Python ile Derin Pekiştirmeli Öğrenme Eğitimi

Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenimin otomotiv sektörünü nasıl dönüştürdüğünü keşfedin. Bu Türkiye kurs, basit otomasyondan otonom karar almaya kadar temel kavramları, sinir ağlarını ve gerçek dünya uygulamaları için pratik TensorFlow örneklerini kapsar.

Akıllı ajanlardan makine öğrenmesine kadar yapay zeka temellerini inceleyen Türkiye hakkında giriş seviyesinde bir eğitim. Bu eğitim, yöneticileri ve mimarları yeni yapay zeka trendlerini değerlendirmek, pratik çözümleri entegre etmek ve otomasyona dayalı stratejilerle iş çevikliğini artırmak için donatır.

Bu üç günlük program, Türkiye konusunu kapsamakta olup Yapay Sinir Ağları, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme'nin kuramını ve pratiğini ele almaktadır. Katılımcılar, ağ mimarilerini, öğrenme mekanizmalarını ve matematiksel temelleri inceleyerek, temel algılayıcılardan (perceptron) gelişmiş derin öğrenme tekniklerine kadar uzanan bir yolculuğa çıkacaklardır.

Python kullanarak yapay zeka modellerini sıfırdan inşa etme konusunda yazılım geliştiricilerine yardımcı olan bu uygulamalı eğitimde Türkiye, scikit-learn ve Apache Spark kullanarak gözetimli öğrenme, sinir ağları ve gözetimsiz teknikleri üzerinde uzmanlık kazanacaksınız. Gerçek dünya sorunlarını çözmeye yönelik, el-eylem (hands-on) Jupyter alıştırmalarına odaklanmaktadır.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), örüntü tanıma ve makine öğrenimi alanına bir giriş sunar. İstatistik, bilgisayar bilimi, sinyal işleme, bilgisayar görüşü, veri madenciliği ve biyoinformatik alanlarındaki pratik uygulamalara değinir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Örüntü tanımaya temel istatistiksel yöntemleri uygulayabilecektir.
• Veri analizi için sinir ağları ve çekirdek yöntemleri gibi temel modelleri kullanabilecektir.
• Karmaşık problem çözme için gelişmiş teknikleri uygulayabilecektir.
• Farklı modelleri birleştirerek tahmin doğruluğunu artırabilecektir.

Eğitmen eşliğinde verilen bu Türkiye konulu canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), büyük yapay zeka modellerini üstün performans, güvenlik ve uyumluluk için ince ayarlamak isteyen ileri düzey makine öğrenimi mühendislerine ve yapay zeka araştırmacılarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcıların şu yetkinliklere sahip olmaları beklenmektedir:

• RLHF'nin teorik temellerini ve modern yapay zeka geliştirmede neden hayati olduğunu anlayabilme.
• Pekiştirmeli öğrenme süreçlerini yönlendirmek için insan geri bildirimine dayalı ödül modelleri uygulama.
• Büyük dil modellerini RLHF teknikleriyle ince ayarlayarak çıktıları insan tercihleriyle uyumlu hale getirme.
• Üretim seviyesinde yapay zeka sistemleri için RLHF iş akışlarını ölçeklendirmeye yönelik en iyi uygulamaları uygulama.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde), hem Large Language Models (LLMs) hem de Reinforcement Learning (RL) konusunda kapsamlı bir anlayış ve pratik beceriler kazanmak isteyen orta seviyedeki veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Transformatör modellerinin bileşenlerini ve işlevselliğini anlayabilecektir.
• Belirli görevler ve uygulamalar için LLM'leri optimize edip ince ayar yapabilecektir.
• Pekiştirmeli öğrenmenin temel prensiplerini ve metodolojilerini anlayabilecektir.
• Pekiştirmeli öğrenme tekniklerinin LLM'lerin performansını nasıl artırabileceğini öğrenebilecektir.

Bu eğitmen önderliğinde, canlı eğitim (online veya face-to-face) ileri düzey profesyonel için tasarlanmıştır ve Google Colab kullanarak yapay zeka geliştirme süreçlerinde reforansman öğrenmesinin pratik uygulamalarını daha derinlemesine anlamayı isteyen kişilere yönelik olmaktedir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Reforansman öğrenme algoritmalarının temel kavramlarını anlayacaklar.
• TensorFlow ve OpenAI Gym kullanarak reforansman öğrenme modelleri uygulayabilecekler.
• Deneme yanılma yoluyla öğrenen zeki ajentler geliştirebilecekler.
• Q-learning ve derin Q-ağları (DQN) gibi gelişmiş teknikleri kullanarak ajent performansını optimize edebilecekler.
• OpenAI Gym kullanarak simüle ortamlarda ajentlere eğitim verebilecekler.
• Gerçek dünya uygulamaları için reforansman öğrenme modellerini dağıtabilecekler.

Bu 35 saatlik Türkiye kursu, CNN'ler, RNN'ler ve GAN'lar gibi üretken modelleri içeren derin sinir ağı temellerini kapsar. Katılımcılar, Theano ve TensorFlow ile uygulamalı deneyim kazanarak gerçek dünya uygulamaları için üretim kalitesinde derin öğrenme modelleri inşa etmeyi, eğitmeyi ve dağıtmayı öğrenirler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), derin öğrenme modelleri için son teknoloji XAI tekniklerini keşfetmek isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir ve yorumlanabilir yapay zeka sistemleri oluşturmaya odaklanmaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Derin öğrenmede açıklanabilirlik zorluklarını anlayabilecektir.
• Sinir ağları için gelişmiş XAI tekniklerini uygulayabilecektir.
• Derin öğrenme modelleri tarafından alınan kararları yorumlayabilecektir.
• Performans ve şeffaflık arasındaki ödünleşimleri değerlendirebilecektir.