Fine-Tuning Vision-Language Models (VLMs) Eğitimi
Fine-Tuning Vision-Language Models (VLMs) is a specialized skill used to enhance multimodal AI systems that process both visual and textual inputs for real-world applications.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level computer vision engineers and AI developers who wish to fine-tune VLMs such as CLIP and Flamingo to improve performance on industry-specific visual-text tasks.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the architecture and pretraining methods of vision-language models.
- Fine-tune VLMs for classification, retrieval, captioning, or multimodal QA.
- Prepare datasets and apply PEFT strategies to reduce resource usage.
- Evaluate and deploy customized VLMs in production environments.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
Introduction to Vision-Language Models
- Overview of VLMs and their role in multimodal AI
- Popular architectures: CLIP, Flamingo, BLIP, etc.
- Use cases: search, captioning, autonomous systems, content analysis
Preparing the Fine-Tuning Environment
- Setting up OpenCLIP and other VLM libraries
- Dataset formats for image-text pairs
- Preprocessing pipelines for vision and language inputs
Fine-Tuning CLIP and Similar Models
- Contrastive loss and joint embedding spaces
- Hands-on: fine-tuning CLIP on custom datasets
- Handling domain-specific and multilingual data
Advanced Fine-Tuning Techniques
- Using LoRA and adapter-based methods for efficiency
- Prompt tuning and visual prompt injection
- Zero-shot vs. fine-tuned evaluation trade-offs
Evaluation and Benchmarking
- Metrics for VLMs: retrieval accuracy, BLEU, CIDEr, recall
- Visual-text alignment diagnostics
- Visualizing embedding spaces and misclassifications
Deployment and Use in Real Applications
- Exporting models for inference (TorchScript, ONNX)
- Integrating VLMs into pipelines or APIs
- Resource considerations and model scaling
Case Studies and Applied Scenarios
- Media analysis and content moderation
- Search and retrieval in e-commerce and digital libraries
- Multimodal interaction in robotics and autonomous systems
Summary and Next Steps
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- An understanding of deep learning for vision and NLP
- Experience with PyTorch and transformer-based models
- Familiarity with multimodal model architectures
Audience
- Computer vision engineers
- AI developers
14 Saat
Açık Eğitim Kursları 5 ve üzeri katılımcı gerektirir.
Fine-Tuning Vision-Language Models (VLMs) Eğitimi - Booking
Fine-Tuning Vision-Language Models (VLMs) Eğitimi - Enquiry
Fine-Tuning Vision-Language Models (VLMs) - Danışmanlık Talebi
Danışmanlık Talebi
Yaklaşan Etkinlikler
İlgili Kurslar
Advanced Techniques in Transfer Learning
14 SaatBu 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.
Daha Fazla...
Deploying Fine-Tuned Models in Production
21 SaatBu 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.
Daha Fazla...
Domain-Specific Fine-Tuning for Finance
21 SaatBu 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.
Daha Fazla...
Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)
14 SaatBu 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.
Daha Fazla...
Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)
14 SaatBu 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.
Daha Fazla...
Fine-Tuning Multimodal Models
28 SaatBu 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.
Daha Fazla...
Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP)
21 SaatBu 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.
Daha Fazla...
Fine-Tuning DeepSeek LLM for Custom AI Models
21 SaatBu 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.
Daha Fazla...
Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA
14 SaatTürkiye'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.
Daha Fazla...
Fine-Tuning Open-Source LLMs (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.)
14 SaatTürkiye'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.
Daha Fazla...
Fine-Tuning for Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systems
14 SaatTürkiye'da (çevrimiçi veya yerel) yapılan bu eğitmen yönetimi altında gerçekleştirilen canlı eğitim, soru-cevap, kurumsal arama ve özeti oluşturma kullanım alanlarında performansı geliştirmek isteyen orta seviye NLP mühendisleri ve bilgi yönetimi ekibi için tasarlanmıştır.
Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:
- RAG sistemlerinin mimarisini ve iş akışını anlamak.
- Alanına özgü veriler için alıcı ve üreticilik bileşenlerini ayarlamak.
- PEFT teknikleriyle RAG performansını değerlendirmek ve iyileştirmeleri uygulamak.
- Optimize edilmiş RAG sistemlerini iç veya üretim kullanımı için dağıtmak.
Daha Fazla...
Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
14 SaatTürkiye'da (çevrimiçi veya yerel) gerçekleştirilen bu eğitmen yönetimi altında olan canlı eğitim, büyük AI modellerini daha iyi performans, güvenlik ve uyum için ince ayarlamak isteyen ileri düzey makine öğrenimi mühendisleri ve yapay zeka araştırmacıları için tasarlanmıştır.
Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:
- RLHF'in teorik temellerini anlamak ve neden modern AI geliştiricileri için önemli olduğunu anlayacaklar.
- Kişiye özel geribildirimlere dayalı ödül modelleri uygulayarak tekrarlamaz öğrenme süreçlerini yönlendirebilecekler.
- RLHF teknikleri kullanarak büyük dil modellerini ince ayarlayıp insan tercihlerine uyumlu çıktılar elde edebilecekler.
- Üretim kalitesi AI sistemleri için RLHF iş akışlarını ölçeklendirmek üzere en iyi uygulamaları uygulayabilecekler.
Daha Fazla...
Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
21 SaatBu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), gerçek dünya senaryolarında maliyet etkin ince ayar için büyük modelleri optimize etme tekniklerinde ustalaşmak isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
- Büyük modelleri ince ayar yaparken karşılaşılan zorlukları anlayabilecektir.
- Büyük modellere dağıtık eğitim teknikleri uygulayabilecektir.
- Verimlilik için model niceleme ve budama tekniklerini kullanabilecektir.
- İnce ayar görevleri için donanım kullanımını optimize edebilecektir.
- İnce ayarlı modelleri üretim ortamlarında etkili bir şekilde dağıtabilecektir.
Daha Fazla...
Prompt Engineering and Few-Shot Fine-Tuning
14 SaatBu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), gerçek dünya uygulamaları için LLM performansını optimize etmek amacıyla istem mühendisliği ve az sayıda örnekle öğrenmenin gücünden yararlanmak isteyen orta düzeydeki profesyonellere yöneliktir.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
- İstem mühendisliği ve az sayıda örnekle öğrenmenin prensiplerini anlayabilecektir.
- Çeşitli NLP görevleri için etkili istemler tasarlayabilecektir.
- LLM'leri asgari veriyle uyarlamak için az sayıda örnekle öğrenme tekniklerini kullanabilecektir.
- Pratik uygulamalar için LLM performansını optimize edebilecektir.
Daha Fazla...
Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) Techniques for LLMs
14 SaatTürkiye'da (çevrimiçi veya yerel) yapılan bu eğitmen yönetimi altında gerçekleştirilen canlı eğitim, LoRA, Adapter Tuning ve Prefix Tuning gibi yöntemleri kullanarak büyük dil modellerini daha uygun ve verimli şekilde fine-tuning yapmak isteyen orta düzeyde veri bilimcileri ve yapay zeka mühendislerine yönelik olarak tasarlanmıştır.
Eğitim sonunda, katılımcılar şunları başarabilecekler:
- Parametre verimli fine-tuning yaklaşımlarının teorisini anlamak.
- Hugging Face PEFT kullanarak LoRA, Adapter Tuning ve Prefix Tuning'i uygulamak.
- PEFT yöntemleriyle tam fine-tuning arasındaki performans ve maliyet ödünlerini karşılaştırmak.
- Düzenlencek hesaplama ve depolama gereksinimleri ile fine-tuning edilmiş LLM'leri dağıtmak ve ölçeklendirmek.
Daha Fazla...
