Yapay Zeka ile Konuşmanın Sırları: Derin Öğrenme ve Doğal Dil İşleme

yunus emre kayış

(0 Yorum)

Yapay Zeka ile Konuşmanın Sırları: Derin Öğrenme ve Doğal Dil İşleme

Eğitiminiz için ilgi çekici ve kapsamlı bir açıklama şu şekilde olabilir: Günümüz teknolojisi, insan ve makine arasındaki etkileşimi derinleştirirken, **Doğal Dil İşleme (NLP)** bu dönüşümün merkezinde yer alıyor. **Derin öğrenmenin** yükselişiyle birlikte, NLP alanında devrim niteliğinde gelişmeler gerçekleşiyor. Artık makineler, insan dilinin karmaşıklıklarını daha önce hiç olmadığı kadar iyi anlıyor, yorumluyor ve yanıtlıyor. Bu eğitimde, doğal dil işlemenin temellerinden başlayarak derin öğrenme teknikleriyle nasıl zenginleştirebileceğini öğreneceksiniz. Kelime temsilleri ve gömmelerden (Word2Vec, GloVe gibi) dizisel modellere (RNN, LSTM, GRU), Transformer mimarisi ve BERT gibi ileri konulara kadar geniş bir yelpazede bilgi edinecek, uygulamalı projelerle teorik bilgilerinizi pekiştireceksiniz. Metin sınıflandırma, duygu analizi, sohbet botları oluşturma gibi gerçek dünya uygulamalarını hayata geçirirken, model optimizasyonu, veri ön işleme ve performans artırma stratejilerini de keşfedeceksiniz. Eğitim boyunca pratik odaklı bir yaklaşımla hareket ederek, teorik bilgiyi gerçek dünya uygulamalarıyla birleştireceksiniz. Uzman eğitmenlerimizin rehberliğinde, etkileşimli öğrenme ortamında soru-cevap oturumları, grup çalışmaları ve tartışmalarla öğreniminizi zenginleştireceksiniz. Ayrıca, NLP'de etik sorumlulukları göz önünde bulundurarak geleceğe dair yeniliklere bir bakış atacağız. Eğitim sonunda, yapay zekanın dilini şekillendirecek bilgi ve becerilere sahip olacak; kariyerinizi ileriye taşıma, güncel teknolojiler ve trendler hakkında bilgi sahibi olma, ağınızı genişletme ve gerçek dünya deneyimi kazanma fırsatı yakalayacaksınız. Bu eğitim, makine öğrenmesi ve yapay zeka konularında temel bilgiye sahip olup NLP alanına adım atmak isteyenler; yazılım geliştiriciler, veri bilimciler, araştırmacılar; NLP uygulamalarını projelerine entegre etmek isteyen profesyoneller; akademisyenler ve öğrenciler için idealdir. Siz de bu heyecan verici yolculuğa katılın ve yapay zekanın dilini birlikte şekillendirelim!

