Üretken Yapay Zeka Eğitimi
Üretken Yapay Zeka Eğitimi
Eğitim Hakkında
Kurs, herhangi bir ön bilgi gereksinim olmadan katılım olabilmesi için makine öğrenmesinin temel algoritmaları ve yapay sinir ağlarını içeren bir bölüm ile başlamaktadır. Kursun çok önemli bir bölümü büyük dil modellerinin üzerine yoğunlaşıyor ve dil modelinin temelini oluşturan transformer mimarisi, dil modellerinin kullanımında çok etkin rolü olan istem (prompt) tasarımı gibi bölümler içeriyor. Büyük dil modellerinin sınırlarını genişleten ve bu konudaki son teknolojilerden olan RAG (Retrieval Augmented Generation), LLMChain, agent and tools yöntemlerinin altyapıları ve bu yöntemlerin yazılım içinde nasıl kullanılabileceği, kurs kapsamında bulunmaktadır.
Ön Koşul
Temel programlama ve algoritma yazma ya da anlama becerilerinin olması & Python bilgisi şart olmamakla beraber örnek kodların anlaşılması için faydalı olacaktır.
Eğitim İçeriği
- Yapay zeka
- Makine öğrenmesi (ML)
- ML örnek uygulama alanları
- Doğrusal regresyon
- Performans ölçümü ve metrikler
- Uygulama: Doğrusal regresyon kod örneği
- Lojistik regresyon
- Performans metrikleri: karışıklık matrisi
- Uygulama: Lojistik regresyon kod örneği
- Yapay sinir ağları
- Uygulama: Yapay sinir ağları kod örneği
- Yapay sinir ağları örnek uygulama alanları
- Üretken Yapay Zeka Tanımı
- Görüntü Oluşturma
- LLM Tanımı
- Büyük Dil Modeli kullanımı
- Büyük Dil Modeli eğitimi
- İstem
- Kodlayıcı ve kod çözücü modeller
- Dil Modeli kısıtlama ve sorunları
- Token yapısı
- Kelime Gömme
- Word2Vec
- Uygulama: Word2Vec kod örneği
- Transformer mimarisi
- Transformer Eğitim Süreci
- Transformer Çıkarım Süreci
- Hugging Face ortamı
- Transformer kütüphanesi
- Karbon ayak izi ölçümü
- Duygu analizi
- Metin üretme
- Tercüme
- Soru cevaplama
- Metin sınıflandırma
- Özet çıkarma
- Metindeki eksik kelimenin üretilmesi
- İsimlendirilmiş varlık tanıma
- Birden fazla atışlı istem
- Metinden görüntü oluşturma
- Model parametreleri
- İnce ayar eğitim
- Uygulama: İnce ayar eğitim kod örneği
- RAG mimarisi
- Uygulama: RAG kod örneği
- Zincir (Chain) oluşturma
- Uygulama: Zincir kod örneği
- Aracı (agent) oluşturma ve araçlar (tools)
- Uygulama: Agent ve tools kod örneği
Kazanımlar
Üretken yapay zekayı anlayabilmek için, öncelikle onun temelini oluşturan, makine öğrenmesini ve alt kategorilerini öğreneceksiniz.
Görüntü oluşturmak için kullanılan üretken yapay zeka teknolojilerini ve örnek uygulamaları öğreneceksiniz.
Doğal dil işleme alanında kullanılan üretken yapay zeka teknolojisi olan büyük dil modelini, kullanım alanlarını ve popüler uygulamalarını öğreneceksiniz.
Büyük dil modellerinin farklı fonksiyonları gerçekleştirmek amacıyla yazılım içinde nasıl kullanılabileceğini deneyimleyeceksiniz.
Büyük dil modelinin önemli yapıtaşlarından birisi olan transformer mimarisini öğreneceksiniz.
İnce ayar (fine-tuning) tekniğini öğrenecek ve uygulayabileceksiniz.
Büyük dil modelini harici bilgi kaynağı ile beraber kullanmanızı sağlayacak Retrieval Augmented Generation (RAG) tekniğini öğrenecek ve uygulayabileceksiniz.
Büyük dil modelinin iş akışlarında kullanmanızı sağlayacak LLM zincirlerini öğrenecek ve uygulayabileceksiniz.
Büyük dil modelinin dış dünya ile iletişime girmesini sağlayan agent ve tools kavramlarını öğrenecek ve uygulayabileceksiniz.
Hedef Kitle
Üretken yapay zeka ve büyük dil modellerinin alt yapısını öğrenmek ve kendi uygulamalarında kullanmak isteyen teknik alt yapıya sahip kişiler için uygundur.
Sertifika
Eğitimlerimize %80 oranında katılım gösterilmesi ve eğitim müfredatına göre uygulanacak sınavın başarıyla tamamlanması durumunda, eğitimin sonunda dijital ve QR kod destekli “BT Akademi Başarı Sertifikası” verilmektedir.
SEKTÖRÜN GÜVENDİĞİ ÇÖZÜM ORTAĞI
BT Akademi'yi tercih eden 4.000'den fazla kurum yanılmıyor.
