Türkiye 'de Online Büyük Dil Modelleri (LLMs) Eğitimi

Bu eğitmen öncülünde, canlı olarak sunulan eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerel), senior yönetim profesyonelerine LLM’ların ne olduğuna, iş işlemlerine potansiyel etkilerini ve ChatGPT, Microsoft Copilot veya Grok gibi AI araçlarının gerçek dünya görevleri için pratik kullanımını değerlendirmeye yönelik olarak düzenlenmiştir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM’ların ne olduğunu ve ChatGPT, Copilot gibi araçlar nasıl işlediğini anlama.
• Pratik ve güvenilir sonuçlar almak için istek tekniklerini kullanma.
• E-posta oluşturma, belge özeti alma ve verimlilik otomasyonu gibi gerçek kullanım senaryolarını değerlendirme.
• AI benimsenmesi için yatırım fırsatlarını ve stratejik uygulamaları tanıma.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim Türkiye (online veya yerinde) stratejik yönetim ekiplerinin LLM'ler ve kurumsal AI araçlarının değerini anlamalarını hedeflemektedir. Katılımcılar, bu araçları üst düzey iş akışlarına entegre etme, daha iyi istemciler oluşturma ve verimlilik ve ROI'yu artırmak için fırsatları değerlendirme konularında bilgi edinecektir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar:

• LLM'lerin nasıl çalıştığını ve ChatGPT, Copilot gibi araçların bunları nasıl kullandığını anlayacaklardır.
• Görevleri otomatikleştirmek ve hızlandırmak için istemcili etkileşimler kullanabileceklerdir.
• E-posta taslağı oluşturma, rapor özeti alma ve anlaşma incelemesi gibi gerçek senaryolara AI araçlarını uygulayabileceklerdir.
• LLM'leri benimsemedeki stratejik faydaları, sınırlamalarını ve lisanslama dikkat edilmesi gereken noktalarını değerlendirebileceklerdir.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel olarak), çeşitli NLP uygulamaları için Meta AI'nin Büyük Dil Modellerini anlamak, ayarlamak ve uygulamak isteyen orta düzeyli ila ileri düzey AI araştırmacıları, veri bilimcileri ve geliştiricilere yönelik olabilir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• Meta AI'nin Büyük Dil Modellerinin mimarisini ve işleyişini anlamak.
• Belirli kullanımlar için Meta AI LLM'leri ayarlama ve fine-tuning yapma.
• Metin özetleme, sohbet botları ve duyarlılık analizi gibi LLM tabanlı uygulamaların uygulanması.
• Büyük dil modellerinin verimli şekilde optimize edilmesi ve dağıtılması.