• Genel Bakış
• Ders Programı
• Eğitmen
• İncelemeler

Kurs Açıklaması

Eğitiminiz için ilgi çekici ve kapsamlı bir açıklama şu şekilde olabilir: Günümüz teknolojisi, insan ve makine arasındaki etkileşimi derinleştirirken, **Doğal Dil İşleme (NLP)** bu dönüşümün merkezinde yer alıyor. **Derin öğrenmenin** yükselişiyle birlikte, NLP alanında devrim niteliğinde gelişmeler gerçekleşiyor. Artık makineler, insan dilinin karmaşıklıklarını daha önce hiç olmadığı kadar iyi anlıyor, yorumluyor ve yanıtlıyor. Bu eğitimde, doğal dil işlemenin temellerinden başlayarak derin öğrenme teknikleriyle nasıl zenginleştirebileceğini öğreneceksiniz. Kelime temsilleri ve gömmelerden (Word2Vec, GloVe gibi) dizisel modellere (RNN, LSTM, GRU), Transformer mimarisi ve BERT gibi ileri konulara kadar geniş bir yelpazede bilgi edinecek, uygulamalı projelerle teorik bilgilerinizi pekiştireceksiniz. Metin sınıflandırma, duygu analizi, sohbet botları oluşturma gibi gerçek dünya uygulamalarını hayata geçirirken, model optimizasyonu, veri ön işleme ve performans artırma stratejilerini de keşfedeceksiniz. Eğitim boyunca pratik odaklı bir yaklaşımla hareket ederek, teorik bilgiyi gerçek dünya uygulamalarıyla birleştireceksiniz. Uzman eğitmenlerimizin rehberliğinde, etkileşimli öğrenme ortamında soru-cevap oturumları, grup çalışmaları ve tartışmalarla öğreniminizi zenginleştireceksiniz. Ayrıca, NLP'de etik sorumlulukları göz önünde bulundurarak geleceğe dair yeniliklere bir bakış atacağız. Eğitim sonunda, yapay zekanın dilini şekillendirecek bilgi ve becerilere sahip olacak; kariyerinizi ileriye taşıma, güncel teknolojiler ve trendler hakkında bilgi sahibi olma, ağınızı genişletme ve gerçek dünya deneyimi kazanma fırsatı yakalayacaksınız. Bu eğitim, makine öğrenmesi ve yapay zeka konularında temel bilgiye sahip olup NLP alanına adım atmak isteyenler; yazılım geliştiriciler, veri bilimciler, araştırmacılar; NLP uygulamalarını projelerine entegre etmek isteyen profesyoneller; akademisyenler ve öğrenciler için idealdir. Siz de bu heyecan verici yolculuğa katılın ve yapay zekanın dilini birlikte şekillendirelim!

