Eğitimler
Eğitim takvimi Workshop Takvimi
Uygulamalı AI Fine-Tuning ve Model Özelleştirme Eğitimi
Yapay zekâyı sektörünüze özel hale getirin, fark yaratan çözümler üretin.
Sektörünüze özel optimize edilmiş AI modelleri geliştirme becerisi kazanın
Veri hazırlığından canlıya alma sürecine kadar tüm fine-tuning yolculuğunu yönetin
Maliyet, güvenlik ve etik faktörleri göz önünde bulundurarak sürdürülebilir yapay zekâ çözümleri üretin
EĞİTİM DETAYLARI
Eğitim takvimi açıklanacaktır.
Eğitimi takip ederek gelişmelerden haberdar olabilirsiniz.
36 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

Uygulamalı AI Fine-Tuning ve Model Özelleştirme Eğitimi

444 1 476
EĞİTİM İÇERİĞİ

Genel Bilgi

Yapay zekâ modelleri, artık sadece araştırma laboratuvarlarında değil; iş dünyasının merkezinde yer alıyor. Ancak her kurumun ihtiyacı, genel amaçlı modellerin ötesinde, kendi sektörüne ve verisine uyarlanmış özel yapay zekâ çözümlerinden geçiyor. İşte bu noktada AI Fine-Tuning devreye giriyor.

Bu eğitim, katılımcılara sıfırdan model geliştirmeden, var olan güçlü modelleri kuruma özel hale getirme becerisi kazandırıyor. Sağlık, finans, perakende veya üretim fark etmeksizin; fine-tuning sayesinde modeller, kurumsal verilerle eğitilerek çok daha doğru, güvenilir ve işlevsel hale geliyor.

Katılımcılar bu eğitimde, veri hazırlığından model değerlendirmeye, hiperparametre optimizasyonundan canlıya alma stratejilerine kadar fine-tuning sürecinin tüm adımlarını deneyimleyecek. Ayrıca etik, güvenlik ve maliyet yönetimi konularında da kritik bilgiler edinecekler.

Eğitimin sonunda katılımcılar, kendi alanlarına özel optimize edilmiş bir AI modelini başarıyla tasarlamış, eğitmiş ve uygulamaya hazır hale getirmiş olacak.

Genel Bilgi
Fine-Tuning’e Giriş
  • Fine-tuning nedir, neden önemlidir?
  • Önceden eğitilmiş (pre-trained) modellerin mantığı
  • Transfer learning ile farklar
  • Kullanım alanları ve gerçek dünyadan örnekler
Veri Hazırlığı ve Etiketleme
  • Kaliteli verinin önemi
  • Veri toplama, temizleme ve etiketleme teknikleri
  • Dengesiz veri setleri ile başa çıkma
  • Veri güvenliği ve anonimleştirme
Fine-Tuning Teknikleri
  • Full fine-tuning, LoRA ve parameter-efficient yöntemler
  • Hiperparametreler ve optimizasyon
  • Eğitim sürecinde maliyet azaltma stratejileri
  • GPU/TPU kullanım avantajları
Model Değerlendirme ve İyileştirme
  • Doğruluk, F1-score, loss fonksiyonları
  • Overfitting ve underfitting sorunları
  • Model kalibrasyonu ve test teknikleri
  • Model iyileştirme için iteratif yaklaşımlar
Canlıya Alma ve Entegrasyon
  • Fine-tuned modelleri uygulamalara entegre etme
  • API tabanlı kullanım senaryoları
  • Performans takibi ve ölçeklendirme
  • Kullanıcı geri bildirimi ile sürekli iyileştirme
Etik, Güvenlik ve Sürdürülebilirlik
  • Fine-tuned modellerde yanlılık (bias) ve şeffaflık
  • Regülasyonlara uygunluk (GDPR, KVKK vb.)
  • Maliyet ve enerji verimliliği
  • Kurumsal yapay zekâ stratejisine katkılar
Genel Bilgi

Yapay zekâ modelleri, artık sadece araştırma laboratuvarlarında değil; iş dünyasının merkezinde yer alıyor. Ancak her kurumun ihtiyacı, genel amaçlı modellerin ötesinde, kendi sektörüne ve verisine uyarlanmış özel yapay zekâ çözümlerinden geçiyor. İşte bu noktada AI Fine-Tuning devreye giriyor.

Bu eğitim, katılımcılara sıfırdan model geliştirmeden, var olan güçlü modelleri kuruma özel hale getirme becerisi kazandırıyor. Sağlık, finans, perakende veya üretim fark etmeksizin; fine-tuning sayesinde modeller, kurumsal verilerle eğitilerek çok daha doğru, güvenilir ve işlevsel hale geliyor.

Katılımcılar bu eğitimde, veri hazırlığından model değerlendirmeye, hiperparametre optimizasyonundan canlıya alma stratejilerine kadar fine-tuning sürecinin tüm adımlarını deneyimleyecek. Ayrıca etik, güvenlik ve maliyet yönetimi konularında da kritik bilgiler edinecekler.

Eğitimin sonunda katılımcılar, kendi alanlarına özel optimize edilmiş bir AI modelini başarıyla tasarlamış, eğitmiş ve uygulamaya hazır hale getirmiş olacak.

Fine-Tuning’e Giriş
  • Fine-tuning nedir, neden önemlidir?
  • Önceden eğitilmiş (pre-trained) modellerin mantığı
  • Transfer learning ile farklar
  • Kullanım alanları ve gerçek dünyadan örnekler
Veri Hazırlığı ve Etiketleme
  • Kaliteli verinin önemi
  • Veri toplama, temizleme ve etiketleme teknikleri
  • Dengesiz veri setleri ile başa çıkma
  • Veri güvenliği ve anonimleştirme
Fine-Tuning Teknikleri
  • Full fine-tuning, LoRA ve parameter-efficient yöntemler
  • Hiperparametreler ve optimizasyon
  • Eğitim sürecinde maliyet azaltma stratejileri
  • GPU/TPU kullanım avantajları
Model Değerlendirme ve İyileştirme
  • Doğruluk, F1-score, loss fonksiyonları
  • Overfitting ve underfitting sorunları
  • Model kalibrasyonu ve test teknikleri
  • Model iyileştirme için iteratif yaklaşımlar
Canlıya Alma ve Entegrasyon
  • Fine-tuned modelleri uygulamalara entegre etme
  • API tabanlı kullanım senaryoları
  • Performans takibi ve ölçeklendirme
  • Kullanıcı geri bildirimi ile sürekli iyileştirme
Etik, Güvenlik ve Sürdürülebilirlik
  • Fine-tuned modellerde yanlılık (bias) ve şeffaflık
  • Regülasyonlara uygunluk (GDPR, KVKK vb.)
  • Maliyet ve enerji verimliliği
  • Kurumsal yapay zekâ stratejisine katkılar
KAYIT ve ÖDEME

KAYIT ve ÖDEME

Bilgi ve Kayıt için lütfen form bilgilerini eksiksiz doldurun. En kısa zamanda size dönüş yapıp gerekli işlemlerle ilgili olarak bilgi verilecektir.

Ödeme Seçenekleri:

Kredi Kartıyla Peşin Ödeme

Kredi Kartına Taksitli Ödeme ( Online / Bonus – Maximum – Paraf – World )

EFT / Havale ile ödeme.

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?