Bu eğitmen tarafından yönetilen, canlı eğitim (Türkiye'da ya da çevrimiçi) orta düzeyde AI profesyonellerine, iş analistlerine ve teknoloji liderlerine yönelik olup, üretken AI'nin ilkelerini ve büyük dil modellerinin (LLM'lerin) iş ortamlarındaki uygulamalarını anlamayı isteyen kişiler için tasarlanmıştır. Katılımcılar, dönüştürücüler, tetik mühendisliği ve bu modelleri gerçek dünya çözümlerine entegre etme etik considerasyonları hakkında bilgi edinecekler.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Üretken AI ve büyük dil modellerinin temel ilkelerini anlamak.
• Belirli iş uygulamaları için LLM'leri uygulayarak ve ayarlamak.
• Optimal model çıktısı elde etmek için tetik mühendisliği tekniklerini uygulamak.
• LLM'lerin dağıtımındaki etik considerasyonları tanımak ve riskleri yönetmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), orta düzeydeki yapay zeka uzmanları ve etik uzmanları, veri bilimcileri ve mühendisleri ile politika yapıcılar ve paydaşlar için tasarlanmıştır. Amaç, büyük dil modellerinin (LLM'ler) etik ortamını anlamalarını ve bu ortamda yön almalarını sağlamaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM'lerle ilişkili etik sorunları ve zorlukları belirleyebilecekler.
• LLM dağıtımına etik çerçeveleri ve ilkeleri uygulayabilecekler.
• LLM'lerin toplumsal etkisini değerlendirebilecek ve potansiyel riskleri azaltabilecekler.
• Sorumlu yapay zeka geliştirme ve kullanımı için stratejiler geliştirebilecekler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), orta seviyedeki NLP uygulayıcıları ve veri bilimcileri, içerik oluşturucular ve çevirmenler ile dil çevirisi için LLM'leri kullanmak ve çok dilli içerik oluşturmak isteyen küresel işletmelere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM'lerle çapraz dilli öğrenme ve çeviri prensiplerini anlayabilecektir.
• Çeşitli diller arasında içerik çevirmek için LLM'leri uygulayabilecektir.
• LLM'leri eğitmek için çok dilli veri kümeleri oluşturup yönetebilecektir.
• Çeviride tutarlılık ve kaliteyi korumak için stratejiler geliştirebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), finansal piyasa analizi ve tahmini için LLM'leri kullanmak isteyen orta düzey finans analistleri, veri bilimcileri ve yatırım profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM'lerin finansal piyasa analizindeki uygulamasını anlayabilecektir.
• Piyasa içgörüleri için finansal haberleri, raporları ve verileri işlemek için LLM'leri kullanabilecektir.
• Hisse senedi fiyatları, piyasa trendleri ve ekonomik göstergeler için öngörüsel modeller geliştirebilecektir.
• LLM içgörülerini yatırım karar alma süreçlerine entegre edebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), orta düzeydeki çevre bilimcileri ve araştırmacıları, veri analistlerini, politika yapıcıları ve çevre savunucularını hedeflemektedir. Amaçları, Çevresel Modelleme ve Analiz için LLM'leri kullanmaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM'lerin çevre bilimindeki uygulamalarını anlayabilecekler.
• LLM'leri kullanarak çevresel verileri analiz edip modelleyebilecekler.
• Çevresel etki değerlendirmeleri için LLM çıktılarını yorumlayabilecekler.
• Politika ve koruma çabalarını bilgilendirmek için bulgularını etkili bir şekilde iletebilecekler.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (online veya yerinde) orta düzeyde VR ve AR geliştiricileri, oyun tasarımcıları ve AI mühendisleri için düzenlenmiştir. Katılımcılar, daha etkileyici ve yanıt veren ortamlar oluşturmak amacıyla LLM'leri VR ve AR uygulamalarına entegre etmeyi öğrenecektir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• İmmerzif VR ve AR deneyimleri oluşturmak için LLM'lerin rolünü anlamak.
• Etkileşimli diyaloglar ve içerik oluşturma amacıyla LLM'leri kullanan VR ve AR uygulamaları geliştirmek.
• Kullanıcı katılımını artırmak için LLM'leri VR ve AR geliştirme araçlarıyla entegre etmek.
• Sanal uzaylarda AI destekli hikaye ve etkileşim tasarımlarında en iyi uygulamaları uygulamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), ileri düzey yapay zeka uygulamaları için çok modlu verilere Large Language Models (LLMs)'i uygulamak isteyen orta seviyedeki veri bilimcileri, makine öğrenimi mühendisleri ve yazılım geliştiricilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM'lerle çok modlu öğrenmenin prensiplerini anlayabilecektir.
• LLM'leri metin, görüntü ve ses verilerini işlemek ve analiz etmek için uygulayabilecektir.
• Çok modlu veri entegrasyonunun güçlü yönlerinden yararlanan uygulamalar geliştirebilecektir.
• Çok modlu LLM sistemlerinin performansını değerlendirebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), orta düzeydeki siber güvenlik uzmanları ve siber güvenlik önlemlerini ve tehdit istihbaratını geliştirmek için LLM'leri kullanmak isteyen veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM'lerin siber güvenlikteki rolünü anlayabilecektir.
• Tehdit algılama ve analizi için LLM'leri uygulayabilecektir.
• Güvenlik otomasyonu ve yanıtı için LLM'leri kullanabilecektir.
• LLM'leri mevcut güvenlik altyapısıyla entegre edebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), çeşitli sektörlerdeki eğilimleri ve davranışları tahmin etmek için büyük dil modellerini (LLM'ler) kullanmak isteyen orta düzeydeki veri bilimcileri ve iş analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM'lerin temellerini ve tahmin analitiğindeki rollerini anlayabilecektir.
• LLM'leri çeşitli sektörlerdeki verileri analiz etmek ve tahmin etmek için uygulayabilecektir.
• LLM'ler kullanılarak oluşturulan tahmin modellerinin etkinliğini değerlendirebilecektir.
• LLM'leri mevcut veri işleme hatlarına entegre edebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde), hem Large Language Models (LLMs) hem de Reinforcement Learning (RL) konusunda kapsamlı bir anlayış ve pratik beceriler kazanmak isteyen orta seviyedeki veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Transformatör modellerinin bileşenlerini ve işlevselliğini anlayabilecektir.
• Belirli görevler ve uygulamalar için LLM'leri optimize edip ince ayar yapabilecektir.
• Pekiştirmeli öğrenmenin temel prensiplerini ve metodolojilerini anlayabilecektir.
• Pekiştirmeli öğrenme tekniklerinin LLM'lerin performansını nasıl artırabileceğini öğrenebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), çeşitli alanlarda yüksek kaliteli, çeşitli ve ilgi çekici içerik oluşturmak için LLM'lerin gücünden yararlanmak isteyen orta seviyedeki içerik oluşturucular, pazarlamacılar ve eğitim teknolojistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM'lerin yeteneklerini ve içerik oluşturmadaki uygulamalarını anlayabilmek.
• Çeşitli içerik türleri oluşturmak için LLM'leri kurabilmek ve kullanabilmek.
• İstenen çıktıları elde etmek için LLM'leri isteme ve ince ayar yapma konusunda en iyi uygulamaları uygulayabilmek.
• Yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğin kalitesini değerlendirebilmek ve belirli hedef kitleler için iyileştirebilmek.
• LLM'ler ile yaratıcı ve çok modlu içerik oluşturma için gelişmiş teknikleri keşfedebilmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), farklı deneyim ve uzmanlık seviyelerine sahip eğitimciler, EdTech profesyonelleri ve araştırmacılar için tasarlanmıştır; bunların amacı, kişiselleştirilmiş eğitim deneyimleri oluşturmak için LLM'leri kullanmaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM'lerin mimarisini ve yeteneklerini anlayabilecektir.
• LLM'leri kullanarak eğitim içeriğinde kişiselleştirme fırsatlarını belirleyebilecektir.
• LLM'leri içerik kişiselleştirmesi için kullanan uyarlanabilir öğrenme platformları tasarlayabilecektir.
• Öğrenci katılımını ve öğrenme sonuçlarını artırmak için LLM odaklı stratejiler uygulayabilecektir.
• LLM'lerin eğitim ortamlarındaki etkinliğini değerlendirebilecek ve veri odaklı kararlar alabilecektir.

