Eğitim İçeriği

Büyük Dil Modellerine Giriş

  • Doğal Dil İşleme (NLP) Genel Tanıtımı
  • Büyük Dil Modelleri (LLMs) Giriş
  • Meta AI'nin LLM Geliştirimi'ne Katkıları

Meta AI LLMlerinin Mimarisini Anlama

  • Transformer mimarisi ve öz-dikkat mekanizmaları
  • Büyük ölçekli modeller için eğitim metodolojileri
  • Diğer LLM'lerle (GPT, BERT, T5 vb.) Karşılaştırma

Geliştirme Ortamını Kurma

  • Python ve Jupyter Notebook'u yükleme ve yapılandırma
  • Hugging Face ile çalışmak ve Meta AI'nin model deposu
  • Eğitim için bulut tabanlı veya yerel GPU'ların kullanımı

Meta AI LLMlerini Ayarlamak ve Özelleştirmek

  • Önceden eğitilmiş modelleri yükleme
  • Alan özel veri kümeleri üzerinde detaylandırma
  • Taşınabilir öğrenme teknikleri

Meta AI LLMlerle NLP Uygulamalarını Geliştirme

  • Sohbet chatbotları ve konuşmalı yapay zeka geliştirme
  • Metin özeti oluşturma ve yorumlama uygulama
  • Duygu analizi ve içerik denetimi

Büyük Dil Modellerini Optimizasyonu ve Yükleme

  • Tahmin hızı için performans ayarlaması
  • Model sıkıştırma ve nicelendirme teknikleri
  • API'ler ve bulut platformları kullanarak LLM'leri yükleme

Etik Düşünce ve Sorumlu Yapay Zeka

  • LLM'lerde bias tespiti ve önlenmesi
  • AI modellerinde şeffaflık ve adilliği sağlamak
  • Gelecekteki yapay zeka trendleri ve gelişmeleri

Özeti ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Maşın öğrenimi ve derin öğrenim hakkındaki temel bilgi
  • Python programlama deneyimi
  • Doğal dil işleme (NLP) kavramlarıyla tanışlık

Hedef Kitle

  • AI Araştırmacıları
  • Veri Bilimcileri
  • Maşın Öğrenimi Mühendisleri
  • NLP'ye ilgi duyan Yazılım Geliştiricileri
 21 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler