Doğal Dil İşleme Eğitimi

Doğal Dil İşleme Eğitimi

Eğitim Hakkında

Bu eğitimde doğal dil işlemeyi ayrıntılarla, sade ve anlaşılır bir şekilde göreceğiz. Sıfırdan başlayarak uzmanlığa kadar günümüzdeki en güncel doğal dil işleme yöntemlerini öğreneceğiz. Ayrıca en önemli derin öğrenme alanlarından birisi olan yinelenen sinir ağlarını ve transformer modelini ayrıntılı bir şekilde göreceğiz. Makine çevirisi, chatbot'lar gibi karmaşık sistemlerin temelinde yinelenen sinir ağları ve transformer’lar yatar. Eğitimde de İngilizce Türkçe çeviri yapabilen bir model geliştireceğiz. Bunun yanında, diyaloglar geliştirebileceğimiz bir doğal dil işleme projesi tamamlayacağız. Tüm konular işlenirken, kodlama egzersizleri de yapacağız. Böylece yinelenen sinir ağlarını ve transformer’ları hem teori olarak hem de gerçek projelerle göreceğiz. En güncel sınıflandırma modellerini ve bunların örneğini görüp, uygulayacağız. Eğitimde bütün kodları (entity extractor hariç) Python kullanarak yazacağız.

Ön Koşul

Temel Python bilgisine sahip olunması gerekmektedir.

Eğitim İçeriği

  • Python’a Giriş
  • Numpy
  • Doğal Dil İşleme Nedir?
  • Language Detection
  • Tokenization
  • Stemming
  • Stop Words
  • Part of Speech Tagging
  • Named Entity Recognition
  • Lemmatizing
  • Transliteration
  • Kelime Anlamı
  • Skip-gram ve CBOW
  • Skip-gram'in Matematiği
  • RNN'e Giriş
  • Basit RNN'in Yapısı
  • LSTM ve GRU
  • LSTM'in İçerisinde Neler Oluyor
  • Transformers
  • Modelin yapısı ve Verileri yükleme
  • Tokenleştirme
  • Model Oluşturma ve Eğitme
  • Model Testi ve Kullanımı
  • Preprocessing ve Entity Extractor
  • NLU (Natural Language Understanding)
  • NLG (Natural Language Generation)
  • NLI (Natural Language Interface
  • Model Yapısı ve Verileri Yükleme
  • Model Eğitimi
  • Model Testi ve Kullanımı

Kazanımlar

Katılımcıları Python programlama dili ve Numpy kütüphanesi hakkında temel bilgi sahibi yapmak

Doğal dil işlemenin temel kavramlarını ve uygulama alanlarını öğretmek

Metin işleme teknikleri ile katılımcıların metin verilerini analiz etme yeteneklerini geliştirmek

Katılımcılara kelime vektörleri ve bunların anlamlandırılması hakkında bilgi vermek

Yinelenen Sinir Ağları (RNN), LSTM ve Transformer gibi ileri düzey modellerin çalışma prensiplerini öğretmek

Sentiment Analysis projelerinde model oluşturma, eğitme ve test etme süreçlerini öğretmek

NLP uygulamaları için temel bir mimari yapının nasıl oluşturulacağını ve yönetileceğini göstermek

Katılımcılara NLP projeleri için veri hazırlama, model yapısı oluşturma ve eğitim süreçlerini baştan sona öğretmek

Hedef Kitle

Çözüm Mimarları ve Teknik Danışmanlar

DevOps Mühendisleri ve Sistem Mühendisleri

BT Uzmanları ve Teknoloji Danışmanları

Veri Mimarları ve Veri Bilimcileri

Yazılım Mimarları ve Yazılım Geliştirme Liderleri

Proje Yöneticileri ve Liderleri

Sertifika

Eğitimlerimize %80 oranında katılım gösterilmesi ve eğitim müfredatına göre uygulanacak sınav/projelerin 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.

Akbank
Siemens
KoC Sistem
J.P. Morgan
Anadolu Sigorta
Brisa
Saglık Bakanlıgı
Anadolu Üniversitesi
Gözen Digital
Turkcell Global Bilgi
Tuyap Fuarcılık
DFDS
Loreal
Asfat
Toyota
Yemeksepeti
Işik Universitesi
Tatilbudur
Tarim Kredi Kooperatifi
Turkiye Urun Ihtisas Borsası
Turkcell
Yıldız Teknik üniversitesi
Enerjisa
Hayat Holding
Agesa
Akbank
Siemens
KoC Sistem
J.P. Morgan
Anadolu Sigorta
Brisa
Saglık Bakanlıgı
Anadolu Üniversitesi
Gözen Digital
Turkcell Global Bilgi
Tuyap Fuarcılık
DFDS
Loreal
Asfat
Toyota
Yemeksepeti
Işik Universitesi
Tatilbudur
Tarim Kredi Kooperatifi
Turkiye Urun Ihtisas Borsası
Turkcell
Yıldız Teknik üniversitesi
Enerjisa
Hayat Holding
Agesa
Bilgi İstiyorum