Türkiye 'de Online Fine-Tuning Eğitimi

Bu Türkiye'da (çevrimiçi veya yerel olarak) yapılan, eğitmenlerin yönettiği canlı eğitim, otonom araçlar, uçağızlar ve gözetleme sistemleri için derin öğrenme modellerini hassas güvenlik ve güvenilirlik standartlarını karşılayarak ayarlamak isteyen ileri düzey savunma AI mühendisleri ve askeri teknoloji geliştiricileri için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Gözetleme ve hedefleme görevleri için bilgisayarlı görüş ve sensör birleşimi modellerini ayarlayacaklar.
• Otomatik AI sistemlerini değişen ortamlara ve misyon profillerine uyarlayacaklar.
• Model akışlarında sağlam doğrulama ve güvenli çalıştırma mekanizmaları uygulayacaklar.
• Savunma özel uyumluluğu, güvenlik ve güvenlik standartlarıyla uyum sağlayacaklar.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), orta düzeyde yasal teknoloji mühendisleri ve AI geliştiricilerini hedeflemektedir. Katılımcılar, sözleşme analizi, madde çıkarması ve otomatik yasal araştırma gibi görevler için dil modellerini deneysel olarak iyileştirebilirler.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek duruma gelecektir:

• NLP modellerini deneysel olarak iyileştirmek için yasal belgeleri hazırlama ve temizleme.
• Modellere yasal görevlerde daha iyi doğruluk sağlayacak deneysel iyileştirme stratejilerinin uygulanması.
• Sözleşme incelemesi, sınıflandırma ve araştırma ile ilgili modellerin dağıtılması.
• Yasal bağlamda AI çıktılarının uyumluluğunu, denetim kabiliyetini ve izlenebilirliğini sağlama.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya kurum içi) orta düzeyden ileri düzeyli tıbbi AI geliştiricileri ve veri bilimcilerine yönelik olup, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış tıbbi veriler kullanarak klinik tanı, hastalık tahmini ve hasta sonuçları öngörüsü için modellerin iyileştirilmesini amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• EMR'ler, görüntüleme ve zaman serisi verileri gibi sağlık hizmetleri veri kümelerinde AI modellerini iyileştirebileceklerdir.
• Transfer öğrenimi, alan uyarlama ve model sıkıştırmasını tıbbi bağlamlarda uygulayabileceklerdir.
• Model geliştirme sürecinde gizlilik, önyargı ve düzenleyici uyumluluğu ele alabileceklerdir.
• Gerçek dünya sağlık hizmeti ortamlarında iyileştirilmiş modelleri dağıtabilecektir ve izlenebilecektir.

Bu Türkiye (çevrimiçi veya yerel) gerçekleştirilecek eğitmen-önceli, canlı eğitim, finans sektöründeki ileri düzey veri bilimcilerini ve yapay zeka mühendislerini hedef alarak, kredi skorlaması, sahtecilik algılama ve risk modellemesi gibi uygulamalar için alana özgü finansal veriler kullanılarak modellerin iyileştirilmesi isteyenleri kapsar.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• Finansal veri kümeleri üzerindeki yapay zeka modellerini iyileştirerek sahtecilik ve risk tahmininde daha iyi sonuçlar elde etmek.
• Taşınabilir öğrenme, LoRA ve düzenleme gibi teknikleri uygulamak ve model verimliliğini artırak modellerin performansını iyileştirmek.
• Finansal uyumluluğu AI modelleme sürecine entegre etmek.
• İyileştirilmiş modelleri finans hizmetlerindeki üretim kullanımına dağıtmak.

Bu eğitmen tarafından yönetilen, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerel) ileri düzey AI bakım mühendisleri ve MLOps profesyonellerini hedef almaktadır. Bu grup, dağıtılmış ve ince ayarlanmış modeller için sağlam sürekli öğrenme işlem hatları ve etkili güncelleştirme stratejileri uygulamayı amaçlar.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Dağıtılmış modellere sürekli öğrenme iş akışları tasarlama ve uygulama.
• Katastrofik unutmayı doğru eğitim ve bellek yönetimiyle azaltma.
• Model kayması veya veri değişiklikleri üzerine izleme ve güncelleştirme tetikleyicilerini otomatize etme.
• Güncelleştirme stratejilerini mevcut CI/CD ve MLOps işlem hatlarına entegre etme.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (online veya on-site) ortamında, hafif modeli ayarlamak ve optimize etmek isteyen orta düzeyli gömülü AI geliştiricileri ve kenar hesaplama uzmanları için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şu konularda bilgi sahibi olacaktır:

• Kenara uygun ön eğitilmiş modelleri seçme ve uyarlama.
• Model boyutunu ve gecikmeyi azaltmak için nicelendirme, daraltma ve diğer sıkıştırma tekniklerini uygulama.
• Görev özel performansı elde etmek için transfer öğrenimi kullanarak modelleri ayarlama.
• Optimize edilmiş modeli gerçek kenar donanım platformlarına dağıtma.