Türkiye'de (çevrimiçi veya yerel) yapılan bu eğitmen yönetimi altında gerçekleştirilen canlı eğitim, LLaMA, Mistral ve Qwen gibi açık ağırlık modellerini belirli iş veya iç uygulamalar için ayarlamak ve dağıtmak isteyen orta düzeyde ML uzmanları ve AI geliştiricilere yönelik olarak tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Açık kaynaklı LLM'lerin ekosistemi ve arasındaki farkları anlayacaklar.
• LLaMA, Mistral ve Qwen gibi modeller için veri kümelerini ve ayarlamayı hazırlayacaklar.
• Hugging Face Transformers ve PEFT kullanarak ayarlama akışlarını gerçekleştirecekler.
• Ayarlanmış modelleri güvenli ortamlarda değerlendirecek, kaydedecek ve dağıtacaklar.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), konuşma tanıma ve sentez sistemlerinde LLM'leri uygulamak isteyen başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar yazılım geliştiricileri ve veri bilimcileri için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM'lerin konuşma teknolojilerindeki rolünü anlayabilecektir.
• Doğru konuşma tanıma ve doğal sesli konuşma sentezi için LLM'leri uygulayabilecektir.
• LLM'leri konuşma tanıma motorları ve konuşma sentezleyicileriyle entegre edebilecektir.
• LLM'leri kullanarak konuşma sistemlerinin performansını değerlendirebilecek ve iyileştirebilecektir.
• Konuşma teknolojilerindeki mevcut trendler ve gelecekteki yönler hakkında bilgi sahibi olabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), duyarlı ve akıllı müşteri desteği sohbet robotları oluşturmak için LLM'leri uygulamak isteyen, başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar müşteri desteği ve BT profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Large Language Models (LLMs)’nin temellerini ve mimarisini anlayabilecektir.
• LLM'leri müşteri destek sistemlerine tasarlayabilecek ve entegre edebilecektir.
• Sohbet robotlarının duyarlılığını ve kullanıcı deneyimini geliştirebilecektir.
• Etik hususları ele alabilecek ve sektör standartlarına uygunluğu sağlayabilecektir.
• Gerçek dünya uygulamaları için LLM tabanlı bir sohbet robotunu dağıtabilecek ve bakımını yapabilecektir.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeyde veri bilimcileri ve yapay zeka mühendislerini hedef almaktadır. Katılımcılar, LoRA, Adapter Tuning ve Prefix Tuning gibi yöntemleri kullanarak büyük dil modellerini daha uygun ve etkin şekilde fine-tuning yapmayı öğrenecektir.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Parametre-etkin fine-tuning yaklaşımlarının teorisini anlama.
• Hugging Face PEFT kullanarak LoRA, Adapter Tuning ve Prefix Tuning'ı uygulama.
• PEFT yöntemlerinin tam fine-tuning'e göre performans ve maliyet avantajlarını karşılaştırma.
• Fine-tuned LLM'leri hesaplama ve depolama gereksinimlerini azaltarak dağıtım ve ölçeklendirme.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye'de (online veya onsite) orta düzeyden ileri seviyeye kadar makine öğrenimi mühendisleri, AI geliştiricileri ve veri bilimciler hedeflenmektedir. Bu eğitimde katılanlar QLoRA'yı kullanarak büyük modellerin etkili şekilde belirli görevler ve özelleştirmeler için fino ayarlanmasını öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• QLoRA ve LLM'ler için nicelendirme teknikleri konusundaki teoriyi anlayacaklardır.
• QLoRA'yı, domain-özel uygulamalar için büyük dil modellerinin fino ayarlanmasında nasıl kullanabileceklerini öğreneceklerdir.
• Nicelendirme kullanarak sınırlı hesaplama kaynaklarında fino ayarlamayı optimize edeceklerdir.
• QLoRA'yı kullanarak fino ayarlanmış modellerin gerçek dünya uygulamalarında etkili bir şekilde dağıtma ve değerlendirme yöntemlerini öğreneceklerdir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), sosyal medya gönderileri, ürün incelemeleri ve müşteri geri bildirimi gibi çeşitli metin kaynaklarından halkın görüşlerini analiz etmek ve yorumlamak için LLM'leri uygulamak isteyen orta düzeydeki veri ve pazarlama profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Duygu analizinin prensiplerini ve LLM'ler kullanılarak uygulanmasını anlayabilmek.
• Duygu analizi için veri kümelerini ön işlemek ve hazırlamak.
• LLM'leri, metindeki duyguları doğru bir şekilde yansıtacak şekilde eğitmek ve ince ayar yapmak.
• Sosyal medya ve diğer metin kaynaklarından gerçek zamanlı olarak duygu analizi yapmak.
• Duygu analizi bulgularını iş stratejilerine ve karar alma süreçlerine entegre etmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), LLM'leri kullanarak kodlama iş akışlarını hızlandırmak ve ayrıntılı, kapsamlı belgeler oluşturmak isteyen orta düzey yazılım geliştiricileri ve teknik yazarlar için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM'lerin kod üretimi ve yazılım belgelemesini otomatikleştirmedeki rolünü anlayabilecektir.
• Doğru ve verimli kod parçacıkları ve belgeler oluşturmak için LLM'leri kullanabilecektir.
• Artan üretkenlik için LLM'leri yazılım geliştirme yaşam döngüsüne entegre edebilecektir.
• Otomatik araçlar kullanarak yüksek kaliteli belgeleme standartlarını koruyabilecektir.
• Yazılım geliştirmede yapay zeka kullanımının etik yönlerini ve en iyi uygulamalarını ele alabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), iş dünyası profesyonelleri ve veri analistlerinin, iş içgörüleri elde etmek için LLM'lerin gücünden yararlanmalarını amaçlamaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM'lerin temellerini ve iş zekası bağlamındaki uygulamalarını anlayacaklardır.
• LLM'leri büyük veri kümelerini analiz etmek ve anlamlı içgörüler çıkarmak için uygulayabileceklerdir.
• LLM güdümlü analitiği stratejik iş karar alma süreçlerine entegre edebileceklerdir.
• LLM'leri iş dünyasında kullanmanın etik yönlerini ve en iyi uygulamalarını değerlendirebileceklerdir.
• Yapay zekadaki gelecekteki trendleri öngörebilecek ve iş zekası alanındaki değişen ortam için hazırlıklı olabileceklerdir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yenilikçi LLM destekli uygulamalar geliştirmek isteyen orta ve ileri düzeydeki geliştiriciler ve veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM'lerle kullanmak üzere LlamaIndex'i kurmak ve yapılandırmak.
• LLM işlevselliğini artırmak için özel veri kümelerini LlamaIndex kullanarak indekslemek ve sorgulamak.
• LlamaIndex ve LLM'leri kullanan gelişmiş uygulamalar tasarlamak ve geliştirmek.
• LLM'lerle ve LlamaIndex ile çalışırken en iyi uygulamaları anlamak ve uygulamak.
• LLM destekli uygulamaları dağıtırken etik hususları anlamak.

