Eğitimler
Eğitim takvimi Workshop Takvimi
Generative NLP ve Açık Kaynak Büyük Dil Modelleri Uygulamaları Yeni Dönem ( Uzaktan Eğitim )
Bu program süresince elde edeceğiniz alan bilgisiyle kariyeriniz ve çalıştığınız kurumda fark yaratacaksınız.
EĞİTİM DETAYLARI
Kalan Kontenjan 16 / 25
29 NİSAN 2024
Pzt & Çarş - 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 )
29.04.2024
Pzt & Çarş - 19:00 / 22:00
12 Saat
25 / 16

Fiyatı görmek için form doldurun

Generative NLP ve Açık Kaynak Büyük Dil Modelleri Uygulamaları Yeni Dönem ( Uzaktan Eğitim )

444 1 476
EĞİTİM İÇERİĞİ

Genel Bilgi

Doğal Dil işleme (NLP), chatbotlar ve generative NLP kavramları senelerdir olan fakat ChatGPT ile hayatımıza tamamen giren kavramlar. Peki bu konular üzerinde ne kadar bilgi sahibiyiz?

ChatGPT gibi kapalı kaynak bir uygulamaya verilerimizi vermek ne kadar güvenli? Kendimiz bir dil modelini lokal olarak kullanabilir miyiz? Açık kaynak dil modelleri hangileri ve bunları kendi verimize özel nasıl eğitiriz?

Genel Bilgi
Generative NLP Giriş

Amaç: Generative NLP konusunun temellerini ve ana kavramlarını anlamak.

  • Doğal Dil İşleme (NLP) Genel Bakışı.
  • NLP'de üretken modellere giriş.
  • Dil modellerinin evrimi: Kurallı sistemlerden sinir ağlarına.
Dil Modellerini Anlamak

Amaç: Dil modelleri ve türlerine derinlemesine dalış yapmak.

  • Dil modellerinin detaylı açıklaması (örn., RNN'ler, Transformer'lar).
  • Açık (Llama, Falcon...) ve kapalı modellerin(GPT3, GPT4) karşılaştırılması.
    • En güncel açık kaynak modeller hangileri ve hangisi hangi durumda daha iyi?
  • Model mimarileri ve yeteneklerinin anlaşılması.
Pratik Oturumlar için Hazırlık

Amaç: Pratik oturumlar için hazırlık yapmak.

  • Geliştirme ortamının kurulması (Python, Jupyter Notları).
  • Ana kütüphanelere giriş (PyTorch\ Transformers).
  • Model eğitimi ve testi için yerel ortamın kurulumu.
Uygulama Açık Kaynak Modellerle Çalışmak

Amaç: Açık kaynak modellerle pratik deneyim kazanmak.

  • Pre-trained modellere erişmek ve kullanmak (örn., Hugging Face modelleri).
  • Temel işlemler: Metin üretimi, çeviri, özetleme.
  • Model sınırlamalarının ve etik düşüncelerin anlaşılması.
Dil Modellerinde Fine Tuning

Amaç: Modelleri belirli görevler için özelleştirmeyi öğrenmek.

  • Fine tuning ve transfer learning mantığı
  • Uygulamalı oturum: Açık kaynak bir modelli kendi verimiz özelinde eğitmek (bizim gibi konuşan bir dil model eğitmek, sadece sql sorgusu yazan bir model oluşturmak...)
  • Model performansının değerlendirilmesi ve parametre ayarlamaları.
Generative NLP Kullanım Alanları

Amaç: Gerçek dünya uygulamalarını keşfetmek.

  • Çeşitli alanlarda kullanım durumları (örn., müşteri hizmetleri, içerik oluşturma).
  • Vaka çalışmaları: Başarılı uygulamalar ve etkileri.
  • Dil modellerinin yaratıcı uygulamaları.
Modelleri Lokal veya Bulutta Çalıştırmak

Amaç: Ortam seçimi neye göre yapılır konusunu anlamak.

  • Lokal vs Bulut.
  • Uygulamalı oturum: Bir modeli lokalde çalıştırmak.
  • Bulut platformları.
  • Ölçeklenebilirlik.
Etik Düşünceler ve Gelecek Yönelimler

Amaç: Etik ve gelecek trendleri tartışmak.

  • Generative NLP'nin etik etkileri.
  • Önyargıları azaltma ve sorumlu kullanım sağlama.
  • Üretken NLP'de gelecekteki gelişmeler için tahminler.
Genel Bilgi

Doğal Dil işleme (NLP), chatbotlar ve generative NLP kavramları senelerdir olan fakat ChatGPT ile hayatımıza tamamen giren kavramlar. Peki bu konular üzerinde ne kadar bilgi sahibiyiz?

ChatGPT gibi kapalı kaynak bir uygulamaya verilerimizi vermek ne kadar güvenli? Kendimiz bir dil modelini lokal olarak kullanabilir miyiz? Açık kaynak dil modelleri hangileri ve bunları kendi verimize özel nasıl eğitiriz?

Generative NLP Giriş

Amaç: Generative NLP konusunun temellerini ve ana kavramlarını anlamak.

