Kurumsal Large Language Models (LLM) Eğitimleri

Home Kurumsal Large Language Models (LLM) Eğitimleri
Kurumsal Large Language Models (LLM) Eğitimleri için yorumlar kapalı
Kurumsal Eğitimler

Bu 5 günlük orta seviye eğitim, Large Language Models (LLM) dünyasına kapsamlı bir giriş sunar. Artificial Intelligence (AI) ve Natural Language Processing (NLP) alanında temel bilgiye sahip katılımcılar için tasarlanan program, GPT, BERT, T5 gibi modern dil modellerinin mimarilerini, eğitim süreçlerini ve iş uygulamalarını detaylı biçimde ele alır.
Eğitim boyunca katılımcılar, transformer architecture ve attention mechanisms gibi temel yapı taşlarını öğrenerek, LLM’lerin farklı NLP görevlerinde nasıl kullanılabileceğini keşfedecekler. Teorik bilgilerin yanı sıra, gerçek dünya senaryoları ve uygulamalı çalışmalar ile öğrendiklerini pekiştireceklerdir.

Hedef Kitle:

  • AI/ML alanında çalışan mühendisler

  • NLP projeleri geliştiren yazılım geliştiriciler

  • Chatbot ve otomasyon çözümleri geliştiren ekipler

  • Akademik araştırmacılar ve veri bilimciler

Katılımcılara Sağlayacağı Faydalar:

  • LLM’lerin yapısını ve çalışma prensiplerini anlama

  • Transformer mimarisi ve attention mekanizmasını kavrama

  • LLM’leri özelleştirme ve finetuning süreçlerini öğrenme

  • NLP’nin farklı uygulama alanlarında yetkinlik kazanma

  • İş dünyasında chatbot, içerik üretimi ve otomasyon projeleri geliştirme

  • Etik, güvenlik ve gelecek trendleri değerlendirme becerisi kazanma

Kurumsal Avantajlar:

  • Müşteri etkileşimlerinde daha akıllı otomasyon

  • İçerik üretimi ve bilgi yönetiminde hız ve verimlilik

  • Veri analizinde gelişmiş NLP teknikleri ile rekabet avantajı

  • AI projelerinde sürdürülebilir teknoloji entegrasyonu

Modül 1 – LLM’e Giriş

  • Tanımlar ve Temel Kavramlar

    • Large Language Models nedir?

    • LLM’lerin tarihsel gelişimi

    • GPT-3, BERT, T5 gibi öne çıkan modeller

    • LLM’lerin temel işlevleri

  • NLP Temelleri

    • Natural Language Processing ve Machine Translation

    • Otomatik metin üretimi

    • Öneri sistemleri

    • Temel NLP teknikleri

Modül 2 – LLM’lerin Yapısı ve İşleyişi

  • Model Mimarisi

    • Transformer architecture ve çalışma prensibi

    • Encoder-decoder yapısı

    • Attention mekanizması

    • Self-attention ve multi-head attention

  • Eğitim Süreci

    • Pre-training ve transfer learning

    • Veri hazırlama ve model finetuning

    • Model optimizasyonu

    • Eğitim için gerekli donanım ve kaynak yönetimi

Modül 3 – LLM Uygulama Alanları

  • NLP Görevleri

    • Text classification ve sentiment analysis

    • Text generation ve completion

    • Question answering sistemleri

    • Text summarization ve bilgi çıkarımı

  • Endüstriyel Uygulamalar

    • Chatbots ve müşteri hizmetleri

    • İçerik üretimi ve pazarlama otomasyonu

    • Eğitim ve araştırma uygulamaları

    • Kod üretimi ve yazılım geliştirme destekleri

Modül 4 – LLM’lerin Avantajları ve Zorlukları

  • Avantajlar

    • Ölçeklenebilirlik

    • Genel ve özelleştirilmiş kullanım senaryoları

    • Verimlilik ve maliyet avantajları

  • Zorluklar

    • Veri gizliliği ve güvenlik riskleri

    • Bias ve etik sorunlar

    • Hallucination (yanıltıcı içerik üretimi)

  • Model Değerlendirme

    • Performans ölçüm yöntemleri

    • Değerlendirme metrikleri ve benchmark’lar

Modül 5 – LLM’lerin Geleceği

  • Yeni Nesil Modeller ve Trendler

    • Daha hızlı ve verimli öğrenme algoritmaları

    • Multimodal modeller

  • İnsan-Makine Etkileşimi

    • Yeni kullanım senaryoları

    • Gelişen araçlar ve ekosistemler

  • Stratejik Kullanım

    • İş dünyası ve akademi için kullanım kılavuzları

    • Şirketlerde LLM entegrasyonu ve adaptasyon yöntemleri