Eğitim İçeriği

Üretken Yapay Zekaya Giriş Generative AI

  • Üretken yapay zeka nedir ve neden önemlidir?
  • Üretken yapay zekanın ana türleri ve teknikleri
  • Üretken yapay zekanın temel zorlukları ve sınırlamaları

Transformer Mimarisi ve Büyük Dil Modelleri (LLM'ler)

  • Transformer nedir ve nasıl çalışır?
  • Bir transformer'ın ana bileşenleri ve özellikleri
  • Transformer'ları LLM'ler oluşturmak için kullanma

Ölçeklendirme Yasaları ve Optimizasyon

  • Ölçeklendirme yasaları nedir ve LLM'ler için neden önemlidir?
  • Ölçeklendirme yasaları model boyutu, veri boyutu, hesaplama bütçesi ve çıkarım gereksinimleri ile nasıl ilişkilidir?
  • Ölçeklendirme yasaları LLM'lerin performansını ve verimliliğini optimize etmeye nasıl yardımcı olabilir?

Eğitim ve Fine-Tuning LLM'ler

  • LLM'leri sıfırdan eğitmenin ana adımları ve zorlukları
  • LLM'leri belirli görevler için ince ayar yapmanın faydaları ve dezavantajları
  • LLM'leri eğitmek ve ince ayar yapmak için en iyi uygulamalar ve araçlar

LLM'leri Dağıtma ve Kullanma

  • LLM'leri üretimde dağıtmanın ana hususları ve zorlukları
  • LLM'lerin çeşitli alanlarda ve sektörlerdeki yaygın kullanım durumları ve uygulamaları
  • LLM'leri diğer yapay zeka sistemleri ve platformlarıyla entegre etme

Etik ve Generative AI'un Geleceği

  • Üretken yapay zeka ve LLM'lerin etik ve sosyal etkileri
  • Üretken yapay zeka ve LLM'lerin potansiyel riskleri ve zararları, örneğin önyargı, yanlış bilgi ve manipülasyon
  • Üretken yapay zeka ve LLM'lerin sorumlu ve faydalı kullanımı

Özet ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Denetimli ve denetimsiz öğrenme, kayıp fonksiyonları ve veri bölme gibi makine öğrenimi kavramlarına ilişkin anlayış
  • Python programlama ve veri manipülasyonu konusunda deneyim
  • Sinir ağları ve doğal dil işleme konusunda temel bilgi

Hedef Kitle

  • Geliştiriciler
  • Makine öğrenimi meraklıları
 21 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (7)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler