Fine-Tuning Defense AI for Autonomous Systems and Surveillance Eğitimi

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.

Türkiye'da (çevrimiçi veya yerel) gerçekleştirilen bu eğitmen-destekli canlı eğitim, robust sürekli öğrenme pipeline'larını uygulamak ve dağıtılan, ince ayarlanmış modeller için etkili güncelleme stratejilerini geliştirmek isteyen ileri düzey yapay zeka bakım mühendisleri ve MLOps profesyonellere yönelik olarak tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Dağıtılan modeller için sürekli öğrenme iş akışlarını tasarlamak ve uygulamak.
• Katastrofik unutmayı doğru eğitim ve bellek yönetimi ile azaltmak.
• Model kayması veya veri değişikliklerine dayalı izleme ve güncelleme tetikleyicilerini otomasyonlamak.
• Güncelleme stratejilerini mevcut CI/CD ve MLOps pipeline'larına entegre etmek.

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.

This instructor-led, live training in Türkiye (online or onsite) is aimed at advanced-level data scientists and AI engineers in the financial sector who wish to fine-tune models for applications such as credit scoring, fraud detection, and risk modeling using domain-specific financial data.

By the end of this training, participants will be able to:

• Fine-tune AI models on financial datasets for improved fraud and risk prediction.
• Apply techniques such as transfer learning, LoRA, and regularization to enhance model efficiency.
• Integrate financial compliance considerations into the AI modeling workflow.
• Deploy fine-tuned models for production use in financial services platforms.

This instructor-led, live training in Türkiye (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level medical AI developers and data scientists who wish to fine-tune models for clinical diagnosis, disease prediction, and patient outcome forecasting using structured and unstructured medical data.

By the end of this training, participants will be able to:

• Fine-tune AI models on healthcare datasets including EMRs, imaging, and time-series data.
• Apply transfer learning, domain adaptation, and model compression in medical contexts.
• Address privacy, bias, and regulatory compliance in model development.
• Deploy and monitor fine-tuned models in real-world healthcare environments.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), belirli sektörlere, alanlara veya iş ihtiyaçlarına göre özelleştirilmiş yapay zeka uygulamaları oluşturmak için DeepSeek LLM modellerini ince ayar yapmak isteyen ileri düzey yapay zeka araştırmacıları, makine öğrenimi mühendisleri ve geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• DeepSeek modellerinin mimarisini ve yeteneklerini, DeepSeek-R1 ve DeepSeek-V3 dahil olmak üzere anlayabilecektir.
• Veri kümelerini hazırlayabilecek ve ince ayar için verileri ön işleyebilecektir.
• Alan özel uygulamaları için DeepSeek LLM'yi ince ayar yapabilecektir.
• İnce ayarlı modelleri verimli bir şekilde optimize ve dağıtabilecektir.

This instructor-led, live training in Türkiye (online or onsite) is aimed at intermediate-level legal tech engineers and AI developers who wish to fine-tune language models for tasks like contract analysis, clause extraction, and automated legal research in legal service environments.

By the end of this training, participants will be able to:

• Prepare and clean legal documents for fine-tuning NLP models.
• Apply fine-tuning strategies to improve model accuracy on legal tasks.
• Deploy models to assist with contract review, classification, and research.
• Ensure compliance, auditability, and traceability of AI outputs in legal contexts.

Türkiye'da (çevrimiçi veya yerel) yapılan bu eğitmen yönetimi altında gerçekleştirilen canlı eğitim, QLoRA'yı kullanarak büyük modelleri belirli görevler ve özelleştirmeler için etkin şekilde ayarlamayı öğrenmek isteyen orta düzeyden ileri düzey machine learning mühendisleri, AI geliştiricileri ve veri bilimcilerine yönelik olarak tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda katılımcılar aşağıdaki becerilere sahip olacaktır:

• QLoRA'nın teorisini ve LLM'ler için nicelikleme tekniklerini anlayacaklar.
• Büyük dil modellerinin alanına özgü uygulamalar için QLoRA'yı nasıl uygulayacaklarını öğrenecekler.
• Nicelikleme kullanarak sınırlı hesaplama kaynakları üzerinde fine-tuning performansını optimize edecekler.
• İleri düzeyde fine-tuned modelleri gerçek dünya uygulamalarında dağıtabilecek ve değerlendirebilecekler.

Türkiye'da (çevrimiçi veya yerel) yapılan bu eğitmen yönetimi altında gerçekleştirilen canlı eğitim, kaynak kısıtlı cihazlardaployment için hafif yapılı AI modellerini ayarlamak ve optimize etmek isteyen orta düzeyde gömülmüş AI geliştiricileri ve kenar hesaplama uzmanları için tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Kenarployment için uygun önceden eğitilmiş modeller seçip uyarlamak.
• Model boyutunu ve gecikmeyi azaltmak için nicelendirme, kesim ve diğer sıkıştırma teknikleri uygulamak.
• Görev özel performansı için aktarım öğrenimi kullanarak modelleri ayarlamak.
• Optimize edilmiş modeli gerçek kenar donanım platformlarınaployment etmek.

Türkiye'de (çevrimiçi veya yerel) yapılan bu eğitmen yönetimi altında gerçekleştirilen canlı eğitim, LLaMA, Mistral ve Qwen gibi açık ağırlık modellerini belirli iş veya iç uygulamalar için ayarlamak ve dağıtmak isteyen orta düzeyde ML uzmanları ve AI geliştiricilere yönelik olarak tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Açık kaynaklı LLM'lerin ekosistemi ve arasındaki farkları anlayacaklar.
• LLaMA, Mistral ve Qwen gibi modeller için veri kümelerini ve ayarlamayı hazırlayacaklar.
• Hugging Face Transformers ve PEFT kullanarak ayarlama akışlarını gerçekleştirecekler.
• Ayarlanmış modelleri güvenli ortamlarda değerlendirecek, kaydedecek ve dağıtacaklar.