Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) 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) Deep Reinforcement Learning'nin temellerini öğrenmek isteyen geliştiriciler ve veri bilimcilerine yöneliktir; bir Deep Learning Aracısı oluşturma sürecinde adım adım ilerleyeceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Deep Reinforcement Learning'nin temel kavramlarını anlayabilecek ve onu Machine Learning'ten ayırt edebilecektir.
• Gerçek dünya problemlerini çözmek için gelişmiş Reinforcement Learning algoritmalarını uygulayabilecektir.
• Bir Deep Learning Aracısı oluşturabilecektir.

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), 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), 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.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde), hem Large Language Models (LLMs) hem de Reinforcement Learning (RL) konusunda kapsamlı bir anlayış ve pratik beceriler kazanmak isteyen orta seviyedeki veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Transformatör modellerinin bileşenlerini ve işlevselliğini anlayabilecektir.
• Belirli görevler ve uygulamalar için LLM'leri optimize edip ince ayar yapabilecektir.
• Pekiştirmeli öğrenmenin temel prensiplerini ve metodolojilerini anlayabilecektir.
• Pekiştirmeli öğrenme tekniklerinin LLM'lerin performansını nasıl artırabileceğini öğrenebilecektir.

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), 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), 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.