Eğitim İçeriği

Açık Kaynak LLM'lere Giriş

  • DeepSeek, Mistral, LLaMA ve diğer açık kaynak modellerinin genel bakışı
  • LLM'lerin nasıl çalıştığı: Dönüştürücüler, kendi kendine dikkat ve eğitim
  • Açık kaynak LLM'ler ile tescilli modellerin karşılaştırılması

Fine-Tuning ve LLM'leri Özelleştirme

  • İnce ayar için veri hazırlığı
  • Hugging Face kullanarak LLM'leri eğitme ve optimize etme
  • Model performansını değerlendirme ve yanlılığı azaltma

LLM'ler ile AI Agents Oluşturma

  • AI ajan geliştirme için LangChain'e giriş
  • LLM'ler ile ajan tabanlı iş akışları tasarlama
  • Bellek, bilgi geri çağırma ile üretme (RAG) ve eylem yürütme

LLM Tabanlı AI Agents Dağıtımı

  • Docker ile AI ajanlarını konteynerize etme
  • LLM'leri kurumsal uygulamalara entegre etme
  • AI ajanlarını bulut hizmetleri ve API'ler ile ölçeklendirme

Kurumsal AI'da Güvenlik ve Uyumluluk

  • Etik hususlar ve mevzuata uyum
  • AI güdümlü otomasyondaki riskleri azaltma
  • AI ajan davranışlarını izleme ve denetleme

Vaka Çalışmaları ve Gerçek Dünya Uygulamaları

  • LLM destekli sanal asistanlar
  • AI güdümlü belge otomasyonu
  • Kurumsal analizler için özel AI ajanları

LLM Tabanlı Ajanları Optimize Etme ve Bakımını Yapma

  • Sürekli model iyileştirme ve güncelleme
  • İzleme ve geri bildirim döngülerini dağıtma
  • Maliyet optimizasyonu ve performans ayarlaması stratejileri

Özet ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Yapay zeka ve makine öğrenimi konusunda güçlü bir anlayış
  • Python programlama konusunda deneyim
  • Büyük dil modelleri (LLM'ler) ve doğal dil işleme (NLP) bilgisi

Hedef Kitle

  • Yapay zeka mühendisleri
  • Kurumsal yazılım geliştiricileri
  • Business liderler
 21 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler