Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA) Eğitimi

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.

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), 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), 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), 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 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 liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), belirli sektörlere, alanlara veya iş ihtiyaçlarına göre özelleştirilmiş yapay zeka uygulamaları oluşturmak için DeepSeek LLM modellerini ince ayar yapmak isteyen ileri düzey yapay zeka araştırmacıları, makine öğrenimi mühendisleri ve geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• DeepSeek modellerinin mimarisini ve yeteneklerini, DeepSeek-R1 ve DeepSeek-V3 dahil olmak üzere anlayabilecektir.
• Veri kümelerini hazırlayabilecek ve ince ayar için verileri ön işleyebilecektir.
• Alan özel uygulamaları için DeepSeek LLM'yi ince ayar yapabilecektir.
• İnce ayarlı modelleri verimli bir şekilde optimize ve dağıtabilecektir.

Türkiye'da (çevrimiçi veya yerel) yapılan bu eğitmen yönetimi altında gerçekleştirilen canlı eğitim, QLoRA'yı kullanarak büyük modelleri belirli görevler ve özelleştirmeler için etkin şekilde ayarlamayı öğrenmek isteyen orta düzeyden ileri düzey machine learning mühendisleri, AI geliştiricileri ve veri bilimcilerine yönelik olarak tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda katılımcılar aşağıdaki becerilere sahip olacaktır:

• QLoRA'nın teorisini ve LLM'ler için nicelikleme tekniklerini anlayacaklar.
• Büyük dil modellerinin alanına özgü uygulamalar için QLoRA'yı nasıl uygulayacaklarını öğrenecekler.
• Nicelikleme kullanarak sınırlı hesaplama kaynakları üzerinde fine-tuning performansını optimize edecekler.
• İleri düzeyde fine-tuned modelleri gerçek dünya uygulamalarında dağıtabilecek ve değerlendirebilecekler.

This instructor-led, live training in Türkiye (online or onsite) is aimed at intermediate-level ML practitioners and AI developers who wish to fine-tune and deploy open-weight models like LLaMA, Mistral, and Qwen for specific business or internal applications.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the ecosystem and differences between open-source LLMs.
• Prepare datasets and fine-tuning configurations for models like LLaMA, Mistral, and Qwen.
• Execute fine-tuning pipelines using Hugging Face Transformers and PEFT.
• Evaluate, save, and deploy fine-tuned models in secure environments.

This instructor-led, live training in Türkiye (online or onsite) is aimed at intermediate-level NLP engineers and knowledge management teams who wish to fine-tune RAG pipelines to enhance performance in question answering, enterprise search, and summarization use cases.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and workflow of RAG systems.
• Fine-tune retriever and generator components for domain-specific data.
• Evaluate RAG performance and apply improvements through PEFT techniques.
• Deploy optimized RAG systems for internal or production use.

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.

This instructor-led, live training in Türkiye (online or onsite) is aimed at advanced-level computer vision engineers and AI developers who wish to fine-tune VLMs such as CLIP and Flamingo to improve performance on industry-specific visual-text tasks.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and pretraining methods of vision-language models.
• Fine-tune VLMs for classification, retrieval, captioning, or multimodal QA.
• Prepare datasets and apply PEFT strategies to reduce resource usage.
• Evaluate and deploy customized VLMs in production environments.

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.

Türkiye'da (çevrimiçi veya yerel) yapılan bu eğitmen yönetimi altında gerçekleştirilen canlı eğitim, LoRA, Adapter Tuning ve Prefix Tuning gibi yöntemleri kullanarak büyük dil modellerini daha uygun ve verimli şekilde fine-tuning yapmak isteyen orta düzeyde veri bilimcileri ve yapay zeka mühendislerine yönelik olarak tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda, katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Parametre verimli fine-tuning yaklaşımlarının teorisini anlamak.
• Hugging Face PEFT kullanarak LoRA, Adapter Tuning ve Prefix Tuning'i uygulamak.
• PEFT yöntemleriyle tam fine-tuning arasındaki performans ve maliyet ödünlerini karşılaştırmak.
• Düzenlencek hesaplama ve depolama gereksinimleri ile fine-tuning edilmiş LLM'leri dağıtmak ve ölçeklendirmek.