Türkiye 'de Online Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) 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, Türkiye konusunda verilen eğitmen eşliğinde canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), LLM ve kurumsal yapay zeka araçlarının stratejik değerini anlamak isteyen üst düzey yönetim ekiplerine yöneliktir. Katılımcılar, bu araçların üst düzey iş akışlarına nasıl entegre edileceğini, daha iyi istemler (prompt) nasıl oluşturulacağını ve yapay zeka benimsemesi yoluyla artan verimlilik ve yatırım getirisi (ROI) fırsatlarını nasıl değerlendireceklerini inceleyecektir.

Bu eğitimin sonunda, katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• LLM'lerin nasıl çalıştığını ve ChatGPT ile Copilot gibi araçların bunları nasıl uyguladığını anlayacaktır.
• Görevleri otomatikleştirmek ve hızlandırmak için istem tabanlı etkileşimleri kullanacaktır.
• E-posta taslağı oluşturma, rapor özetleme ve sözleşme inceleme gibi gerçek senaryolara yapay zeka araçlarını uygulayacaktır.
• LLM benimsemesi için stratejik faydaları, sınırlamaları ve lisanslama koşullarını değerlendirecektir.

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 Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) canlı eğitim, üretken yapay zekanın ilkelerini ve LLM'lerin iş ortamlarındaki uygulamalarını anlamak isteyen ara düzey AI profesyonelleri, iş analistleri ve teknoloji liderleri için tasarlanmıştır. Katılımcılar dönüştürücüler, prompt mühendisliği (prompt engineering) ve bu modellerin gerçek dünya çözümlerinde konuşlandırılmasındaki etik hususlar konusunda bilgi edinecektir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Üretken yapay zeka ve büyük dil modellerinin temel ilkelerini kavramak.
• LLM'leri belirli iş uygulamaları için uygulamak ve ince ayar yapmak.
• İdeal model çıktıları için prompt mühendisliği tekniklerini uygulamak.
• LLM konuşlandırmasındaki etik hususların farkına varmak ve riskleri yönetmek.

Bu eğitmen rehberliğinde, canlı olarak Türkiye (online veya kurum içi) düzenlenen eğitim; LLM'lerin etik çevresini anlamak ve yönetmek isteyen, orta seviye yapay zeka profesyonelleri, etikçiler, veri bilimciler, mühendisler ile politika yapıcılar ve paydaşlar için tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• LLM'lerle ilişkili etik sorunları ve zorlukları belirler.
• Etik çerçeveleri ve ilkeleri LLM dağıtımına uygular.
• LLM'lerin toplumsal etkisini değerlendirir ve potansiyel riskleri azaltır.
• Sorumlu yapay zeka geliştirme ve kullanımı için stratejiler geliştirir.

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.

Türkiye konusunda verilen bu eğitmen eşliğinde canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), LLM'leri finansal piyasa analizi ve tahmini için kullanmak isteyen orta seviyedeki finans analistlerini, veri bilimcilerini ve yatırım profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• LLM'lerin finansal piyasa analizindeki uygulamalarını kavramak.
• LLM'leri kullanarak finansal haberleri, raporları ve verileri piyasa içgörüleri elde etmek için işlemek.
• Hisse senedi fiyatları, piyasa trendleri ve ekonomik göstergeler için tahmini modeller geliştirmek.
• LLM içgörülerini yatırım karar verme süreçlerine entegre etmek.

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 (çevrimiçi veya yerinde) ortamında düzenlenen bu eğitmen rehberliğindeki canlı eğitim, LLaMA, Mistral ve Qwen gibi açık ağırlıklı modelleri belirli iş veya iç uygulamalar için ince ayarlayıp dağıtmak isteyen ara seviye ML uygulayıcılarına ve AI geliştiricilerine yöneliktir.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Açık kaynaklı LLM'lerin ekosistemini ve aralarındaki farkları anlamak.
• LLaMA, Mistral ve Qwen gibi modeller için veri setlerini ve ince ayar yapılandırmalarını hazırlamak.
• Hugging Face Transformers ve PEFT kullanarak ince ayar iş akışlarını yürütmek.
• İnce ayarlanmış modelleri değerlendirmek, kaydetmek ve güvenli ortamlarda dağıtmak.

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 eşliğinde, Türkiye konusundaki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), büyük dil modellerini LoRA, Adapter Ayarı ve Prefix Ayarı gibi yöntemler kullanarak daha uygun maliyetli ve verimli bir şekilde ince ayarlamak isteyen orta düzeyde veri bilimcileri ve yapay zeka mühendislerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• Parametre verimli ince ayarlama yaklaşımlarının arkasındaki teoriyi anlatabilir.
• Hugging Face PEFT kullanarak LoRA, Adapter Ayarı ve Prefix Ayarı uygulayabilir.
• PEFT yöntemleri ile tam ince ayarlama arasındaki performans ve maliyet denge noktalarını karşılaştırabilir.
• İnce ayarlanmış LLM'leri azaltılmış hesaplama ve depolama gereksinimleriyle dağıtabilir ve ölçeklendirebilir.

