Görme-Dil Modellerini (VLM'ler) İyileştirme 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.

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 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 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.

Türkiye'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.

Bu 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.

Bu 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.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeyde veri bilimcileri ve yapay zeka mühendislerini hedef almaktadır. Katılımcılar, LoRA, Adapter Tuning ve Prefix Tuning gibi yöntemleri kullanarak büyük dil modellerini daha uygun ve etkin şekilde fine-tuning yapmayı öğrenecektir.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Parametre-etkin fine-tuning yaklaşımlarının teorisini anlama.
• Hugging Face PEFT kullanarak LoRA, Adapter Tuning ve Prefix Tuning'ı uygulama.
• PEFT yöntemlerinin tam fine-tuning'e göre performans ve maliyet avantajlarını karşılaştırma.
• Fine-tuned LLM'leri hesaplama ve depolama gereksinimlerini azaltarak dağıtım ve ölçeklendirme.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yapay zeka projelerinde verimliliği ve performansı artırmak için transfer öğrenimi tekniklerini anlamak ve uygulamak isteyen başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar makine öğrenimi uzmanlarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Transfer öğreniminin temel kavramlarını ve faydalarını anlayabilmek.
• Popüler önceden eğitilmiş modelleri ve uygulamalarını keşfedebilmek.
• Özel görevler için önceden eğitilmiş modellerde ince ayar yapabilmek.
• Doğal dil işleme ve bilgisayarlı görü alanlarında gerçek dünya problemlerini çözmek için transfer öğrenimini uygulayabilmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), makine öğrenimi modelleri için ince ayar zorluklarını teşhis etme ve çözme becerilerini geliştirmek isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Aşırı öğrenme, yetersiz öğrenme ve veri dengesizliği gibi sorunları teşhis etmek.
• Model yakınsamasını iyileştirmek için stratejiler uygulamak.
• Daha iyi performans için ince ayar işlem hatlarını optimize etmek.
• Pratik araçlar ve teknikler kullanarak eğitim süreçlerini ayıklamak.