Bu eğitmen yönlendirilmiş, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerelde) ara seviye AI araştırmacıları, makine öğrenimi profesyonelleri ve veri bilimciler hedeflenmektedir. Katılımcılar LlamaIndex'i kullanarak AI modellerinin yeteneklerini geliştirecek, bunları çeşitli uygulamalarda daha doğru ve güvenilir hale getirmeyi öğrenecektir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LlamaIndex'in ilkelerini ve bileşenlerini anlamak.
• Veriyi LLM'lerle kullanım için alıp yapılandırmak.
• AI model performansını artırmak için bağlam artırımını uygulamak.
• LlamaIndex'i mevcut AI sistemlerine ve iş akışlarına entegre etmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), gerçek dünya uygulamaları için LLM performansını optimize etmek amacıyla istem mühendisliği ve az sayıda örnekle öğrenmenin gücünden yararlanmak isteyen orta düzeydeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• İstem mühendisliği ve az sayıda örnekle öğrenmenin prensiplerini anlayabilecektir.
• Çeşitli NLP görevleri için etkili istemler tasarlayabilecektir.
• LLM'leri asgari veriyle uyarlamak için az sayıda örnekle öğrenme tekniklerini kullanabilecektir.
• Pratik uygulamalar için LLM performansını optimize edebilecektir.

LangGraph, durum bilgisi olan, çok oyunculu LLM uygulamalarını composable grafikler olarak, kalıcı durum ve yürütme üzerinde kesin kontrol sağlayarak oluşturma çatısıdır.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeyden ileri düzeydeki profesyoneller hedeflenmektedir. Bu profesyoneller, gerekli uyumlu, izlenebilir ve yönetim kontrolleriyle LangGraph tabanlı hukuki çözümler tasarlamayı, uygulamayı ve işletmeyi öğrenmek isteyebilirler.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Denetim izlenebilirliği ve uyumluluğu koruyan hukuki spesifik LangGraph iş akışları tasarlayabilir.
• Grafik durumu ve işleme hukuki ontolojileri ve belge standartlarını entegre edebilirler.
• Koruma bariyerleri, insan-döngüsü içi onaylar ve izlenebilir karar yolları uygulayabilirler.
• Gözlem kabiliyeti ve maliyet kontrolleri ile LangGraph hizmetlerini üretimde dağıtma, izleme ve bakımını yapabilirler.

Kurs Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden geçirme uygulaması.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek isterseniz, lütfen bize ulaşın.

Bu eğitmen ledürlü canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), otomatik çeviri, kalite değerlendirme ve kurumsal yönetimi gerçekleştirmek isteyen üst düzey mühendisler, AI uzmanları ve lokalizasyon liderleri için düzenlenmiştir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Açık kaynaklı ve özel modelleri entegre eden kurumsal düzeyde LLM lokalizasyon hattlarını oluşturabilirler.
• Çeviri tutarlılığı için otomatik kalite güvencesi iş akışları ve kalite metriklerini uygulayabilirler.
• Çok dilli içerik üretimi için yönetim ve onay çerçevelerini kurabilirler.
• Güvenli ortamlarda ölçeklenebilir, denetlenebilir LLM tabanlı lokalizasyon sistemleri dağıtabilirler.

SQL için Yapay Zeka, yapay zekanın (YB) ve büyük dil modellerinin (LLM'lerin) kurumsal veri ortamlarında SQL sorgularının oluşturulması, yürütülmesi ve yorumlanması süreçlerini otomatikleştirmenin, optimize etmenin ve geliştirmenin uygulamalarıdır.

Bu eğitmen destekli canlı eğitim (online veya yerinde) orta düzeydeki veri mühendisleri ve teknik liderler için tasarlanmıştır. Katılımcılar, doğal dil sorgulamasını, akıllı optimizasyonu ve otomatik veri analizini mümkün kılan SQL iş akışlarına yapay zeka yeteneklerini entegre etmek isteyen kişiler hedef kitlesidir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecektir:

• GPT, DeepSeek, LLaMA, Qwen ve Mistral gibi LLM'leri SQL ortamlarına entegre etme.
• Konuşma veri erişimi için doğal dil-SQL kanalları oluşturma.
• AI destekli sorgu optimizasyonu ve hata tespiti uygulama.
• Kurumsal kullanım için güvenli, denetlenebilir AI-SQL iş akışları tasarlama.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli sunum ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden deneyim.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bize ulaşın.

LangGraph, durumlu, çok aktörlü LLM uygulamalarını oluşturma için dayanıklı durum ve yürütme kontrolü ile bileşik grafikler olarak oluşturmaya yönelik bir kurgudur.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (online veya on-site) orta düzeyden uzman düzeyine kadar olan ve LangGraph tabanlı finans çözümünü tasarlamak, uygulamak ve işletmek isteyen profesyonelleri hedef alır. Bu süreçte doğru yönetim, gözlemlilik ve uyumluluğa önem verilmektedir.

Eğitim sonunda katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanabilecekler:

• Yasal düzenlemelere ve denetim gereksinimlerine uygun finans için özel LangGraph iş akışlarını tasarlamak.
• Finansal veri standartlarını ve ontolojilerini graf durumu ve araçlara entegre etmek.
• Kritik işlemler için güvenilirlik, güvenlik ve insanlı döngü kontrolünü uygulamak.
• LangGraph sistemlerini performans, maliyet ve SLA'lar açısından dağıtımı, izlemeyi ve optimize etmeyi gerçekleştirmek.