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-led, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeydeki profesyonellerin prompt mühendisliği ve az veriye dayalı öğrenmenin gücünü kullanarak LLM performansını gerçek dünya uygulamaları için optimize etmeyi öğrenebilmeleri için düzenlenmiştir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Prompt mühendisliği ve az veriye dayalı öğrenme prensiplerini anlamak.
• Çeşitli NLP görevleri için etkili promptlar tasarlamak.
• Az veriyle LLM'leri uyarlama için az veriye dayalı teknikleri kullanmak.
• LLM performansını pratik uygulamalar için optimize etmek.

Akademisyen liderliğinde canlı eğitim (online veya yerinde), otomatik çeviri, kalite değerlendirmesi ve kurumsal yönetişim için büyük dil modeli (LLM) sistemlerini uygulamak isteyen ileri düzey mühendisleri, yapay zekâ uzmanlarını ve yerelleştirme liderlerini hedefler.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecek:

• Açık kaynak ve mülkî modelleri entegre ederek kurumsal düzeyde LLM yerelleştirme hatları oluşturmak.
• Çeviri tutarlılığı için otomatik QA iş akışlarını ve kalite metriklerini uygulamak.
• Çok dilli içerik üretiminde yönetişim ve onay çerçeveleri kurmak.
• Güvenli ortamlarda ölçeklenebilir, denetlenebilir LLM tabanlı yerelleştirme sistemlerini dağıtmak.

Türkiye konusundaki bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim, veri mühendislerine LLM'leri SQL ortamlarına entegre etme becerisi kazandırır. Katılımcılar doğal dil boru hatları oluşturacak, YZ destekli optimizasyonu uygulayacak ve otomatik veri analizi için güvenli kurumsal iş akışları tasarlayacaktır.

Uygulayıcı liderliğindeki bu canlı eğitim (çevrimiçi veya saha), hem mülkiyetli hem de açık kaynaklı LLM'leri kullanarak ölçeklenebilir ve otomatik çeviri boru hatları tasarlamak isteyen orta düzey yapay zeka geliştiricilerine ve yerelleştirme mühendislerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• Modern LLM çerçeveleri ve API'leri kullanarak çeviri iş akışları tasarlamak ve dağıtmak.
• Açık kaynaklı ve ticari modelleri ölçeklenebilir çeviri sistemlerine entegre etmek.
• İnce ayarlama (fine-tuning), prompt mühendisliği ve otomasyon yoluyla çeviri kalitesini optimize etmek.
• Kurumsal ortamlar için maliyet etkin ve uyumlu çeviri altyapısı uygulamak.

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.

Türkiye şehirinde verilen eğitmen eşliğinde bu canlı eğitimde Postgres'te yapay zeka entegrasyonunu ustalaşın. Eklentileri yapılandırın, pgvector gömmelerini uygulayın ve gerçek zamanlı içgörüler için LLM'leri bağlayın. Uygulamalı canlı laboratuvar ortamında sorguları optimize edin ve akıllı sistemler kurun.

Öğretmenli, canlı olarak sunulan bu eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), prompt enjeksiyonu, veri sızıntısı ve filtrelenmemiş çıktılar gibi LLM destekli uygulamalarla ilgili riskleri belirlemek ve azaltmak; girdi doğrulama, insan gözetimi ve çıktı güvenlik önlemleri gibi güvenlik kontrollerini uygulamak isteyen ara seviyeden ileri seviyeye AI geliştiricileri, mimarlar ve ürün yöneticileri için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• LLM tabanlı sistemlerin temel güvenlik açıklarını anlayacak.
• Güvenli tasarım ilkelerini LLM uygulama mimarisine uygulayacak.
• Doğrulama, filtreleme ve güvenlik için Guardrails AI ve LangChain gibi araçları kullanacak.
• Kumulative izole etme (sandboxing), kırmızı takım testleri (red teaming) ve insan gözetimli incelemeler gibi teknikleri üretim kalitesindeki süreçlere entegre edecek.

Türkiye'da (çevrimiçi veya yüz yüze) eğitmen yönetimiyle sunulan bu canlı eğitim, belirli görevler ve veri kümeleri için önceden eğitilmiş modelleri özelleştirmek isteyen orta düzeyden ileri düzeye kadar profesyonelleri hedefler.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• İnce ayarın ilkelerini ve uygulamalarını anlamak.
• Önceden eğitilmiş modelleri ince ayarlamak için veri kümelerini hazırlamak.
• Doğal dil işleme (NLP) görevleri için büyük dil modellerini (LLM'ler) ince ayarlamak.
• Model performansını optimize etmek ve yaygın zorlukların üstesinden gelmek.

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.

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.

Bu Türkiye konumunda (online veya kurumsal yerinde) eğitimci liderliğinde verilen canlı eğitim; izleme, uyarı ve olay analiz süreçlerine LLM'leri ve yapay zekayı entegre etmek isteyen gözlemlenebilirlik ve SRE mühendislerini hedefler.