Bu eğitmen önderliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya kurum içi) orta seviye bilgisayar görüşüm mühendisleri ve yapay zeka geliştiricilerine, CLIP ve Flamingo gibi görsel-dil modellerini (VLM) endüstriye özgü görsel-metin görevlerinde performansı artırmak için ince ayarlamayı öğretmeyi amaçlamaktadır.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Görsel-dil modellerinin mimarisini ve ön eğitme yöntemlerini anlamak.
• Sınıflandırma, arama, resim açıklamaları veya çoklu modlu soru-cevap için VLM'leri ince ayarlamak.
• Veri kümelerini hazırlamak ve kaynak kullanımını azaltmak için PEFT stratejilerini uygulamak.
• Müştaki ortamlarında özelleştirilmiş VLM'leri değerlendirme ve dağıtmak.

Bu, Türkiye (çevrimiçi veya yerel) olarak sunulan bu eğitim, güvenlik riskleri ve ön-yapılandırılmış dil modellerindeki önyargıları tanımlama, değerlendirme ve azaltma amacıyla orta düzeyde ML mühendisleri ve AI uyumluluk uzmanlarını hedef alan, öğretmenin eşliğinde gerçekleştirilen, canlı bir eğitimdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Güvenli AI sistemleri için etik ve düzenleyici bağlamı anlayacaklar.
• Ön-yapılandırılmış modellerdeki yaygın önyargı biçimlerini tanımlayacak ve değerlendirecekler.
• Eğitim sırasında ve sonrasında önyargı azaltma tekniklerini uygulayacaklar.
• Güvenlik, şeffaflık ve adalet için modeller tasarlayacak ve denetleyecekler.

Bu eğitmen yönlü, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeydeki NLP mühendisleri ve bilgi yönetimi ekibini hedef almaktadır. Bu eğitim, katılımcıların RAG hatlarını fine-tuning etmeyi öğrenmelerine yardımcı olur; soru-cevap, kurumsal arama ve özeti oluşturma senaryolarında performansı artırmak için.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar:

• RAG sistemlerinin mimarisini ve iş akışını anlamaları,
• Alan spesifik veriler için alıcı ve üreteç bileşenleri fine-tuning etmeyi,
• RAG performansını değerlendirme ve PEFT teknikleri ile iyileştirmeleri uygulamayı,
• Optimize edilmiş RAG sistemlerini iç kullanım veya üretim için dağıtmayı öğreneceklerdir.

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-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.

Türkiye'da (çevrimiçi veya yerel) gerçekleştirilen bu eğitmen yönetimi altında olan canlı eğitim, büyük AI modellerini daha iyi performans, güvenlik ve uyum için ince ayarlamak isteyen ileri düzey makine öğrenimi mühendisleri ve yapay zeka araştırmacıları için tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• RLHF'in teorik temellerini anlamak ve neden modern AI geliştiricileri için önemli olduğunu anlayacaklar.
• Kişiye özel geribildirimlere dayalı ödül modelleri uygulayarak tekrarlamaz öğrenme süreçlerini yönlendirebilecekler.
• RLHF teknikleri kullanarak büyük dil modellerini ince ayarlayıp insan tercihlerine uyumlu çıktılar elde edebilecekler.
• Üretim kalitesi AI sistemleri için RLHF iş akışlarını ölçeklendirmek üzere en iyi uygulamaları uygulayabilecekler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), kritik finansal görevler için yapay zeka modellerini özelleştirmede pratik beceriler kazanmak isteyen orta seviyedeki profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Finans uygulamaları için ince ayar temellerini anlayabilecektir.
• Finans alanına özgü görevler için önceden eğitilmiş modellerden yararlanabilecektir.
• Dolandırıcılık tespiti, risk değerlendirmesi ve finansal tavsiye oluşturma tekniklerini uygulayabilecektir.
• GDPR ve SOX gibi finansal düzenlemelere uyumu sağlayabilecektir.
• Finansal uygulamalarda veri güvenliğini ve etik yapay zeka uygulamalarını hayata geçirebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), makine öğrenimi modelleri için ince ayar zorluklarını teşhis etme ve çözme becerilerini geliştirmek isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Aşırı öğrenme, yetersiz öğrenme ve veri dengesizliği gibi sorunları teşhis etmek.
• Model yakınsamasını iyileştirmek için stratejiler uygulamak.
• Daha iyi performans için ince ayar işlem hatlarını optimize etmek.
• Pratik araçlar ve teknikler kullanarak eğitim süreçlerini ayıklamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), gerçek dünya senaryolarında maliyet etkin ince ayar için büyük modelleri optimize etme tekniklerinde ustalaşmak isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Büyük modelleri ince ayar yaparken karşılaşılan zorlukları anlayabilecektir.
• Büyük modellere dağıtık eğitim teknikleri uygulayabilecektir.
• Verimlilik için model niceleme ve budama tekniklerini kullanabilecektir.
• İnce ayar görevleri için donanım kullanımını optimize edebilecektir.
• İnce ayarlı modelleri üretim ortamlarında etkili bir şekilde dağıtabilecektir.