Eğitim Formatı

• Aktif ders anlatımı ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden deneyimler.

Eğitim Özel Talep Seçenekleri

• Bu kurs için özel bir eğitim talebi yapmak isterseniz, lütfen bize ulaşarak düzenleme yapın.

Vertex AI, metin, ses ve görüntü verilerini tek bir işlem hattına entegre eden çok modallik destekleyen güçlü araçlar sunar. Uzun bağlam pencere desteği ve Gemini API parametreleri ile, planlama, çıkarım ve çapraz modal zeka alanlarında gelişmiş uygulamalar mümkün hale gelir.

Bu eğitmen öncülünde, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) ara seviye ve üst düzey uzmanlar için tasarlanmış olup, Vertex AI'de çok modallik AI işlem hatları oluşturmayı, inşa etmeyi ve optimize etmeyi hedefler.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek duruma gelecektir:

• Çok modallik girdileri ve çıktıları için Gemini modellerini kullanabilmek.
• Karmaşık çıkarım için uzun bağlamlı işlem hatları oluşturmak.
• Metin, ses ve görüntü analizlerini entegre eden işlem hatları tasarlamak.
• Performans ve maliyet verimliliği için Gemini API parametrelerini optimize etmek.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli sunum ve tartışma.
• Çok modallık işlem hatları ile elden deneme laboratuvarları.
• Uygulanan çok modallık kullanımları için proje tabanlı alıştırmalar.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümünü talep etmek için lütfen bize ulaşın.

Mistral modelleri, dil ve görsel görevleri destekleyen çoklu modallık iş akışlarına uzanan açık kaynaklı yapay zeka teknolojileridir. Kurumsal ve araştırma uygulamaları için hem dil hem de görüş görevlerini destekler.

Bu eğitmen önderi, canlı eğitim (online veya yerinde) orta düzey ML araştirmacıları, uygulama mühendisleri ve ürün takımları için düzenlenmiştir. Bu grupların Mistral modelleriyle çoklu modallık uygulamalar,OCR ve belge anlama hava limanlarını oluşturmasını hedefler.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Çoklu modallık görevleri için Mistral modellerini ayarlamak ve yapılandırmak.
• OCR iş akışlarını uygulamak ve onları NLP hava limanlarıyla entegre etmek.
• Kurumsal kullanımlar için belge anlama uygulamaları tasarlamak.
• Görüş-setText arama ve yardımcı kullanıcı arayüzü işlevlerini geliştirmek.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Kolayca koda geçiş yapan alıştırmalar.
• Çoklu modallık hava limanlarının canlı laboratuvarda uygulanması.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümünü talep etmek için lütfen bize ulaşın.

Devstral ve Mistral modelleri, esnek dağıtım, ince ayar ve ölçeklenebilir entegrasyon için tasarlanmış açık kaynaklı AI teknolojileridir.

Bu eğitimcili, canlı eğitim (çevrimiçi veya kurum içi) orta düzeyden ileri düzeye kadar ML mühendisleri, platform takımları ve araştırma mühendislerinin üretim ortamlarında Mistral ve Devstral modellerini kendi sunucularında barındırma, ince ayarlama ve yönetmeyi öğrenmek için yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Mistral ve Devstral modelleri için kendi sunucularında barındırma ortamlarını kurma ve yapılandırma.
• Alan spesifik performans için ince ayarlama teknikleri uygulama.
• Sürümleme, izleme ve yaşam döngüsü yönetimi uygulama.
• Açık kaynaklı modellerin güvenliğini, uyumluluğunu ve sorumlu kullanımını sağlama.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Kendi sunucularında barındırma ve ince ayarlama ile ilgili pratik alıştırmalar.
• Yönetim ve izleme ardışık işlemlerinin canlı laboratuvar uygulaması.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümünü talep etmek için lütfen bize iletişime geçin.

LangGraph, LLM'ler tarafından desteklenen durum bilgisi olan ve çok oyunculu iş akışları oluşturmayı sağlayan bir platformdur. Bu platform, yürütme yolları üzerinde kesin kontrol sağlar ve durum kalıcılığını yönetir. Sağlık alanında bu yetkinlikler, uyumluluk, entegrasyon ve tıp iş akışlarına uyan karar destek sistemleri oluşturmada kritik öneme sahiptir.

Bu eğitmen-leden, canlı eğitim (online veya yerinde) ara seviye ile üst düzey profesyoneller hedeflenmektedir. Bu kişiler, düzenleyici, etik ve operasyonel zorluklarla başa çıkarak LangGraph tabanlı sağlık çözümleri tasarlama, uygulama ve yönetme becerilerini geliştirmeyi amaçlar.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Uyumluluğu ve denetlenebilirliği göz önünde bulundurarak sağlık spesifik LangGraph iş akışları tasarlamak.
• LangGraph uygulamalarını tıbbi ontolojiler ve standartlarla (FHIR, SNOMED CT, ICD) entegre etmek.
• Hassas ortamlarda güvenilirlik, izlenebilirlik ve açıklanabilirlik için en iyi uygulamaları uygulamak.
• LangGraph uygulamalarını sağlık üretim ortamlarında dağıtmak, izlemek ve doğrulamak.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Gerçek dünya vakası çalışmaları ile pratik alıştırmalar.
• Canlı-lab ortamında uygulama uygulaması.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümünü talep etmek için lütfen bize ulaşın.