		Konu	Tarih	Saat	Süre
Yapay Zeka ile Konuşmanın Sırları: Derin Öğrenme ve Doğal Dil İşleme 01.02.2025 Konu Saat Süre Ders1.1 Derin Öğrenme Eğitimine Giriş 15:00 20 Dakika Ders1.2 Derin Öğrenme Nedir? (30 dakika) 15:00 30 Dakika Ders1.3 Yapay Sinir Ağları (ANNs - Artificial Neural Networks) 15:00 30 Dakika Ders1.4 Yinelemeli Sinir Ağları (RNNs - Recurrent Neural Networks) 15:00 30 Dakika Ders1.5 Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTMs - Long Short Term Memory) 15:00 30 Dakika Ders1.6 Otokodlayıcılar (Autoencoders) 15:00 30 Dakika Ders1.7 Öğrenme Aktarımı (Transfer Learning) 15:00 30 Dakika Ders1.8 Transformers 15:00 30 Dakika Ders 2.1 Aktivasyon Fonksiyonları (ReLU, Sigmoid, Tanh) 15:00 30 Dakika Ders 2.2 Katman Sayısının ve Yapısının Belirlenmesi 15:00 40 Dakika Ders 2.3 Keras ve TensorFlow ile İlk Nöral Ağ Modelinin Oluşturulması 15:00 30 Dakika Ders 2.4 Modelin Eğitimi ve Optimizasyonu 15:00 40 Dakika Ders 2.5 Eğitim-Veri Oranı ve Model Kapasitesinin Ayarlanması 15:00 40 Dakika Ders 2.6 Dropout ile Aşırı Öğrenmenin (Overfitting) Önlenmesi 15:00 40 Dakika Ders 2.7 Batch Normalization ile Eğitim Sürecinin Kararlılığını Artırma 15:00 40 Dakika Ders 2.8 Geri Yayılım Algoritması (Backpropagation) 15:00 40 Dakika Ders 2.9 Kayıp Fonksiyonları ve Optimizasyon Algoritmaları 15:00 40 Dakika Ders 2.10 Ağırlıkların ve Gradyanların Güncellenmesi 15:00 40 Dakika Ders 3.1 RNN Yapısı ve LSTM’nin Uzun Bağımlılık Çözümü 15:00 40 Dakika Ders 3.2 Basit RNN ve LSTM Kodlaması 15:00 40 Dakika Ders 3.3 Word2Vec ve GloVe ile Kelime Vektörleri 15:00 40 Dakika Ders 3.4: GRU ile Metin İşleme Modeli 15:00 40 Dakika Ders 3.5 Çift Yönlü RNN ile İleri-Geri Bağımlılıklar 15:00 40 Dakika Ders 3.6: Seq2Seq Modeliyle Dil Çevirisi 15:00 40 Dakika Ders 3.7: Dikkat Mekanizması ve Transformer Mimarisi 15:00 40 Dakika Ders 3.8 Keras ile Attention ve Transformer Uygulaması 15:00 40 Dakika Ders 3.9 BERT’in Bağlam Öğrenimi ve Transfer Öğrenimi Kullanımı 15:00 40 Dakika Ders 3.10 BERT ile Önceden Eğitilmiş Model Kullanımı 15:00 40 Dakika Ders 4.1 Derin Öğrenmesi Projeleri için MLOps’un Rolü 15:00 20 Dakika Ders4.2 MLOps Süreçlerinin Temel Bileşenleri 15:00 30 Dakika Ders4.3 Kod Versiyonlama ve Kontrol Sistemleri (Git, GitHub) 15:00 30 Dakika Ders4.4 Model Eğitim Süreçlerinin Otomasyonu 15:00 30 Dakika Ders4.5 Testlerin Entegrasyonu ve Hata Yakalama Süreçler 15:00 30 Dakika Ders4.6 Model Dağıtım Süreçlerinin Yönetimi 15:00 30 Dakika Ders4.7 Üretim Ortamına Sürekli Entegrasyon 15:00 20 Dakika Ders4.8 Sürekli Model İyileştirme ve Güncellemeler 15:00 30 Dakika Ders4.9 Jenkins, Docker ve Kubernetes ile CI/CD Süreçlerinin Otomasyonu 15:00 40 Dakika Ders4.10 Model İzleme ve Değerlendirme için MLflow, Kubeflow gibi Araçlar 15:00 30 Dakika Ders4.11 Model Servisleştirme ve API Entegrasyonları 15:00 30 Dakika Ders4.12 Model Versiyonlama ve Tekrar Üretilebilirlik 15:00 30 Dakika Ders4.13 Üretim Ortamında Performans Takibi ve İyileştirme 15:00 30 Dakika Ders 5.0 Doğal Dil İşleme'de Baştan Sona Yaklaşım Proje Oluşturma 15:00 10 Dakika Ders 5.1 Github Deposu Kurulumu 15:00 30 Dakika Ders 5.2 Proje Şablonu Oluşturma 15:00 40 Dakika Ders 5.3 Gereksinimler Kurulum ve Proje Kurulumu 15:00 30 Dakika Ders 5.4 Logging, Exception & Utils Modulleri 