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.