Türkiye (online veya kurum içi) canlı formatında sunulan, eğitmen liderliğindeki bu eğitim; destek süreçlerini akıllaştırmak, yanıtları standartlaştırmak ve manuel dokümantasyon çabalarını azaltmak amacıyla yapay zeka araçlarını ve otomasyon platformlarını kullanmak isteyen IT destek profesyonellerine yöneliktir.

Bu Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) formatındaki eğitmen rehberliğindeki canlı eğitim, Tencent Hunyuan'ı kullanarak büyük ve MoE modelleri daha düşük gecikme süresi, daha güçlü işleme kapasitesi ve daha iyi maliyet kontrolü ile dağıtmak isteyen ara seviye mühendisler ve mimarlar için hazırlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir: Hunyuan üretim dağıtım desenlerini açıklamak, çıkarım performansını optimize etmek, toplu işleme ve nicelleştirme stratejilerini uygulamak ve ölçeklenebilir sunum operasyonlarını planlamak.

Bu eğitmen eşliğinde canlı verilen eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yüz yüze), Hunyuan modellerini kullanarak görsel, 3D ve video oluşturma ve teslimatı için çoklu ortam uygulamaları oluşturmak isteyen orta düzey geliştiricilere, teknik ürün ekiplerine ve yapay zeka uygulayıcılarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir: istem tabanlı iş akışları oluşturma, çoklu ortam varlıkları üretme ve gözden geçirme, çıktıları uygulamalar veya API'ler aracılığıyla sağlama ve Hunyuan yeteneklerini kurumsal ürün yığınlarına bağlama.

Kurs hedefleri yazılım/AI mühendislerini, aslında yasal işler (e-Keşif, inceleme, araştırmalar) için yapay zeka geliştirebilen kişiler olan "yasal mühendislere" dönüştürmektir.

İki gün boyunca katılımcılar, eksiksiz temel yığıntıyı (core stack) oluşturur: dağınık gerçek dünya yasal verisini alır ve işler, onu arar ve bulur, kaynakça ile birlikte Bütünlük Artırılmış Üretimi (RAG) ekler, yerel bir modelde gizliliği sağlar ve bunu kanıtlar, mahkemeye hazır metriklerle savunulabilir bir AI incelemesi yürütür ve sonucu dağıtım için paketler.

Türkiye (çevrimiçi veya yüz yüze) formatında bu eğitmenli, canlı eğitim; yapay zeka asistanlarını dış araçlarla, veri kaynaklarıyla ve kurumsal hizmetlerle bağlamak amacıyla MCP'yi kullanmak isteyen başlangıç / orta / ileri seviye AI profesyonelleri için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar: MCP kavramlarını açıklayacak, mimari bileşenleri belirleyecek, temel bir entegrasyon kuracak ve güvenlik iyi uygulamalarını uygulayabilecektir.

Bu eğitmen tarafından verilen canlı eğitim Türkiye (online veya yerinde) Model Context Protocol'ü kullanarak işletme ortamları için güvenli, ölçeklenebilir ve yönetilebilir ajan entegrasyon platformları tasarlamak isteyen orta seviye düzeydeki kurumsal mimarlar için hazırlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir: MCP mimarisini ve kurumsal desenleri açıklamak, güvenli entegrasyon platformları tasarlamak, yönetim ve erişim kontrolleri uygulamak, dağıtım ve ölçeklendirme seçeneklerini değerlendirmek.

Bu eğitmen yönlendirilmiş, canlı eğitim Türkiye (online veya yerinde) orta düzeydeki geliştiriciler, mimarlar ve platform mühendislerine yönelik olarak MCP'yi kullanarak kurumsal dağıtım ve işlemler için güvenilir sunucular ve istemciler oluşturmayı amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar, MCP mimarisini uygulamada açıklama, üretim-çerez entegrasyonları oluşturma, MCP hizmetlerini dağıtım ve gözlemlenbilirlik ile sürümleme, dayanıklılık ve destek desenleri uygulama yeteneğine sahip olacaklardır.

Bu Türkiye ortamında (çevrimiçi veya kapalı devre) verilen eğitmenli, canlı eğitim; hassas verilerin korunmasını sağlayan, yerelleştirme gereksinimlerini destekleyen ve tedarikçi bağlılığını azaltan yapay zeka ortamları tasarlamak isteyen egemen yapay zeka ilkeleri ve yönetişim uygulamalarını kullanmak isteyen ara düzeyde IT liderleri, uyumluluk profesyonelleri, güvenlik ekipleri ve kurumsal mimarlar için hazırlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir: egemen yapay zeka kavramlarını açıklayabilir, barındırma ve yönetişim seçeneklerini değerlendirebilir, istemler ve günlük kayıtlar için kontrolleri tanımlayabilir ve uygulamalı bir benimseme yol haritası oluşturabilir.