Sürekli Öğrenme ve Fine-Tuned Modeller için Model Güncellemesi Stratejileri Eğitimi

Vertex AI, büyük modellerin micro-ayarlanmasına ve istemlerin yönetilmesine yönelik gelişmiş araçlar sağlar. Bu araçlar, geliştiricileri ve veri ekibini model doğruluğunu optimize etme, iterasyon iş akışlarını basitleştirme ve yerleşik kütüphaneler ve hizmetleri kullanarak değerlendirme sıkılığının sağlanması konusunda destekler.

Bu eğitmen liderli canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), gözetimli micro-ayarlamayı, istem sürümleme ve değerlendirme hizmetlerini kullanarak generatif AI uygulamalarının performansını ve güvenilirliğini artırmak isteyen orta seviye ve üst düzey uzmanlar için tasarlanmıştır.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecek:

• Vertex AI'deki Gemini modellerine gözetimli micro-ayarlamayı uygulama becerilerini edinirler.
• Istem yönetim iş akışlarını, sürümleme ve test dahil olmak üzere uygulama yetenekleri kazanırlar.
• Değerlendirme kütüphanelerini kullanarak AI performansını ölçme ve optimize etme becerileri gelişir.
• Üretim ortamlarında geliştirilmiş modellerin dağıtımı ve izlenmesini sağlarlar.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Vertex AI micro-ayarlaması ve istem araçlarıyla elden deneme laboratuvarları.
• Kurumsal model optimizasyonu üzerine vaka çalışmaları.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümünü talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.

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 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.

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.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) finans sektöründeki üst düzey veri bilimcileri ve AI mühendislerinin kredi skorlaması, kötü niyetli etkinlik tespiti ve risk modellemesi gibi uygulamalar için alan spesifik finansal veriler kullanarak modelleri fine-tune etmek isteyenler için düzenlenmiştir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Finansal veri kümelerinde modellerin fine-tune edilmesiyle kötü niyetli etkinlik ve risk tahminlerini iyileştirebilecekler.
• Transfer learning, LoRA ve regularization gibi teknikleri kullanarak model verimliliğini artırabilirler.
• AI modelleme iş akışına finansal uyumluluk konularını entegre edebilirler.
• Fine-tune edilmiş modelleri finans hizmetleri platformlarında üretim kullanımı için dağıtabilecekler.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya kurum içi) orta düzeyden ileri düzeyli tıbbi AI geliştiricileri ve veri bilimcilerine yönelik olup, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış tıbbi veriler kullanarak klinik tanı, hastalık tahmini ve hasta sonuçları öngörüsü için modellerin iyileştirilmesini amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• EMR'ler, görüntüleme ve zaman serisi verileri gibi sağlık hizmetleri veri kümelerinde AI modellerini iyileştirebileceklerdir.
• Transfer öğrenimi, alan uyarlama ve model sıkıştırmasını tıbbi bağlamlarda uygulayabileceklerdir.
• Model geliştirme sürecinde gizlilik, önyargı ve düzenleyici uyumluluğu ele alabileceklerdir.
• Gerçek dünya sağlık hizmeti ortamlarında iyileştirilmiş modelleri dağıtabilecektir ve izlenebilecektir.

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 Türkiye'da (çevrimiçi veya yerel olarak) yapılan, eğitmenlerin yönettiği canlı eğitim, otonom araçlar, uçağızlar ve gözetleme sistemleri için derin öğrenme modellerini hassas güvenlik ve güvenilirlik standartlarını karşılayarak ayarlamak isteyen ileri düzey savunma AI mühendisleri ve askeri teknoloji geliştiricileri için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Gözetleme ve hedefleme görevleri için bilgisayarlı görüş ve sensör birleşimi modellerini ayarlayacaklar.
• Otomatik AI sistemlerini değişen ortamlara ve misyon profillerine uyarlayacaklar.
• Model akışlarında sağlam doğrulama ve güvenli çalıştırma mekanizmaları uygulayacaklar.
• Savunma özel uyumluluğu, güvenlik ve güvenlik standartlarıyla uyum sağlayacaklar.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), orta düzeyde yasal teknoloji mühendisleri ve AI geliştiricilerini hedeflemektedir. Katılımcılar, sözleşme analizi, madde çıkarması ve otomatik yasal araştırma gibi görevler için dil modellerini deneysel olarak iyileştirebilirler.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek duruma gelecektir:

• NLP modellerini deneysel olarak iyileştirmek için yasal belgeleri hazırlama ve temizleme.
• Modellere yasal görevlerde daha iyi doğruluk sağlayacak deneysel iyileştirme stratejilerinin uygulanması.
• Sözleşme incelemesi, sınıflandırma ve araştırma ile ilgili modellerin dağıtılması.
• Yasal bağlamda AI çıktılarının uyumluluğunu, denetim kabiliyetini ve izlenebilirliğini sağlama.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye'de (online veya onsite) orta düzeyden ileri seviyeye kadar makine öğrenimi mühendisleri, AI geliştiricileri ve veri bilimciler hedeflenmektedir. Bu eğitimde katılanlar QLoRA'yı kullanarak büyük modellerin etkili şekilde belirli görevler ve özelleştirmeler için fino ayarlanmasını öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• QLoRA ve LLM'ler için nicelendirme teknikleri konusundaki teoriyi anlayacaklardır.
• QLoRA'yı, domain-özel uygulamalar için büyük dil modellerinin fino ayarlanmasında nasıl kullanabileceklerini öğreneceklerdir.
• Nicelendirme kullanarak sınırlı hesaplama kaynaklarında fino ayarlamayı optimize edeceklerdir.
• QLoRA'yı kullanarak fino ayarlanmış modellerin gerçek dünya uygulamalarında etkili bir şekilde dağıtma ve değerlendirme yöntemlerini öğreneceklerdir.

Bu eğitimin, canlı eğitimcili Türkiye (çevrimiçi veya yerel) hedef kitlesi, kaynak sınırlı cihazlarda dağıtım için hafif AI modellerini ince ayarlamak ve optimize etmek isteyen ara düzeydeki gömülü AI geliştiricileri ve kenar hesaplama uzmanlarıdır.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Kenar dağıtım için uygun önceden eğitilmiş modelleri seçebilir ve uyarlayabilirler.
• Model boyutunu ve gecikmeyi azaltmak için kwantizasyon, kırpma ve diğer sıkıştırma tekniklerini uygulayabilirler.
• Görev spesifik performans için transfer öğrenimini kullanarak modelleri ince ayarlayabilirler.
• Optimizasyonu yapılan modelleri gerçek kenar donanımları üzerinde dağıtabilirler.