Bize Ulaşın
 Süre 21 Saat

Eğitim İçeriği

Büyük Dil Modellerine Giriş

  • Doğal Dil İşleme (NLP) Genel Bakış
  • Büyük Dil Modellerine (LLM) Giriş
  • Meta AI'ın LLM geliştirme alanındaki katkıları

Meta AI LLM'lerinin Mimarisini Anlama

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

Geliştirme Ortamını Kurma

  • Python ve Jupyter Notebook'un kurulumu ve yapılandırması
  • Hugging Face ve Meta AI'ın model deposu ile çalışma
  • Eğitim için bulut tabanlı veya yerel GPU kullanımı

Meta AI LLM'lerinin İnce Ayarlanması ve Özelleştirilmesi

  • Önceden eğitilmiş modellerin yüklenmesi
  • Alan spesifik veri kümeleri üzerinde ince ayar yapılması
  • Transfer öğrenimi teknikleri

Meta AI LLM'leri ile NLP Uygulamaları Geliştirme

  • Sohbet robotları ve konuşma tabanlı YZ geliştirme
  • Metin özetleme ve yeniden ifade (paraphrasing) uygulamaları
  • Duygu analizi ve içerik denetimi

Büyük Dil Modellerinin Optimize Edilmesi ve Dağıtılması

  • Çıkarım (inference) hızı için performans ayarı
  • Model sıkıştırma ve kuantizasyon teknikleri
  • API'ler ve bulut platformları kullanılarak LLM dağıtımı

Ethik Hususlar ve Sorumlu YZ

  • LLM'lerde önyargı tespiti ve azaltılması
  • YZ modellerinde şeffaflık ve adil olmanın sağlanması
  • YZ'deki gelecekteki trendler ve gelişmeler

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Makine öğrenimi ve derin öğrenme hakkında temel anlayış
  • Python programlama deneyimi
  • Doğal Dil İşleme (NLP) kavramlarına aşinalık

Hedef Kitle

  • YZ Araştırmacıları
  • Veri Bilimcileri
  • Makine Öğrenimi Mühendisleri
  • NLP'ye ilgi duyan Yazılım Geliştiriciler

Katılımcı Sayısı


Katılımcı başına fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler