Türkiye 'de Online Doğal Dil İşleme (NLP) Eğitimi

Türkiye konusundaki bu eğitmen eşliğinde canlı eğitim, finans uzmanlarını ve BT personelini Ollama'yı yerel olarak uygulamak için gereken becerilerle donatır. Katılımcılar, büyük dil modellerini güvenli finansal iş akışlarına dağıtmayı, yapılandırmayı ve entegre etmeyi; uyumluluk ve otomasyon için en iyi uygulamaları uygulamayı öğrenirler.

Türkiye konusundaki bu canlı eğitim, sağlık çalışanlarının ve BT ekiplerinin yerel LLM'ler için Ollama'yı dağıtmasını sağlar. Yapay zekâyı klinik iş akışlarına entegre etmeyi, modelleri özel görevlere göre özelleştirmeyi ve güvenli sağlık ortamlarında sıkı veri gizliliği ile düzenleyici uyumluluğu sağlamayı öğrenin.

Türkiye konusundaki bu eğitmen eşliğinde, canlı eğitim; başlangıç seviyesindeki katılımcıların Claude AI'ı müşteri destek ve hizmet operasyonlarına uygulamasına yardımcı olur. Katılımcılar, triyajı otomatikleştirmeyi, tona uyumlu yanıtlar taslağını oluşturmayı ve pratik, uygulamalı egzersizler aracılığıyla yapay zekayı mevcut iş akışlarına entegre etmeyi öğreneceklerdir.

Türkiye konumunda sunulan bu canlı Claude AI eğitimi, profesyonellerin araçtan veri analizi ve BI görevleri için yararlanmasına yardımcı olur. Doğal dil istemleri aracılığıyla keşifsel veri analizi, SQL üretimi ve panel tasarımını kapsayan bu eğitim, iş akışlarını optimize etmeyi ve iş verisinden içgörü çıkarma etkinliğini artırmayı hedeflemektedir.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (Türkiye'da çevrimiçi veya yerel olarak) orta düzeyde veri bilimcilerine ve geliştiricilere yönelik olup, Python kullanarak Google Colab'de doğal dil işleme tekniklerini uygulamak isteyen kişilere yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Doğal dil işleme konseptlerinin temelini anlama.
• NLP görevleri için metin verilerini ön işlemesi ve temizleme.
• NLTK ve SpaCy kütüphaneleri kullanarak duygusal analizi gerçekleştirmek.
• Skalabilir ve işbirliği yapabilen geliştirme için Google Colab ile metin verileriyle çalışmak.

Bu eğitmen öncülünde verilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeyde araştırmacılar, analistler ve bilgi işçileri için tasarlanmıştır. Bu grup Claude AI'yı büyük miktarda verinin işleme, bilgilerin senteze alınması ve araştırma görevlerinin otomatikleştirilmesine yönelik kullanmak ister.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek:

• Claude AI'yı literatür incelemeleri ve araştırma sentezi için kullanmak.
• Raporları, araştırma makalelerini ve uzun metin belgelerini özete çevirmek.
• Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerden ana fikirleri ve trendleri çıkarmak.
• Claude AI'yı araştırma ve bilgi yönetimi iş akışlarına entegre etmek.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerel) başlangıç seviyesinden orta düzeyine kadar içerik yaratıcıları, yazarlar ve pazarlama uzmanlarına yönelik olarak düzenlenmiştir. Bu kurs, Claude AI'yı içerik oluşturma, düzenleme ve özetleme için kullanarak blogları, raporları ve pazarlama materyallerini geliştirmeyi hedefler.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar:

• Claude AI'yı fikir üretilmesi ve kavram genişletme için kullanmayı öğrenecekler.
• AI destekli düzenleme ve okuma denetimi yoluyla yazmalarını iyileştirebilmeyi öğrenecekler.
• Uzun içerik ve raporlar için özetler oluşturmayı öğrenecekler.
• Farklı platformlar için pazarlama metni oluşturmaya yönelik otomasyonu öğrenecekler.

Bu eğitmen-leden, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya kurum içi), performansın artırılması ve alan-spesifik uygulamalar geliştirilmesi amacıyla Ollama üzerinde AI modellerinin ince aytarılmasını ve özelleştirilmesini amaçlayan ileri düzeydeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Ollama üzerinde AI modellerinin ince aytarılması için verimli bir ortam kurma.
• denetimli ince aytarım ve takviyeli öğrenim için veri setlerini hazırlama.
• AI modellerinin performansını, doğruluğunu ve verimliliğini optimizasyon.
• özelleştirilmiş modelleri üretim ortamlarında dağıtma.
• model iyileştirmelerini değerlendirme ve dayanıklılığını sağlama.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerel) gelişmiş seviye profesyonellerin Ollama'yı kullanarak güvenli ve verimli AI destekli iş akışları uygulamasını hedefler.

Bu eğitimin sonunda katılımciler şunları yapabilecek olacaklar:

• Özel AI işleme için Ollama'yı dağıtma ve yapılandırma.
• AI modellerini güvenli kurumsal iş akışlarına entegre etme.
• Veri gizliliğini korurken AI performansını optimize etme.
• Kuruluşsal AI yetenekleriyle iş süreçlerini otomasyonla birleştirme.
• Kurumsal güvenlik ve yönetişim politikalarına uyum sağlama.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya kurum içi), Claude AI'ı uygulamalara entegre etmek, yapay zeka destekli sohbet botları oluşturmak ve yazılım işlevlerini yapay zeka ile otomasyonla geliştirmek isteyen orta düzeyde bilgi sahibi yazılım geliştiricileri ve AI mühendisleri için düzenlenmiştir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek olacak:

• Claude AI API'sini uygulamalara entegre etmek.
• Yapay zeka destekli sohbet botları ve sanal asistanlar geliştirmek.
• Uygulamaları yapay zeka ile otomasyon ve doğal dil işleme (NLP) ile geliştirmek.
• Claude AI modellerini farklı kullanım senaryoları için optimize ve ince ayarlamak.

Bu eğitmen öncülünde, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) başlangıç düzeyindeki profesyonellerin Claude AI'yı günlük iş akışlarına entegre etmeyi ve verimliliği artırmayı amaçlamaktadır.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Tekrarlanan görevleri otomatize etmek ve iş akışlarını basitleştirmek için Claude AI'yı kullanabilirler.
• Yapay zeka destekli otomasyon kullanarak kişisel ve takım verimliliğini artırabilirler.
• Claude AI'yı mevcut iş araçlarıyla ve platformlarıyla entegre edebilirler.
• Yapay zeka destekli karar verme ve görev yönetimi için optimize edebilirler.

Türkiye (Çevrimiçi veya fiziki) konumunda düzenlenen bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim, Ollama kullanarak LLM'leri dağıtmak, optimize etmek ve entegre etmek isteyen orta seviye profesyoneller için hedeflenmiştir.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Ollama kullanarak LLM'leri kurup dağıtır.
• Performans ve verimlilik için AI modellerini optimize eder.
• Daha iyi tahmin hızları için GPU hızlandırmadan yararlanır.
• Ollama'yı iş akışlarına ve uygulamalara entegre eder.
• Zaman içinde AI model performansını izler ve bakımını sağlar.

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), önceden eğitilmiş dil modellerini etkili bir şekilde ince ayar yaparak NLP projelerini geliştirmek isteyen orta seviyedeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• NLP görevleri için ince ayarın temellerini anlayabilecektir.
• GPT, BERT ve T5 gibi önceden eğitilmiş modelleri belirli NLP uygulamaları için ince ayar yapabilecektir.
• İyileştirilmiş model performansı için hiperparametreleri optimize edebilecektir.
• İnce ayarlı modelleri gerçek dünya senaryolarında değerlendirebilecek ve dağıtabilecektir.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya kurum içi), başlangıç seviyesindeki profesyoneller için Ollama'yı yüklemek, yapılandırmak ve yerel makinelerde AI modelleri çalıştırmak üzere kullanmayı öğrenmeyi amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Ollama'nın temel ilkelerini ve yeteneklerini anlamak.
• Yerel AI modelleri çalıştırma için Ollama'yı kurmak.
• Ollama kullanarak LLM'leri dağıtmak ve etkileşime geçmek.
• AI yüklerinin performansını ve kaynak kullanımını optimize etmek.
• Yerel AI dağıtımının çeşitli endüstrilerdeki uygulama alanlarını keşfetmek.

Bu iki günlük kurs, Cursor, Claude Code veya Copilot gibi yapay zekâ kodlama araçlarını zaten kullanan geliştiriciler içindir. Kurs; görevlerin ajanlara devredilmesi, kişiselleştirme yığınının (Kurallar, AGENTS.md, Yetenekler, MCP, Ajanlar) oluşturulması, MCP sunucularının bağlanması ve geliştirilmesi, eş zamanlı olarak ajanların çalıştırılması ve yapılandırılmış bir jetonlu iş akışı üzerine yoğunlaşır. Malzemeler araçtan bağımsızdır (tool-agnostic) ve Temel Ders'in devamı niteliğindedir.

