırmacıları ve ürün geliştiricileri için tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Ollama ile çok modalli modelleri kurma ve çalıştırma.
• Gerçek dünya uygulamaları için metin, görüntü ve ses girdilerini entegrasyonu.
• Döküman anlayışını ve görsel QA sistemlerini oluşturma.
• Modallar arasında düşünme yeteneğine sahip çok modalli ajansların geliştirilmesi.

Eğitim Biçimi

• Interaktif ders anlatımı ve tartışma.
• Gerçek çok modalli veri kümeleri ile elden deneyim.
• Ollama kullanarak çok modalli akışları canlı laboratuvar uygulaması.

Eğitim Özelizleme Seçenekleri

• Bu eğitim için özel bir eğitimi talep etmek istiyorsanız, bize ulaşarak düzenleme yapabilirsiniz.

Bu eğitmen-destekli canlı eğitim (online veya face-to-face), yerel bilgisayarlarında AI modellerini çalıştırmak için Ollama platformunu yüklemek, yapılandırmak ve kullanmak isteyen başlangıç düzeyinde profesyonellere yönelik olup, Türkiye konumunda gerçekleştirilir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Ollama'nin temellerini ve yeteneklerini anlamak.
• Yerel AI modelleri çalıştırmak için Ollama’yi kurmak.
• Ollama kullanarak LLM'leri (Large Language Models) dağıtmak ve etkileşimde bulunmak.
• AI yükleri için performansı ve kaynak kullanımını optimize etmek.
• Yerel AI dağıtımının çeşitli sektörlerdeki kullanımlarını keşfetmek.

Ollama, büyük dil ve çoklu modelleri yerel olarak ve ölçeklendirilmiş şekilde çalıştırmak için bir platformdur.

Bu eğitmenle olan canlı eğitim (çevrimiçi veya çevrimdışı), birden fazla kullanıcıya yönelik yüksek verimlilikli ve maliyet etkin ortamlarda Ollama dağıtımlarını ölçeklendirmek isteyen orta seviye ve ileri düzey mühendisler için tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Birden çok kullanıcıya ve dağıtılmış iş yükleri için Ollama'yi yapılandırma.
• GPU ve CPU kaynak tahsisini optimize etme.
• Otomatik ölçeklendirme, toplu işleme ve gecikme süresi azaltma stratejilerini uygulama.
• Bellek performansı ve maliyet etkinliği için altyapıyı izleme ve optimize etme.

Eğitim Biçimi

• Interaktif ders anlatımı ve tartışmalar.
• El ile dağıtım ve ölçeklendirme laboratuvarları.
• Canlı ortamlarda uygulamalı optimize etme çalışmalar.

Eğitim özelleştirme seçenekleri

• Bu eğitimin özel bir versiyonunu talep etmek için lütfen bize ulaşın ve düzenleme yapın.