LLMs for Sentiment Analysis Eğitimi

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (online veya yerinde), kapsamlı kod yazmadan yapay zeka kullanarak görev ve süreçleri otomatikleştirmek isteyen her seviyedeki geliştirici ve BT profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• n8n'un görsel programlama arayüzünü kullanarak karmaşık iş akışları tasarlamak ve uygulamak.
• LangChain kullanarak iş akışlarına yapay zeka yeteneklerini entegre etmek.
• Çeşitli kullanım durumları için özel sohbet robotları ve sanal asistanlar oluşturmak.
• Yapay zeka aracileriyle gelişmiş veri analizi ve işleme gerçekleştirmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), tekrarlayan görevleri ve iş akışlarını otomatikleştirmek için LangChain ve API'leri nasıl kullanacaklarını anlamak isteyen yeni başlayan seviyedeki iş analistleri ve otomasyon mühendislerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LangChain ile API entegrasyonunun temellerini anlayabilecektir.
• LangChain ve Python kullanarak tekrarlayan iş akışlarını otomatikleştirebilecektir.
• Verimli iş süreçleri için çeşitli API'leri bağlamak için LangChain'yi kullanabilecektir.
• API'ler ve LangChain'nin otomasyon yeteneklerini kullanarak özel iş akışları oluşturup otomatikleştirebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), sohbet botlarını daha derinlemesine anlamak ve LangChain'yi gerçek dünya kullanım durumlarına uygulamak isteyen orta düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sohbet botları oluşturmada LangChain'nin temellerini ve uygulamasını anlayabilecektir.
• LangChain kullanarak sohbet botları geliştirebilecek ve dağıtabilecektir.
• Sohbet botlarını API'lerle ve harici hizmetlerle entegre edebilecektir.
• Natural Language Processing (NLP) tekniklerini kullanarak sohbet botlarının performansını iyileştirebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), güvenli ve verimli AI destekli iş akışlarını Ollama kullanarak uygulamak isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Özel AI işleme için Ollama'i dağıtıp yapılandırabilecekler.
• AI modellerini güvenli kurumsal iş akışlarına entegre edebilecekler.
• Veri gizliliğini korurken AI performansını optimize edebilecekler.
• Şirket içi AI yetenekleriyle iş süreçlerini otomatikleştirebilecekler.
• Kurumsal güvenlik ve yönetişim politikalarına uyum sağlayabilecekler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), orta seviyedeki NLP uygulayıcıları ve veri bilimcileri, içerik oluşturucular ve çevirmenler ile dil çevirisi için LLM'leri kullanmak ve çok dilli içerik oluşturmak isteyen küresel işletmelere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM'lerle çapraz dilli öğrenme ve çeviri prensiplerini anlayabilecektir.
• Çeşitli diller arasında içerik çevirmek için LLM'leri uygulayabilecektir.
• LLM'leri eğitmek için çok dilli veri kümeleri oluşturup yönetebilecektir.
• Çeviride tutarlılık ve kaliteyi korumak için stratejiler geliştirebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim, Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), Ollama kullanarak LLM'leri dağıtmak, optimize etmek ve entegre etmek isteyen orta düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Ollama kullanarak LLM'leri kurup dağıtabilir.
• AI modellerini performans ve verimlilik için optimize edebilir.
• GPU hızlandırmayı kullanarak çıkarım hızlarını artırabilir.
• Ollama'ü iş akışlarına ve uygulamalara entegre edebilir.
• AI model performansını zaman içinde izleyip sürdürebilir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yapay zeka etiğinin geliştirilmesiyle ilgilenen ve LangChain ile yapay zeka çözümleri oluştururken etik yönergeleri uygulamayı öğrenmek isteyen ileri düzey yapay zeka araştırmacılarına ve politika yapıcılarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LangChain ile yapay zeka geliştirmenin temel etik sorunlarını belirlemek.
• Yapay zekanın toplum ve karar alma süreçleri üzerindeki etkisini anlamak.
• Adil ve şeffaf yapay zeka sistemleri oluşturmak için stratejiler geliştirmek.
• LangChain tabanlı projelere etik yapay zeka yönergelerini uygulamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), orta düzeydeki yapay zeka uzmanları ve etik uzmanları, veri bilimcileri ve mühendisleri ile politika yapıcılar ve paydaşlar için tasarlanmıştır. Amaç, büyük dil modellerinin (LLM'ler) etik ortamını anlamalarını ve bu ortamda yön almalarını sağlamaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LLM'lerle ilişkili etik sorunları ve zorlukları belirleyebilecekler.
• LLM dağıtımına etik çerçeveleri ve ilkeleri uygulayabilecekler.
• LLM'lerin toplumsal etkisini değerlendirebilecek ve potansiyel riskleri azaltabilecekler.
• Sorumlu yapay zeka geliştirme ve kullanımı için stratejiler geliştirebilecekler.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), sezgisel ve kullanıcı dostu web uygulamaları oluşturmak için LangChain'yi kullanmak isteyen orta seviyedeki web geliştiricileri ve UX tasarımcılarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LangChain'nin temel kavramlarını ve web kullanıcı deneyisini iyileştirmedeki rolünü anlayabilecektir.
• Dinamik ve duyarlı arayüzler oluşturmak için LangChain'yi web uygulamalarına uygulayabilecektir.
• Etkileşimi ve kullanıcı katılımını artırmak için web uygulamalarına API'ler entegre edebilecektir.
• LangChain'nin gelişmiş özelleştirme özelliklerini kullanarak kullanıcı deneyimini optimize edebilecektir.
• Web uygulaması performansını ve deneyimini ince ayarlamak için kullanıcı davranış verilerini analiz edebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim, Türkiye'de (çevrimiçi veya yerinde) AI modellerini Ollama üzerinde ince ayar yaparak özelleştirmek ve performanslarını artırmak isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Ollama üzerinde AI modelleri için verimli bir ortam kurmak.
• Denetimli ince ayar ve pekiştirmeli öğrenme için veri setlerini hazırlamak.
• AI modellerini performans, doğruluk ve verimlilik açısından optimize etmek.
• Özelleştirilmiş modelleri üretim ortamlarına dağıtmak.
• Model iyileştirmelerini değerlendirmek ve sağlamlığını sağlamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), LangChain çerçevesini kullanarak yapay zeka destekli uygulamalar oluşturmak isteyen orta seviyedeki geliştiriciler ve yazılım mühendisleri hedeflenmektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LangChain'nın temellerini ve bileşenlerini anlayabilecektir.
• GPT-4 gibi büyük dil modelleri (LLM'ler) ile LangChain'yı entegre edebilecektir.
• LangChain kullanarak modüler yapay zeka uygulamaları oluşturabilecektir.
• LangChain uygulamalarındaki yaygın sorunları giderebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), ileri düzey veri mühendisleri ve LangChain'in yeteneklerinden çeşitli bulut hizmetleriyle entegrasyon yoluyla yararlanmak isteyen DevOps profesyonelleri hedefler.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LangChain'i AWS, Azure ve Google Cloud gibi büyük bulut platformlarıyla entegre etmek.
• LangChain ile güçlendirilen uygulamaları geliştirmek için bulut tabanlı API'ler ve hizmetlerden yararlanmak.
• Gerçek zamanlı etkileşim için konuşma aracısını buluta ölçeklendirmek ve dağıtmak.
• Bulut ortamlarında izleme ve güvenlik en iyi uygulamalarını uygulamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), veri analiz ve görselleştirme yeteneklerini geliştirmek isteyen orta düzeydeki veri profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LangChain kullanarak veri alma ve temizleme işlemlerini otomatik hale getirmek.
• Python ve LangChain kullanarak gelişmiş veri analizi yapmak.
• LangChain ile entegre Matplotlib ve diğer Python kütüphaneleriyle görselleştirmeler oluşturmak.
• LangChain kullanarak veri analizinden doğal dil içgörüleri elde etmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), temel kavramları ve LangChain mimarisini öğrenmek ve yapay zeka destekli uygulamalar oluşturmak için gerekli pratik becerileri kazanmak isteyen başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar olan geliştiriciler ve yazılım mühendisleri hedeflenmektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• LangChain'nin temel prensiplerini kavrayabilecekler.
• LangChain ortamını kurabilecek ve yapılandırabilecekler.
• LangChain'nin mimarisini ve büyük dil modelleri (LLM'ler) ile nasıl etkileşimde bulunduğunu anlayabilecekler.
• LangChain kullanarak basit uygulamalar geliştirebilecekler.

Bu eğitmen eşliğindeki canlı eğitim, Türkiye'de (çevrimiçi veya yerinde) başlangıç seviyesindeki profesyonellere yönelik olup, yerel makinelerinde AI modellerini çalıştırmak için Ollama'u kurmayı, yapılandırmayı ve kullanmayı hedeflemektedir.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Ollama'un temellerini ve yeteneklerini anlamak.
• Yerel AI modellerini çalıştırmak için Ollama'u kurmak.
• Ollama kullanarak LLM'leri dağıtmak ve etkileşimde bulunmak.
• AI iş yükleri için performansı ve kaynak kullanımını optimize etmek.
• Çeşitli endüstrilerde yerel AI dağıtımı için kullanım senaryolarını keşfetmek.