Bu araçlara yeni başlayan, kodlama deneyimi az veya hiç olmayan kişiler için tasarlanmış iki günlük bir giriş. Araçların nasıl çalıştığı, bunları istemlerle nasıl yönlendirebileceğiniz ve yaygın görevlerde nasıl uygulayabileceğiniz ele alınır: sıfırdan küçük bir proje oluşturma, mevcut kod tabanında çalışma ve sonuçları gözden geçirme. Malzeme araçtan bağımsızdır ve Cursor, Claude Code, Copilot ve benzeri araçlar için geçerlidir. Agentic AI Development: Advanced Workflows dersine öncelik eder.

Bu 2 adımlı eğitim programı, Claude Code kullanarak günlük faaliyetlerine AI destekli mühendislik iş akışlarını entegre etmek isteyen yazılım teslimat ekipleri için tasarlanmıştır.

Bu kurs Türkiye kapsamında, geliştiricilerin büyük ölçekli akıllı sistemler kurmasına yardımcı olmak amacıyla veri analizi, dağıtık makine öğrenmesi ve doğal dil işlemeyi içeren yapay zeka becerileri eğitimi sunar. İçerik, Spark MLlib, öneri motorları, Word2Vec semantik analizi ve RNN-LSTM mimarilerinin pratik uygulamaları üzerinde derinlemesine durarak, uzmanların ham veriyi üretim ortamına dağıtılabilen otomatik karar verme boru hatlarına dönüştürmelerine ve akıllı sistemler oluşturma yeteneklerini kapsamlı bir şekilde geliştirmelerine olanak tanır.

Bu eğitmen rehberliğinde verilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya kurumsal) online veya yüz yüze), üst düzey yöneticiler ve liderlerin karar vermeyi güçlendirmek, planlamayı hızlandırmak ve yapay zeka destekli liderlik yoluyla rekabet avantajı elde etmek amacıyla Claude'u stratejik bir iş asistanı olarak kullanmalarını hedefler.

Claude Code, bir kod tamamlama aracı değildir; kod tabanınızı okuyan, çok adımlı değişiklikleri planlayan, testleri çalıştıran ve tek bir talimatla çalışan sonuca doğru görevleri yöneten terminal-native bir geliştirme ajanıdır. Bu bir günlük atölye, katılımcılara gerçek projeler için Claude Code'u yapılandırma, gözden geçirilebilir sonuçlar üreten delegasyonlar yazma, CLAUDE.md'yi kalıcı proje hafızası olarak kullanma ve Model Context Protocol aracılığıyla dahili araçları bağlama konusunda yapılandırılmış, uygulamalı deneyim kazandırır.

Türkiye konumunda sunulan bu eğitmenli, canlı eğitim; katılımcıların bir projeyi fikir aşamasından başlayarak Claude Code kullanarak dağıtılmış ve üretim için hazır bir uygulamaya dönüştürmelerini amaçlar.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Claude Code'u yapılandıracak ve CLAUDE.md dosyası aracılığıyla ajanı etkili şekilde yönlendirecektir.
• Bir uygulama iskeleti oluşturacak ve veri kaynaklarını bir içerik yönetim sistemi (CMS) ile entegre edecektir.
• Testler hazırlayacak ve alt ajanlar kullanarak kalite güvence süreçlerini yürütecektir.
• Vercel veya Cloud Run'a otomatik dağıtım kurulumu yapacaktır.

Bu eğitmen rehliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya kurumsal) ortamında, Claude Code'ı geliştirme döngülerini hızlandırmak, kod kalitesini artırmak ve tekrarlayan programlama görevlerini otomatikleştirmek isteyen yazılım geliştiricileri ve mühendislik ekipleri için hazırlanmıştır.

Eğitimin sonunda katılımcılar Claude Code'ı kurup yapılandırabilir, doğal dil ile çok dosyalı kod tabanlarını düzenleyebilir, onay modlarından yararlanabilir ve Git ile CI/CD ile entegrasyon yapabilir.

Ollama, büyük dil modellerini tüketici ve kurumsal donanımlarda yerel olarak çalıştırmak için açık kaynaklı bir araçtır. Model kvantizasyonu, GPU tahsisi ve API sunumunu tek bir komut satırı arayüzünde birleştirerek, organizasyonların Llama, Mistral ve Qwen gibi büyük dil modellerini (LLM) OpenAI, Anthropic veya Google'a istem veya veri göndermeden kendi kendine barındırmasını sağlar.