Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
LLM'lere Giriş ve Generative AI
- Teknikleri ve modelleri keşfetme
- Uygulamaları ve kullanım alanlarını tartışma
- Zorlukları ve sınırlamaları belirleme
LLM'leri NLU Görevleri İçin Kullanma
- Duygu analizi
- İsimli varlık tanıma
- İlişki çıkarma
- Anlamsal ayrıştırma
LLM'leri NLI Görevleri İçin Kullanma
- Çıkarım tespiti
- Çelişki tespiti
- Parafraz tespiti
LLM'leri Bilgi Grafikleri İçin Kullanma
- Metinden gerçekleri ve ilişkileri çıkarma
- Eksik veya yeni gerçekleri çıkarım yoluyla bulma
- Bilgi grafiklerini sonraki görevler için kullanma
LLM'leri Sağduyu Muhakemesi İçin Kullanma
- Makul açıklamalar, hipotezler ve senaryolar oluşturma
- Sağduyu bilgi tabanlarını ve veri kümelerini kullanma
- Sağduyu muhakemesini değerlendirme
LLM'leri Diyalog Oluşturma İçin Kullanma
- Konuşma aracılarının, sohbet robotlarının ve sanal asistanların diyaloğunu oluşturma
- Diyalogları yönetme
- Diyalog veri kümelerini ve metriklerini kullanma
LLM'leri Çok Modlu Oluşturma İçin Kullanma
- Metinden görüntüler oluşturma
- Görüntülerden metin oluşturma
- Metinden veya görüntülerden videolar oluşturma
- Metinden ses oluşturma
- Sesten metin oluşturma
- Metinden veya görüntülerden 3B modeller oluşturma
LLM'leri Meta-Öğrenme İçin Kullanma
- LLM'leri yeni alanlara, görevlere veya dillere uyarlama
- Az sayıda veya sıfır sayıda örnekten öğrenme
- Meta-öğrenme ve transfer öğrenme veri kümelerini ve çerçevelerini kullanma
LLM'leri Çekişmeli Öğrenme İçin Kullanma
- LLM'leri kötü niyetli saldırılardan savunma
- LLM'lerdeki önyargıları ve hataları tespit etme ve azaltma
- Çekişmeli öğrenme ve sağlamlık veri kümelerini ve yöntemlerini kullanma
LLM'leri Değerlendirme ve Generative AI
- İçerik kalitesini ve çeşitliliğini değerlendirme
- Başlangıç skoru, Fréchet başlangıç mesafesi ve BLEU skoru gibi metrikleri kullanma
- Kitle kaynak kullanımı ve anketler gibi insan değerlendirme yöntemlerini kullanma
- Turing testleri ve ayrımcılar gibi çekişmeli değerlendirme yöntemlerini kullanma
LLM'ler İçin Etik İlkeleri Uygulama ve Generative AI
- Adalet ve hesap verebilirliği sağlama
- Yanlış kullanımdan ve istismardan kaçınma
- İçerik oluşturucularının ve tüketicilerinin haklarına ve gizliliğine saygı gösterme
- İnsan ve yapay zekanın yaratıcılığını ve işbirliğini teşvik etme
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Temel yapay zeka kavramları ve terminolojisine hakimiyet
- Python programlama ve veri analizi konusunda deneyim
- TensorFlow veya PyTorch gibi derin öğrenme çerçevelerine aşinalık
- LLM'lerin temellerinin ve uygulamalarının anlaşılması
Hedef Kitle
- Veri bilimcileri
- Yapay zeka geliştiricileri
- Yapay zeka meraklıları
21 Saat