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.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yenilikçi yapay zeka çözümleri için çok modlu model ince ayarı konusunda uzmanlaşmak isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• CLIP ve Flamingo gibi çok modlu modellerin mimarisini anlayabileceklerdir.
• Çok modlu veri kümelerini etkili bir şekilde hazırlayabilecek ve ön işleme tabi tutabileceklerdir.
• Çok modlu modelleri belirli görevler için ince ayar yapabileceklerdir.
• Gerçek dünya uygulamaları ve performans için modelleri optimize edebileceklerdir.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) ileri düzey yapay zeka araştırmacıları, makine öğrenimi mühendisleri ve geliştiricilere yönelik olup, belirli sektörler, alanlar veya iş ihtiyaçlarına uygun özelleştirilmiş AI uygulamaları oluşturmak için DeepSeek LLM modellerini fine-tuning yapmayı isteyen kişilere yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şu becerileri kazanabilecekler:

• DeepSeek modellerinin, DeepSeek-R1 ve DeepSeek-V3 dahil tümünün mimarisini ve özelliklerini anlamak.
• Fine-tuning için veri kümelerini hazırlama ve veriyi ön işleme yapma.
• Alan özel uygulamaları için DeepSeek LLM'yi fine-tuning yapmak.
• Fine-tuned modelleri etkili bir şekilde optimize etmek ve dağıtma.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), ince ayarlı modelleri güvenilir ve verimli bir şekilde dağıtmak isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• İnce ayarlı modelleri üretime dağıtmanın zorluklarını anlayabilecektir.
• Modelleri Docker ve Kubernetes gibi araçları kullanarak konteynerize edip dağıtabilecektir.
• Dağıtılan modeller için izleme ve günlük kaydı uygulayabilecektir.
• Modelleri gerçek dünya senaryolarında gecikme ve ölçeklenebilirlik için optimize edebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), karmaşık gerçek dünya problemlerine son teknoloji transfer öğrenimi tekniklerini uygulamak isteyen ileri düzey makine öğrenimi uzmanlarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Transfer öğrenimindeki gelişmiş kavramları ve metodolojileri anlayabilecektir.
• Önceden eğitilmiş modeller için alan özel uyarlama tekniklerini uygulayabilecektir.
• Sürekli değişen görevler ve veri kümeleriyle başa çıkmak için sürekli öğrenmeyi uygulayabilecektir.
• Görevler arasında model performansını artırmak için çoklu görev ince ayarını (multi-task fine-tuning) kullanabilecektir.

Vertex AI, büyük modellerin micro-ayarlanmasına ve istemlerin yönetilmesine yönelik gelişmiş araçlar sağlar. Bu araçlar, geliştiricileri ve veri ekibini model doğruluğunu optimize etme, iterasyon iş akışlarını basitleştirme ve yerleşik kütüphaneler ve hizmetleri kullanarak değerlendirme sıkılığının sağlanması konusunda destekler.

Bu eğitmen liderli canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), gözetimli micro-ayarlamayı, istem sürümleme ve değerlendirme hizmetlerini kullanarak generatif AI uygulamalarının performansını ve güvenilirliğini artırmak isteyen orta seviye ve üst düzey uzmanlar için tasarlanmıştır.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecek:

• Vertex AI'deki Gemini modellerine gözetimli micro-ayarlamayı uygulama becerilerini edinirler.
• Istem yönetim iş akışlarını, sürümleme ve test dahil olmak üzere uygulama yetenekleri kazanırlar.
• Değerlendirme kütüphanelerini kullanarak AI performansını ölçme ve optimize etme becerileri gelişir.
• Üretim ortamlarında geliştirilmiş modellerin dağıtımı ve izlenmesini sağlarlar.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Vertex AI micro-ayarlaması ve istem araçlarıyla elden deneme laboratuvarları.
• Kurumsal model optimizasyonu üzerine vaka çalışmaları.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

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

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yapay zeka projelerinde verimliliği ve performansı artırmak için transfer öğrenimi tekniklerini anlamak ve uygulamak isteyen başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar makine öğrenimi uzmanlarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Transfer öğreniminin temel kavramlarını ve faydalarını anlayabilmek.
• Popüler önceden eğitilmiş modelleri ve uygulamalarını keşfedebilmek.
• Özel görevler için önceden eğitilmiş modellerde ince ayar yapabilmek.
• Doğal dil işleme ve bilgisayarlı görü alanlarında gerçek dünya problemlerini çözmek için transfer öğrenimini uygulayabilmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), geniş ölçekli modeller için ince ayar stratejileri uygulamak isteyen orta seviyedeki geliştiriciler ve yapay zeka uygulayıcılarına yöneliktir; bunun için kapsamlı hesaplama kaynaklarına ihtiyaç duyulmaz.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Düşük Ranklı Adaptasyonun (LoRA) prensiplerini anlayacaklar.
• Geniş modellerin verimli bir şekilde ince ayarlanması için LoRA'yı uygulayacaklar.
• Sınırlı kaynaklara sahip ortamlar için ince ayarı optimize edecekler.
• Pratik uygulamalar için LoRA ile ince ayarlanmış modelleri değerlendirecek ve dağıtacaklar.

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.

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.