Bu eğitmen yönetimi, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), orta düzeydeki yapay zeka geliştiricileri ve yerelleştirme mühendislerinin hem özel hem de açık kaynaklı LLM'leri kullanarak ölçeklenebilir, otomatik çeviri hızlandırıcıları tasarlamak isteyen kişilere yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Modern LLM çerçeveleri ve API'leri kullanarak çeviri akışlarını tasarlamak ve dağıtmak.
• Ölçeklenebilir çeviri sistemlerine açık kaynaklı ve ticari modelleri entegre etmek.
• İyileştirme, komut dizisi mühendisliği ve otomasyon aracılığıyla çeviri kalitesini optimize etmek.
• Kurumsal ortamlar için maliyet verimli ve uyumlu çeviri altyapısı uygulamak.

LangGraph, durumlu, çok aktörlü LLM uygulamalarını oluşturmaya yönelik, kalıcı durumu ve yürütme kontrolünü sağlayan bileşik grafikler şeklinde bir framework'dür.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), hızla optimize etmek, hata ayıklamak, izlemek ve üretim düzeyinde LangGraph sistemlerini işletmek isteyen ileri düzey AI platform mühendisleri, AI için DevOps'lar ve ML mimarları için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Karmaşık LangGraph topolojilerini hız, maliyet ve ölçeklenebilirlik açısından tasarlama ve optimizasyonu.
• Tekrarlamalar, zaman aşımına uğramalar, idempotentlik ve kontrol noktasi tabanlı kurtarma ile güvenilirliği mühendisliği.
• Graf yürütümlerini hata ayıklama ve izleme, durumu inceleme ve sistemli olarak üretim sorunlarını yeniden üretme.
• Grafikleri günlükler, metrikler ve izlemeler ile donatma, üretim ortamına dağıtma ve SLA'ları ve maliyetleri izleme.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders anlatımı ve tartışmalar.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden uygulama.

Eğitim Özelizzazione Seçenekleri

• Bu eğitim için özel bir eğitim talep etmek istiyorsanız, lütfen bize başvurun ve düzenleme yapın.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya kurum içi) orta düzeydeki geliştiricilerin çeşitli görevler ve alanlar için üretici yapay zeka ile LLMs'leri kullanmayı öğrenmeyi amaçlamaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Üretici yapay zeka nedir ve nasıl çalıştığına açıklık getirebilecekler.
• LLMs'leri güçlendiren transformer mimarisini tanımlayabilecekler.
• Empirik ölçek yasalarını farklı görevler ve kısıtlamalar için optimize etmek için kullanabilecekler.
• LLMs'leri eğitmek, ince ayarlamak ve dağıtmak için en son araçları ve yöntemleri uygulayabilecekler.
• Üretici yapay zakanın toplum ve iş dünyası için sunulan fırsatları ve risklerini tartışabilecekler.

LLM'lar ve AutoGen, CrewAI gibi otonom aracı çerçeveleri, değişiklik izlemeyi, test oluşturmaya ve uyarı önceliği belirleme gibi görevleri insan benzeri işbirliği ve karar alma simülasyonu yoluyla DevOps ekibinin otomasyonunu yeniden tanımlamaktadır.

Bu eğitmen yönlü, canlı eğitim (çevrimiçi veya kurum içi), büyük dil modelleri (LLM'lar) ve çoklu-aracı sistemleri kullanarak DevOps otomasyon iş akışları tasarlamayı ve uygulamayı öğrenmek isteyen üst düzey mühendisler için düzenlenmiştir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar:

• CI/CD iş akışlarına LLM dayalı aracıları entegre edebilir.
• Otomatik test oluşturma, commit analizi ve değişiklik özeti oluşturma gibi görevleri aracılar kullanarak otomatize edebilir.
• Uyarı önceliği belirleme, yanıt oluşturma ve DevOps önerileri sunma için birden fazla aracın koordinasyonunu sağlayabilir.
• Açık kaynak çerçeveleri kullanarak güvenli ve bakımı kolay aracı destekli iş akışları oluşturabilir.

Eğitim Biçimi

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve pratik.
• Canlı-lab ortamında uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için bizimle iletişime geçin.

Mistral, maliyet etkinliği ve ölçeklendirilebilirlik için optimize edilmiş yüksek performanslı büyük dil modelleri ailesidir.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim (çevrimiçi veya kurum içi) yüksek düzeyde altyapı mühendisleri, bulut mimarları ve MLOps liderlerinin Mistral temelli mimarileri en üst düzey verimlilik ve en düşük maliyet için tasarlamayı, dağıtmayı ve optimize etmeyi öğrenmelerine yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek olacaklardır:

• Mistral Medium 3 için ölçeklenebilir dağıtım desenleri uygulayın.
• Toplu işleme, kuantizasyon ve verimli hizmet sunma stratejilerini uygulayın.
• Performansı korurken çıkarım maliyetlerini optimize edin.
• Kurumsal yükler için üretim-hazır hizmet sunma topolojileri tasarlayın.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı-lab ortamında elden állı uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümünü talep etmek için lütfen bize iletişime geçin.

Postgres, AI destekli sistemler ve veri zekası uygulamalarının temeli olarak kullanılan gelişmiş bir açık kaynaklı ilişkisel veritabanıdır.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), Postgres içinde AI yeteneklerini doğrudan entegre, yönetmek ve optimize etmek isteyen orta düzeydeki veritabanı uzmanları ve geliştiriciler için düzenlenmiştir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Postgres'in AI iş yükleri için uzantılarını kurma ve yapılandırma.
• pgvector kullanarak gömülme ve benzerlik aramasını uygulama.
• Postgres ile açık kaynaklı ve özel LLM'leri gerçek zamanlı洞察 için entegre etme.
• AI destekli sorgular ve iş akışları için Postgres'i optimize etme.

Kurs Formatı

• Etkileşimli sunum ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden deneyim.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.

