Natural Language Processing (NLP) spaCy ile Python Eğitimi

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), güvenli ve verimli AI destekli iş akışlarını Ollama kullanarak uygulamak isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Özel AI işleme için Ollama'i dağıtıp yapılandırabilecekler.
• AI modellerini güvenli kurumsal iş akışlarına entegre edebilecekler.
• Veri gizliliğini korurken AI performansını optimize edebilecekler.
• Şirket içi AI yetenekleriyle iş süreçlerini otomatikleştirebilecekler.
• Kurumsal güvenlik ve yönetişim politikalarına uyum sağlayabilecekler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), büyük veri kümelerini oluşturmak, ölçeklendirmek ve analiz etmek için Dask'i Python ekosistemi ile kullanmak isteyen veri bilimcileri ve yazılım mühendislerini hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Dask ve Python ile büyük veri işleme için ortamı kurmak.
• Dask'de bulunan özellikleri, kitaplıkları, araçları ve API'leri keşfetmek.
• Dask'in Python içinde paralel işlemeyi nasıl hızlandırdığını anlamak.
• Python ekosistemini (Numpy, SciPy ve Pandas) Dask kullanarak nasıl ölçeklendireceğini öğrenmek.
• Büyük veri kümelerini işlerken yüksek performansı korumak için Dask ortamını optimize etmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), veri analizi ve manipülasyonu becerilerini Pandas ve NumPy kullanarak geliştirmek isteyen orta seviyedeki Python geliştiriciler ve veri analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Python, Pandas ve NumPy içeren bir geliştirme ortamı kurmak.
• Pandas ve NumPy kullanarak bir veri analizi uygulaması oluşturmak.
• Gelişmiş veri düzenleme, sıralama ve filtreleme işlemleri gerçekleştirmek.
• Toplu işlemler yürütmek ve zaman serisi verilerini analiz etmek.
• Matplotlib ve diğer görselleştirme kütüphanelerini kullanarak verileri görselleştirmek.
• Veri analizi kodlarını ayıklamak ve optimize etmek.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim, Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), Ollama kullanarak LLM'leri dağıtmak, optimize etmek ve entegre etmek isteyen orta düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Ollama kullanarak LLM'leri kurup dağıtabilir.
• AI modellerini performans ve verimlilik için optimize edebilir.
• GPU hızlandırmayı kullanarak çıkarım hızlarını artırabilir.
• Ollama'ü iş akışlarına ve uygulamalara entegre edebilir.
• AI model performansını zaman içinde izleyip sürdürebilir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), FARM (FastAPI, React ve MongoDB) yığınını kullanarak dinamik, yüksek performanslı ve ölçeklenebilir web uygulamaları oluşturmak isteyen geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• FastAPI, React ve MongoDB'yı entegre eden gerekli geliştirme ortamını kurmak.
• FARM yığınının temel kavramlarını, özelliklerini ve faydalarını anlamak.
• FastAPI ile REST API'leri nasıl oluşturacaklarını öğrenmek.
• React ile etkileşimli uygulamaları nasıl tasarlayacaklarını öğrenmek.
• FARM yığınını kullanarak uygulamaları (ön uç ve arka uç) geliştirmek, test etmek ve dağıtmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), RESTful API'leri daha kolay ve hızlı bir şekilde oluşturmak, test etmek ve dağıtmak için FastAPI ile Python'i kullanmak isteyen geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• FastAPI ve Python ile API'ler geliştirmek için gerekli geliştirme ortamını kurmak.
• FastAPI kütüphanesini kullanarak API'leri daha hızlı ve kolay bir şekilde oluşturmak.
• Pydantic ve OpenAPI temelinde veri modelleri ve şemaları oluşturmayı öğrenmek.
• SQLAlchemy kullanarak API'leri bir veritabanına bağlamak.
• FastAPI araçlarını kullanarak API'lerde güvenlik ve kimlik doğrulama uygulamak.
• Web API'lerini bir bulut sunucusuna dağıtmak için konteyner imajları oluşturmak.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim, Türkiye'de (çevrimiçi veya yerinde) AI modellerini Ollama üzerinde ince ayar yaparak özelleştirmek ve performanslarını artırmak isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Ollama üzerinde AI modelleri için verimli bir ortam kurmak.
• Denetimli ince ayar ve pekiştirmeli öğrenme için veri setlerini hazırlamak.
• AI modellerini performans, doğruluk ve verimlilik açısından optimize etmek.
• Özelleştirilmiş modelleri üretim ortamlarına dağıtmak.
• Model iyileştirmelerini değerlendirmek ve sağlamlığını sağlamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), uygulamalarına yapay zeka işlevselliği entegre etmek isteyen başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar olan geliştiricilere yöneliktir ve Google Gemini AI kullanılarak gerçekleştirilir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Büyük dil modellerinin temellerini anlayabilecektir.
• Google Gemini AI'yi çeşitli yapay zeka görevleri için kurup kullanabilecektir.
• Metinden metne ve görselden metne dönüştürme işlemlerini uygulayabilecektir.
• Temel yapay zeka odaklı uygulamalar oluşturabilecektir.
• Google Gemini AI'deki gelişmiş özellik ve özelleştirme seçeneklerini keşfedebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), içerik kalitesini ve verimliliğini artırmak için Google Gemini AI'yi kullanmak isteyen orta seviyedeki içerik oluşturuculara yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• İçerik oluşturmada yapay zekânın rolünü anlayabilecektir.
• Google Gemini AI'yı kurup içerik oluşturmak ve optimize etmek için kullanabilecektir.
• Yaratıcı ve özgün içerik üretmek için metinden metne dönüştürme işlemlerini uygulayabilecektir.
• Yapay zekâ destekli içgörüler kullanarak SEO stratejileri uygulayabilecektir.
• İçerik performansını analiz edebilecek ve Gemini AI kullanarak stratejileri uyarlayabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), müşteri hizmetleri operasyonlarına Google Gemini AI'yi uygulamak isteyen orta seviyedeki müşteri hizmetleri profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Yapay zekânın müşteri hizmetleri üzerindeki etkisini anlayabilecektir.
• Google Gemini AI'yı kurarak müşteri etkileşimlerini otomatikleştirip kişiselleştirebilecektir.
• Hizmet verimliliğini artırmak için metinden metne ve görselden metne dönüşümleri kullanabilecektir.
• Gerçek zamanlı müşteri geri bildirim analizleri için yapay zeka odaklı stratejiler geliştirebilecektir.
• Sorunsuz bir müşteri hizmetleri deneyimi oluşturmak için gelişmiş özellikleri keşfedebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), çeşitli sektörlerde karmaşık veri analiz görevlerini daha sezgisel bir şekilde gerçekleştirmek isteyen, başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar veri analistleri ve iş profesyonellerine yöneliktir; Google Gemini AI kullanılarak.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Google Gemini AI'nin temellerini anlayabilecektir.
• Çeşitli veri kaynaklarını Gemini AI'ye bağlayabilecektir.
• Doğal dil sorgularını kullanarak verileri keşfedebilecektir.
• Veri kalıplarını analiz edip içgörüler elde edebilecektir.
• İkna edici veri görselleştirmeleri oluşturabilecektir.
• Veriye dayalı içgörüleri etkili bir şekilde iletebilecektir.

This instructor-led, live training in Türkiye (online or onsite) is aimed at intermediate-level public sector professionals who wish to use Gemini to generate high-quality content, assist with research, and improve productivity through more advanced AI interactions.

By the end of this training, participants will be able to:

• Craft more effective and tailored prompts for specific use cases.
• Generate original and creative content using Gemini.
• Summarize and compare complex information with precision.
• Use Gemini for brainstorming, planning, and organizing ideas efficiently.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Claude AI'nın temellerini anlamak ve bunu iş uygulamaları için kullanmak isteyen yeni başlayan seviyedeki iş profesyonelleri, müşteri destek ekipleri ve teknoloji meraklıları için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Claude AI'nın yeteneklerini ve kullanım alanlarını anlayabilecektir.
• Claude AI'yı etkili bir şekilde kurup etkileşimde bulunabilecektir.
• Konuşma tabanlı yapay zeka ile iş akışlarını otomatikleştirilecektir.
• Yapay zeka güdümlü çözümler kullanarak müşteri etkileşimini ve desteğini geliştirebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), daha hızlı veri analizi için Pandas ile paralel hesaplamalar oluşturmak ve uygulamak isteyen veri bilimcileri ve geliştiricileri hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Modin ile ölçeklenebilir Pandas iş akışlarını geliştirmek için gerekli ortamı kurmak.
• Modin'in özelliklerini, mimarisini ve avantajlarını anlamak.
• Modin, Dask ve Ray arasındaki farkları bilmek.
• Modin ile Pandas işlemlerini daha hızlı gerçekleştirmek.
• Tüm Pandas API'sini ve işlevlerini uygulamak.

Bu eğitmen eşliğindeki canlı eğitim, Türkiye'de (çevrimiçi veya yerinde) başlangıç seviyesindeki profesyonellere yönelik olup, yerel makinelerinde AI modellerini çalıştırmak için Ollama'u kurmayı, yapılandırmayı ve kullanmayı hedeflemektedir.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Ollama'un temellerini ve yeteneklerini anlamak.
• Yerel AI modellerini çalıştırmak için Ollama'u kurmak.
• Ollama kullanarak LLM'leri dağıtmak ve etkileşimde bulunmak.
• AI iş yükleri için performansı ve kaynak kullanımını optimize etmek.
• Çeşitli endüstrilerde yerel AI dağıtımı için kullanım senaryolarını keşfetmek.