Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
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