Bu eğitmen liderli, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeyden ileri düzeyli yapay zeka geliştiricileri, mimarları ve ürün yöneticileri hedef almaktadır. Bu grup, LLM dayalı uygulamalarla ilişkili riskleri belirleyip azaltmayı, prompt enjeksiyonunu, veri sızıntılarını ve süzülmemiş çıkışı gibi sorunları ele almayı, aynı zamanda giriş doğrulaması, insan kontrolü ve çıktı koruyucuları gibi güvenlik kontrollerini uygulamayı öğrenmektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• LLM tabanlı sistemlerin temel zafiyetlerini anlamak.
• LLM uygulama mimarisine güvenli tasarım ilkelerini uygulamak.
• Doğrulama, süzme ve güvenlik için Guardrails AI ve LangChain gibi araçları kullanmak.
• Sandboxing, kırmızı takım ve insan kontrolü gözden geçirmesi gibi teknikleri üretim derecesi işlem hatlarına entegre etmek.

LangGraph, içerik akışları için koşullu ve çok adımlı LLM ve araç iş akışlarını etkinleştiren graf tabanlı bir orkestrasyon çerçevesidir. Pazarlama otomasyonu ve kişiselleştirilmiş içerik hatlarının otomatikleştirilmesi ve optimize edilmesi için idealdir.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleştirilen canlı eğitim (online veya yerinde), dinamik, dalga yapısı e-posta kampanyaları ve içerik oluşturma hatlarını kullanarak uygulamak isteyen orta düzeydeki pazarlama uzmanları, içerik stratejistleri ve otomasyon geliştiricilerine yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Koşullu mantıkla graf tabanlı içerik ve e-posta iş akışları tasarlayabilirler.
• Oto kişiselleştirme için LLM'leri, API'leri ve veri kaynaklarını entegre edebilirler.
• Çok adımlı kampanyalar boyunca durum, bellek ve bağlam yönetimi yapabilirler.
• İş akışı performansını ve teslimat sonuçlarını değerlendirebilir, izleyebilir ve optimize edebilirler.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli dersler ve grup tartışmaları.
• E-posta iş akışları ve içerik hatlarını uygulayan laboratuvarlar.
• Kişiselleştirme, segmentasyon ve dalga mantığına dayalı senaryo temelli alıştırmalar.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümünü talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.

Le Chat Enterprise, organizasyonlar için güvenli, özelleştirilebilir ve yönetilen sohbet AI yetenekleri sağlayan özel bir ChatOps çözümüdür. RBAC, SSO, bağlayıcılar ve kurumsal uygulama entegrasyonları desteği sunar.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim (çevrimiçi veya kurum içi) orta seviye ürün yöneticileri, IT liderleri, çözüm mühendisleri ve güvenlik/değerlendirme ekibinin Le Chat Enterprise'ı kurumsal ortamlarda dağıtmak, yapılandırmak ve yönetmek için kullanmalarını amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Le Chat Enterprise'ı güvenli dağıtımlar için kurmak ve yapılandırmak.
• RBAC, SSO ve uyumluluk odaklı kontrolleri etkinleştirmek.
• Le Chat'ı kurumsal uygulamalar ve veri depolarıyla entegre etmek.
• ChatOps için yönetişim ve admin playbooklarını tasarlama ve uygulama.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı-lab ortamında elden deneme ile uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümünü talep etmek için bizimle iletişime geçin.

Devstral, kod tabanlarıyla, geliştirici araçlarıyla ve API'lerle etkileşim kurabilen kodlama aracısı oluşturma ve çalıştırma için tasarlanmış bir açık kaynaklı çerçevedir. Bu çerçeve, mühendislik üretkenliğini artırmayı amaçlar.

Bu eğitmen led, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) ara düzeyden ileri seviyeye kadar ML mühendisleri, geliştirici araçları ekipleri ve SRE'ler için tasarlanmıştır. Bu gruplar Devstral kullanarak kodlama aracısı tasarlama, uygulama ve optimize etmeyi öğrenmek ister.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Devstral'ı kodlama aracı geliştirme için yapılandırma.
• Kod tabanı keşif ve düzenleme için ajanlık akışları tasarlama.
• Kodlama aracısını geliştirici araçlarıyla ve API'lerle entegre etme.
• Güvenli ve verimli aracı dağıtımında en iyi uygulamaları uygulama.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli sunum ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve pratik.
• Canlı laboratuvar ortamında elden deneme uygulaması.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek isterseniz, lütfen bize ulaşın.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), belirli görevler ve veri kümeleri için önceden eğitilmiş modelleri özelleştirmek isteyen orta ve ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• İnce ayar prensiplerini ve uygulamalarını anlayabilecektir.
• Önceden eğitilmiş modelleri ince ayar için veri kümeleri hazırlayabilecektir.
• Büyük dil modellerini (LLM'ler) NLP görevleri için ince ayar yapabilecektir.
• Model performansını optimize edebilecek ve yaygın zorlukların üstesinden gelebilecektir.

LangGraph, dalgaçılığı, araç kullanımı, bellek ve denetlenebilir yürütümeyi destekleyen graf yapısında LLM workflow'ları oluşturmak için bir çerçeve olarak kullanılır.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (online veya face-to-face) orta düzeyli mühendisler ve ürün ekibi için tasarlanmıştır. Bu grup, LangGraph'in graf mantığını LLM aracılıklı döngülerle birleştirerek, müşteri destek aracısı, karar ağacı ve bilgi edinme sistemleri gibi dinamik, bağlam bilen uygulamalar geliştirmeyi hedefler.