15:00 60 Dakika Ders 5.5 Tüm Proje NotBooks Üzerinde Yazılımı 15:00 120 Dakika Ders 5.6 Proje İş Akışlarını Oluşturma 15:00 30 Dakika Ders 5.7 Veri Toplama Süreçlerinin uygulanması 15:00 60 Dakika Ders 5.8 Veri Önişleme Aşamalarının Uygulanması 15:00 90 Dakika Ders 4.1 Derin Öğrenmesi Projeleri için MLOps’un Rolü 15:00 20 Dakika Ders4.2 MLOps Süreçlerinin Temel Bileşenleri 15:00 30 Dakika Ders4.3 Kod Versiyonlama ve Kontrol Sistemleri (Git, GitHub) 15:00 30 Dakika Ders4.4 Model Eğitim Süreçlerinin Otomasyonu 15:00 30 Dakika Ders4.5 Testlerin Entegrasyonu ve Hata Yakalama Süreçler 15:00 30 Dakika Ders4.6 Model Dağıtım Süreçlerinin Yönetimi 15:00 30 Dakika Ders4.7 Üretim Ortamına Sürekli Entegrasyon 15:00 20 Dakika Ders4.8 Sürekli Model İyileştirme ve Güncellemeler 15:00 30 Dakika Ders4.9 Jenkins, Docker ve Kubernetes ile CI/CD Süreçlerinin Otomasyonu 15:00 40 Dakika Ders4.10 Model İzleme ve Değerlendirme için MLflow, Kubeflow gibi Araçlar 15:00 30 Dakika Ders4.11 Model Servisleştirme ve API Entegrasyonları 15:00 30 Dakika Ders4.12 Model Versiyonlama ve Tekrar Üretilebilirlik 15:00 30 Dakika Ders4.13 Üretim Ortamında Performans Takibi ve İyileştirme 15:00 30 Dakika Ders 5.0 Doğal Dil İşleme'de Baştan Sona Yaklaşım Proje Oluşturma 15:00 10 Dakika Ders 5.1 Github Deposu Kurulumu 15:00 30 Dakika Ders 5.2 Proje Şablonu Oluşturma 15:00 40 Dakika Ders 5.3 Gereksinimler Kurulum ve Proje Kurulumu 15:00 30 Dakika Ders 5.4 Logging, Exception & Utils Modulleri 15:00 60 Dakika Ders 5.5 Tüm Proje NotBooks Üzerinde Yazılımı 15:00 120 Dakika Ders 5.6 Proje İş Akışlarını Oluşturma 15:00 30 Dakika Ders 5.7 Veri Toplama Süreçlerinin uygulanması 15:00 60 Dakika Ders 5.8 Veri Önişleme Aşamalarının Uygulanması 15:00 90 Dakika Ders 5.9 Model Eğitim Süreçlerinin uygulanması 15:00 60 Dakika Ders 5.10 Model Değerlendirme Süreçlerinin Uygulanması 15:00 60 Dakika Ders 5.11 CI/CD Süreçlerinin uygulanması 15:00 60 Dakika Ders 5.12 AWS Üzerinde Dağıtım Süreçlerinin Uygulanması 15:00 60 Dakika Ders 6.1 Generatif yapay zeka nedir? 15:00 20 Dakika Ders 6.2 LLM nedir ve nasıl çalışır? 15:00 30 Dakika Ders 6.3 Büyük dil modellerinin veri eğitimi süreci 15:00 40 Dakika Ders 6.4 Transformer mimarisinin temelleri 15:00 40 Dakika Ders 6.5 Encoder ve Decoder yapıları 15:00 40 Dakika Ders 6.6 Modelin boyut ve hız optimizasyonu 15:00 60 Dakika Ders 6.7 Transfer öğrenimi ve ince ayar (fine-tuning) 15:00 40 Dakika Ders 6.8 Hiperparametre ayarları ile performans artırımı 15:00 60 Dakika Ders 6.9 Büyük dil modellerinin dağıtımı (AWS, GCP) 15:00 40 Dakika Ders 6.10 Gerçek zamanlı kullanım ve API entegrasyonu 15:00 60 Dakika Ders 6.11 Veri toplama ve hazırlama 15:00 40 Dakika Ders 6.12 Model eğitimi, ince ayar, ve değerlendirme 15:00 60 Dakika Ders 6.13 Model dağıtımı ve sürdürme süreçleri 15:00 60 Dakika

yunus emre kayış

Veri Bilimcisi, Yapay Zeka Mühendisi

Stanford sertifikalı, 4+ yıl deneyimli bir Veri Bilimi ve Yapay Zeka eğitmeniyim. Büyük veri ve yapay zeka konularında uzmanlaştım. Derslerimde teorik bilgiyi sektörel projeleriyle harmanlayarak, öğrencilerime Python, makine öğrenmesi ve veri analitiği alanlarında kapsamlı eğitimler sunuyorum.

0

0 Yorum

• Ortalama Puan

• 5

  0%

• 4

  0%

• 3

  0%

• 2

  0%

• 1

  0%

Yorumlar