  • Doğal Dil İşleme (NLP) Genel Bakışı.
  • NLP'de üretken modellere giriş.
  • Dil modellerinin evrimi: Kurallı sistemlerden sinir ağlarına.
Dil Modellerini Anlamak

Amaç: Dil modelleri ve türlerine derinlemesine dalış yapmak.

  • Dil modellerinin detaylı açıklaması (örn., RNN'ler, Transformer'lar).
  • Açık (Llama, Falcon...) ve kapalı modellerin(GPT3, GPT4) karşılaştırılması.
    • En güncel açık kaynak modeller hangileri ve hangisi hangi durumda daha iyi?
  • Model mimarileri ve yeteneklerinin anlaşılması.
Pratik Oturumlar için Hazırlık

Amaç: Pratik oturumlar için hazırlık yapmak.

  • Geliştirme ortamının kurulması (Python, Jupyter Notları).
  • Ana kütüphanelere giriş (PyTorch\ Transformers).
  • Model eğitimi ve testi için yerel ortamın kurulumu.
Uygulama Açık Kaynak Modellerle Çalışmak

Amaç: Açık kaynak modellerle pratik deneyim kazanmak.

  • Pre-trained modellere erişmek ve kullanmak (örn., Hugging Face modelleri).
  • Temel işlemler: Metin üretimi, çeviri, özetleme.
  • Model sınırlamalarının ve etik düşüncelerin anlaşılması.
Dil Modellerinde Fine Tuning

Amaç: Modelleri belirli görevler için özelleştirmeyi öğrenmek.

  • Fine tuning ve transfer learning mantığı
  • Uygulamalı oturum: Açık kaynak bir modelli kendi verimiz özelinde eğitmek (bizim gibi konuşan bir dil model eğitmek, sadece sql sorgusu yazan bir model oluşturmak...)
  • Model performansının değerlendirilmesi ve parametre ayarlamaları.
Generative NLP Kullanım Alanları

Amaç: Gerçek dünya uygulamalarını keşfetmek.

  • Çeşitli alanlarda kullanım durumları (örn., müşteri hizmetleri, içerik oluşturma).
  • Vaka çalışmaları: Başarılı uygulamalar ve etkileri.
  • Dil modellerinin yaratıcı uygulamaları.
Modelleri Lokal veya Bulutta Çalıştırmak

Amaç: Ortam seçimi neye göre yapılır konusunu anlamak.

  • Lokal vs Bulut.
  • Uygulamalı oturum: Bir modeli lokalde çalıştırmak.
  • Bulut platformları.
  • Ölçeklenebilirlik.
Etik Düşünceler ve Gelecek Yönelimler

Amaç: Etik ve gelecek trendleri tartışmak.

  • Generative NLP'nin etik etkileri.
  • Önyargıları azaltma ve sorumlu kullanım sağlama.
  • Üretken NLP'de gelecekteki gelişmeler için tahminler.
SIKÇA SORULAN SORULAR
SIKÇA SORULAN SORULAR
Generative NLP nedir ve neden önemlidir?

Generative NLP (Doğal Dil İşleme), makine öğrenmesi modelleri kullanarak insan benzeri metin üretmeyi içerir. Metin oluşturma, chatbotlar ve çeviri gibi alanlarda devrim yaratan bir teknolojidir. Bilgiyi aramak yerine artık bilgiyle konuşmamızı sağlayan bir paradigmadır.

Neden açık kaynak dil modellerini öğrenmeliyim?

Açık kaynak modelleri kapalı modellerin aksine herkesin erişimine açık, ücretsiz ve insanların katkılarına ve geliştirmelerine açık modellerdir. Bireysel verilerde veri güvenliği veya maliyet konularından ötürü kapalı modellere göre daha avantajlıdırlar. Bu teknolojilerin öğrenilmesi, ihtiyaçlara özgün güvenlikli ve maliyeti az modellerin oluşturulması için kritik önem taşır.

Bu eğitim için programlama bilgisine ihtiyacım var mı?

Evet, bu eğitimi almak için Python programlama diline aşina olmanız beklenir.

Kullanılacak Python kütüphaneleri üzerine bir deneyim gerekli midir?

Hayır, eğitim bu kütüphaneleri de öğreteceğiz.

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

Eğitim Python üzerinden olduğu için bilgisayarınızda Python’ın ve geliştirme ortamlarından birinin inmiş olması gerekmektedir. Eğitimde kullanılacak kütüphaneler ve modellerin de bilgisayarınızda inmiş olması gerekmektedir. Dersin içinde bunların nasıl indirileceğini göstereceğiz. İsteyen katılımcılar ders içeriğindeki model ve kütüphaneleri dersten önce de indirebilirler.

Bu eğitim teorik mi pratik ağırlıklı mı?

Pratiğin ağırlıklı olduğu ama derslerde işlenen her konunun sağlam teorik temeli de verildiği bir eğitimdir.

Bu eğitimi bitirdikten sonra hangi alanlarda deneyimli olmayı bekleyebilirim?

Bu eğitim size Generative NLP konusu ile alakalı sağlam bir temel sağlayıp devamında açık kaynak dil modellerini ihtiyaçlarınıza göre nasıl eğitip çalıştırdığınızı gösterecektir.

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?