Eğitim sonunda katılımcılar aşağıdaki yetenekleri kazanacaklardır:

• Graf tabanlı workflow'ları tasarlayarak LLM araçlarını, araçları ve belleği koordine edebilirler.
• Kararlı yürütümeyi sağlamak için koşullu yönlendirme, yeniden denemeler ve plan B uygulamalarını gerçekleştirebilirler.
• Araç döngülerine edinme, API'ler ve yapılandırılmış çıktıları entegre edebilirler.
• Araç davranışlarını değerlendirmeyi, izlemeyi ve güvenilirlik ve güvenlik açısından güçlendirebilirler.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders anlatımı ve yönlendirilmiş tartışmalar.
• Sandık ortamında yönetilen laboratuvarlar ve kod yürütmeleri.
• Komutanın tasarımı ve eş değerlendirmeleri temel alan senaryo tabanlı egzersizler.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak isterseniz, lütfen bize ulaşın ve düzenleme yapınız.

Kod Anlayışı, Yeniden Yapılandırma ve Documentation için Büyük Dil Modelleri (LLMs), kod kalitesini iyileştirmek, teknik borçları azaltmak ve yazılım ekibleri arasında otomatik belgeleme görevlerini gerçekleştirmek amacıyla büyük dil modellerinin uygulanmasına odaklanan bir teknik kursudur.

Yöneticili bu canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel olarak) orta seviyeden uzman seviyesine kadar yazılım profesyonellere, GPT gibi LLM'leri karmaşık veya tarihi kod tabanlarını daha etkili bir şekilde analiz etmek, yeniden yapılandırmak ve belgelemek için kullanmak isteyenlere yönelik olmaktadır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Bilinmeyen depolardaki kodu, bağımlılıkları ve mantığı açıklamak için LLM'leri kullanmak.
• Kod okurluluğunu artırmak için anti-desenleri belirlemek ve yeniden yapılandırmak.
• İç yorumları, README dosyalarını ve API dokümantasyonunu otomatik olarak oluşturup sürdürmek.
• Mevcut CI/CD ve gözden geçirme iş akışlarına LLM ile sağlanan bilgileri entegre etmek.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders anlatımı ve tartışmalar.
• Fazla egzersiz ve uygulama.
• Hayat boyu laboratuvar ortamında el ile uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bize başvurunuz.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), çeşitli NLP görevlerini gerçekleştirmek ve farklı amaçlar için yeni ve çeşitli içerikler oluşturmak amacıyla LLM'leri kullanmak isteyen orta seviyedeki veri bilimcileri, yapay zeka geliştiricileri ve yapay zeka meraklılarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM'ler ve temel araçlarla bir geliştirme ortamı kurmak.
• LLM'ler ile NLU ve NLI görevlerini uzmanlıkla gerçekleştirmek.
• Bilgi grafiklerini etkili bir şekilde çıkarmak, çıkarım yapmak ve kullanmak.
• Konuşma uygulamaları için LLM'leri kullanarak diyaloglar oluşturmak ve yönetmek.
• LLM'ler ve üretken yapay zeka tarafından oluşturulan içerik kalitesini ve çeşitliliğini değerlendirmek.
• Etik ilkeleri uygulamak, LLM'lerin adil ve sorumlu kullanımını sağlamak.

LangGraph, planlama, dalga geçme, araç kullanımını, belleği ve denetlenebilir yürütümü destekleyen çizge yapılı LLM uygulamaları oluşturmak için bir çerçevedir.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (online veya on-site), LangGraph kullanarak güvenilir, çok aşamalı LLM iş akışları tasarlamak ve incelemek isteyen yeni başlayan geliştiriciler, tetikleyici mühendisleri ve veri uygulayıcılarına yönelik olabilir.

Eğitim sonunda katılımcılar şu becerilere sahip olacaktır:

• Temel LangGraph kavramlarını (düğüm, kenar, durum) ve ne zaman kullanacaklarını açıklamak.
• Dalga geçme, araç çağırma ve bellek koruma özelliğine sahip tetik zinciri oluşturma.
• Sorgulama ve harici API'leri çizge iş akışlarına entegre etme.
• LangGraph uygulamalarını güvenilirlik ve güvenlik açısından test etme, hata ayıklama ve değerlendirme.

Eğitim Formatı

• Tartışma destekli etkileşimli ders anlatımı.
• Sandık ortamında yönlendirilmiş laboratuvarlar ve kod yürütmeleri.
• Tasarım, test ve değerlendirme konularında senaryoya dayalı egzersizler.

Eğitim özelleştirme seçenekleri

• Bu eğitim için özel bir eğitim talep etmek için bize başvurunuz.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), çeşitli doğal dil görevleri için Büyük Dil Modelleri kullanmak isteyen başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar olan geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Popüler bir LLM içeren bir geliştirme ortamı kurmak.
• Temel bir LLM oluşturmak ve özel bir veri kümesi üzerinde ince ayar yapmak.
• Metin özetleme, soru cevaplama, metin oluşturma ve daha fazlası gibi farklı doğal dil görevleri için LLM'leri kullanmak.
• TensorBoard, PyTorch Lightning ve Hugging Face Datasets gibi araçları kullanarak LLM'leri ayıklamak ve değerlendirmek.

Mistral Medium 3, yüksek performanslı ve çok modlu büyük dil modeli olup, kurumsal ortamlarda üretim kalitesinde dağıtım için tasarlanmıştır.

Bu eğitimcili live eğitim (çevrimiçi veya yerinde) orta seviye ile ileri seviye AI/ML mühendisleri, platform mimarları ve MLOps ekibine yönelik olup, Mistral Medium 3’ü kurumsal kullanım senaryoları için dağıtmayı, optimize etmeyi ve güvenli hale getirmeyi amaçlar.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Mistral Medium 3’ü API ve kendi ana bilgisayarında dağıtım seçenekleriyle dağıtmak.
• Çıkış performansını ve maliyetlerini optimize etmek.
• Mistral Medium 3 ile çok modlu kullanım senaryoları uygulamak.
• Kurumsal ortamlar için güvenlik ve uyumluluk en iyi uygulamalarını uygulamak.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Birçok egzersiz ve pratik.
• Canlı-lab ortamında el ile uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir versiyonunu talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.