Bize Ulaşın

Eğitim İçeriği

Kurs Çizelgesi Eğitim Teklifi

1. Gün - Veri İş Akışları İçin Yapay Zeka ve Python'a Giriş

• Yapay zeka ve makine öğrenimi alanının genel görünümü

• Modern veri mühendisliğinde yapay zekanın rolü

Yapay zeka uygulamaları için Python temelleri tekrarı

 • pandas ve NumPy ile veri ile çalışma

API'ler ve JSON veri işlemenin tanıtımı

 • Veri kümelerinin yüklenmesi ve dönüştürülmesi mini egzersizi

2. Gün - Uygulayıcılar İçin Makine Öğrenimi Temelleri

• Gözetimli ve gözetimsiz öğrenme kavramları

 • Özellik mühendisliği ve veri hazırlama teknikleri

 • scikit-learn kullanarak model eğitimi temelleri

 • Model değerlendirmesi ve performans metrikleri

 • Model dağıtımı kavramlarına giriş

 • Basit bir tahmine dayalı model oluşturma uygulaması

3. Gün - LLM'ler ve İstem Mühendisliğine Giriş

• Büyük dil modellerini ve çalışma prensiplerini anlama

Tokenizasyon, bağlam pencereleri ve sınırlamalar

 • İstem tasarım ilkeleri ve teknikleri

Sıfır atışlı (zero-shot) ve az atışlı (few-shot) istemlendirme

 • İstem değerlendirme ve yineleme stratejileri

 • Uygulamalı istem mühendisliği egzersizleri

4. Gün-  LLM'lerle Yapay Zeka Uygulamaları Geliştirme

Python'da LLM API'lerinin kullanımı

 • Yapılandırılmış çıktılar ve fonksiyon çağırma kavramları

Sohbet tabanlı ve görev tabanlı uygulamalar oluşturma

Ragmanentli üretime (Retrieval Augmented Generation - RAG) giriş

LLM'leri dış veri kaynaklarıyla bağlantılama

Basit bir yapay zeka asistanı oluşturma mini projesi

5. Gün - Yapay Zeka Çözümlerini Üretime Alma

• Ölçeklenebilir yapay zeka iş akışları tasarımı

• Yapay zekayı veri hatlarına entegre etme

• Model performansını izleme ve iyileştirme

Maliyet optimizasyonu ve API kullanım stratejileri

 • Güvenlik ve sorumlu yapay zeka dikkate alınması

Son proje: Uçtan uca bir yapay zeka çözümü oluşturma

 35 Saatler

Katılımcı Sayısı


Katılımcı başına fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (2)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler