Eğitimler
Eğitim takvimi Workshop Takvimi
Büyük Dil Modelleri Yeni Dönem ( Uzaktan Eğitim )
Bu program süresince elde edeceğiniz alan bilgisiyle kariyeriniz ve çalıştığınız kurumda fark yaratacaksınız.
EĞİTİM DETAYLARI
Kalan Kontenjan 16 / 25
06 MAYIS 2024
Sal & Per - 19.00 / 22.00
12 Saat
Online Eğitim

Uzaktan Eğitim

Canlı Sınıf

KAYIT VE ÖDEME DETAYLARI
Fiyat, ödeme koşulları, eğitim konularının detaylı bilgisi için form doldurun

Tüm sorularınız için : 444 1 476 veya info@mindset.com.tr

DÖNEM
TARİH
GÜNLER
SÜRE
KONTENJAN
PROGRAM ÜCRETİ
GROWTH ÜYE ÜCRETİ
Yeni Dönem ( Uzaktan Eğitim )
06.05.2024
Sal & Per - 19.00 / 22.00
12 Saat
25 / 16

Fiyatı görmek için form doldurun

Büyük Dil Modelleri Yeni Dönem ( Uzaktan Eğitim )

444 1 476
EĞİTİM İÇERİĞİ

Genel Bilgi

ChatGPT, Bard gibi büyük dil modelleri (large language models) hayatımızı değiştirmeye çoktan başladı, peki onları nasıl daha verimli kullanabiliriz? Bu teknolojilerin geleceği nedir?

Bu eğitim ile bu yeni ve önemli teknolojiye ayrıntılı bir şekilde bakmaya başlayacaksınız.

Genel Bilgi
Large Language Models (LLM) Inference

Amaç: Büyük Dil Modellerindeki inference mekanizmasını anlamak. Nasıl insan gibi yazı üretimi yaptığının temeline inilmesi.

  • LLM inference Sürecinin Temelleri
  • Metin Üretiminde Yapay Sinir Ağlarının Rolü
  • LLM’lerde Çıktı Üretimi Anlayışı

 

Uygulama Alanı: Müşteri hizmetlerinde LLM'lerin kullanılması.

Large Language Models (LLM) Eğitme Süreci

Amaç: LLM'lerin eğitim süreçleri hakkında bilgi edinmek, veri toplama, model mimarisi ve öğrenme algoritmalarını anlamak.

  • LLM’ler için Veri Toplama ve Ön İşleme
  • Büyük Dil Modellerinin Mimari Temelleri
  • Eğitim Algoritmaları ve Teknikleri

 

Uygulama Alanı: Dil çeviri hizmetleri için LLM eğitimi üzerine vaka çalışmaları.

Large Language Models'de Halisünasyon

Amaç: LLM'lerdeki halisünasyon kavramının anlaşılması.

  • LLM halisünasyon teorik temeller
  • LLM halisünasyon yaratıcı çıktılar üzerindeki etkisi

 

Uygulama Alanı: LLM'deki halisünasyonların istenmediği durumlar vs yaratıcı çıktılar.

Large Language Models Nasıl Çalışır?

Amaç: LLM'lerin teknik yönlerine dalıp, nasıl işlediklerini ve bilgiyi nasıl işlediklerini anlamak.

  • LLM’lerin Derin Öğrenme Temelleri
  • Dil İşlemede Sinir Ağ Yapıları
  • LLM’lerde Bilgi Alma ve İşleme

 

Uygulama Alanı: Arama motorlarının geliştirilmiş bilgi araması için LLM’leri kullanması.

Large Language Models'lerde Fine Tuning ve Asistan Oluşturmak

Amaç: LLM'lere özelleşmiş görevler için fine tuning uygulamak, onları etkili dijital asistanlara dönüştürmek.

  • Fine tuning nedir?
  • LLM'lerde fine tuning teknikleri.
  • Endüstri spesifik ihtiyaçları için fine tuning

 

Uygulama Alanı: Sağlıkta hasta etkileşimi için AI asistanların geliştirilmesi.

Large Language Models Geleceği ve Güvenliği

Amaç: LLM'lerin gelecek beklentilerini araştırmak ve karşılaştıkları güvenlik zorluklarını anlamak.

  • Ölçeklendirme Yasaları ve LLM’lerin gelecekte beklenen yeri.
  • Çoklu Modlu Uygulamalarda LLM’ler (Görüntü, Ses, video)
  • Güvenlik Endişeleri: Jailbreaks, Prompt Enjeksiyonu
Genel Bilgi

ChatGPT, Bard gibi büyük dil modelleri (large language models) hayatımızı değiştirmeye çoktan başladı, peki onları nasıl daha verimli kullanabiliriz? Bu teknolojilerin geleceği nedir?

Bu eğitim ile bu yeni ve önemli teknolojiye ayrıntılı bir şekilde bakmaya başlayacaksınız.

Large Language Models (LLM) Inference

Amaç: Büyük Dil Modellerindeki inference mekanizmasını anlamak. Nasıl insan gibi yazı üretimi yaptığının temeline inilmesi.

  • LLM inference Sürecinin Temelleri
  • Metin Üretiminde Yapay Sinir Ağlarının Rolü
  • LLM’lerde Çıktı Üretimi Anlayışı

 

Uygulama Alanı: Müşteri hizmetlerinde LLM'lerin kullanılması.

Large Language Models (LLM) Eğitme Süreci

Amaç: LLM'lerin eğitim süreçleri hakkında bilgi edinmek, veri toplama, model mimarisi ve öğrenme algoritmalarını anlamak.

  • LLM’ler için Veri Toplama ve Ön İşleme
  • Büyük Dil Modellerinin Mimari Temelleri
  • Eğitim Algoritmaları ve Teknikleri

 

Uygulama Alanı: Dil çeviri hizmetleri için LLM eğitimi üzerine vaka çalışmaları.

Large Language Models'de Halisünasyon

Amaç: LLM'lerdeki halisünasyon kavramının anlaşılması.

  • LLM halisünasyon teorik temeller
  • LLM halisünasyon yaratıcı çıktılar üzerindeki etkisi

 

Uygulama Alanı: LLM'deki halisünasyonların istenmediği durumlar vs yaratıcı çıktılar.

Large Language Models Nasıl Çalışır?

Amaç: LLM'lerin teknik yönlerine dalıp, nasıl işlediklerini ve bilgiyi nasıl işlediklerini anlamak.

  • LLM’lerin Derin Öğrenme Temelleri
  • Dil İşlemede Sinir Ağ Yapıları
  • LLM’lerde Bilgi Alma ve İşleme

 

Uygulama Alanı: Arama motorlarının geliştirilmiş bilgi araması için LLM’leri kullanması.

Large Language Models'lerde Fine Tuning ve Asistan Oluşturmak

Amaç: LLM'lere özelleşmiş görevler için fine tuning uygulamak, onları etkili dijital asistanlara dönüştürmek.

  • Fine tuning nedir?
  • LLM'lerde fine tuning teknikleri.
  • Endüstri spesifik ihtiyaçları için fine tuning

 

Uygulama Alanı: Sağlıkta hasta etkileşimi için AI asistanların geliştirilmesi.

Large Language Models Geleceği ve Güvenliği

Amaç: LLM'lerin gelecek beklentilerini araştırmak ve karşılaştıkları güvenlik zorluklarını anlamak.

  • Ölçeklendirme Yasaları ve LLM’lerin gelecekte beklenen yeri.
  • Çoklu Modlu Uygulamalarda LLM’ler (Görüntü, Ses, video)
  • Güvenlik Endişeleri: Jailbreaks, Prompt Enjeksiyonu
SIKÇA SORULAN SORULAR
SIKÇA SORULAN SORULAR
Neden bu eğitimi almalıyım?

Büyük dil modelleri hayatımıza hızlı bir giriş yaptı. Nasıl Google bilgi ile etkileşimimizi tamamen değiştirdiyse ChatGPT gibi büyük dil modelleri de yeni bir değişim yaratıyor. Artık bilgiyi aramak yerine bilgiyle konuşuyoruz. Hayatımızı kökünden değiştiren bu teknolojiler ile alakalı okuryazarlık kazanmak ve olası zararlarını ve etik sorunlarını incelemek günümüz teknoloji dünyasında geride kalmamak için kritik bir önem taşımaktadır. Bu kurs size bu konularda sağlam bir temel vermeyi amaçlıyor.

Bu eğitimi almak için makine öğrenmesi ve kodlama bilmeli miyim?

Hayır, bu eğitim teknoloji okuryazarlığı üzerine tasarlanmıştır. Bu eğitimi almak için herhangi bir teknik bilgiye ihtiyacınız yoktur.

Bu eğitim için bilgisayarıma bir yazılım/program indirmem gerekli mi?

Hayır, herhangi bir program indirmenize gerek yoktur.

Bu eğitim teorik mi pratik ağırlıklı mı?

Teorik bir eğitim. Ders içerisinde yapay zeka uygulamaları gösterilecektir fakat anlatımı desteklemek içindir.

Kimler bu eğitimden fayda görebilir?

Büyük dil modelleri teknolojileri her meslek grubunun hayatını etkilemeye başladığı için hızla ilerleyen teknoloji dünyasında güncel kalmak isteyen herkes bu eğitimden fayda görebilir. Medya sektörü, siber güvenlik, hukuk alanlarından biri iseniz bu eğitim mesleğiniz için daha da büyük bir önem taşıyabilir.

Bu eğitimden sonra kendimi daha da geliştirmek istiyorsam bu konuda ne yapabilirim?

Bu eğitimden sonra katılımcılar bu konularda güncel kalmak istiyorlarsa akademik ve popüler gündemi derste de paylaşılan kaynaklardan takip edebilirler, bu eğitim katılımcıları bu gelişmeleri yorumlayabilir duruma getirmeyi amaçlamaktadır.

Eğitim içerisinde güncel gelişmeleri takip etmemiz için kaynak paylaşımları yapılacak mı?

Evet. Eğitimin içerisinde büyük dil modelleri ile alakalı en güncel ve güvenilir bilgiye nerelerden ulaşabileceğiniz ile ilgili kaynaklar paylaşılacaktır.

Eğitim kurumumuza özel olarak planlanabilir mi ?
Eğitim programı, kurumların farklı ihtiyaçları ve gelişim hedefleri doğrultusunda yeniden tasarlanarak uygulanabilmektedir. Kurumunuza yönelik talebi iletmek için aşağıda yer alan kurumsal eğitim başvurusu formunu doldurabilir, sizin için en uygun teklifi alabilirsiniz.
KURUMSAL BAŞVURU
Bu eğitimi kurumsal olarak planla ve uygula Mindset Institute kalitesi ve denetimi altında takımın veya şirketin için eğitim planla. Yeni beceriler kazanmanıza, çalışanlarınızın gelişimini yönetmenize ve işgücünüzü eğitmenize nasıl yardımcı olabiliriz?