Bir ülke seçince bölgenizde mevcut kurslar gösterilir.
⏱ 2 sa 36 dk📚 26 kurs🎧 Sesli versiyon
H2O LLM Studio ile Büyük Dil Modellerini İnce Ayarlama (Fine-Tuning)
Açık, metin tabanlı açıklamalar ve adım adım yazılı kılavuzlar aracılığıyla H2O LLM Studio kullanarak açık kaynaklı büyük dil modellerini özelleştirmeyi, ince ayarlamayı ve dağıtmayı öğrenin.
💬Yapay zekâ eğitmeni Herhangi bir ders hakkında soru sor, istediğin an anında net bir yanıt al.
🕐İstediğin zaman başla Program ya da son tarih yok — kendi hızında, istediğin zaman öğren.
🌐Türkçe Dersler, görevler ve sertifika — hepsi tamamen kendi dilinde.
Bu kurs hakkında
Genel yapay zeka modelleri, özel iş alanlarına uygulandığında genellikle yetersiz kalır. Yapay zekanın gücünden gerçekten yararlanmak için, açık kaynaklı modelleri belirli görevler için nasıl özelleştireceğinizi bilmeniz gerekir. Bu yalnızca metin tabanlı kurs, güçlü, açık kaynaklı H2O LLM Studio çerçevesini kullanarak Büyük Dil Modellerini (LLM'ler) uyarlama ve iyileştirme sürecinde size rehberlik eder.
Önceden eğitilmiş modellere dair temel bir anlayıştan, özel modelleri güvenle yapılandırmaya, eğitmeye ve değerlendirmeye geçeceksiniz. Ayrıntılı kavramsal analizleri ve adım adım kod incelemelerini okuyarak, büyük hesaplama kaynaklarına ihtiyaç duymadan modelleri kendi özel veri kümesi gereksinimlerinize nasıl uyarlayacağınızı öğreneceksiniz.
Neler öğreneceksiniz:
- Modern LLM'lerin temel mimarisini ve ince ayar (fine-tuning) mekaniklerini anlayın.
- H2O LLM Studio içinde eğitim için özel metin veri kümelerini hazırlayın ve biçimlendirin.
- LoRA ve QLoRA dahil olmak üzere parametre açısından verimli ince ayar (PEFT) tekniklerini uygulayın.
- Model performansını değerlendirin ve aşırı uyum (overfitting) gibi yaygın eğitim tuzaklarını önleyin.
- Modelinizi harici verilere dayandırmak için temel Retrieval-Augmented Generation (RAG) kavramlarını uygulayın.
- Özelleştirilmiş modellerinizi gerçek dünya metin oluşturma görevleri için verimli bir şekilde dağıtın.
Temel LLM kavramlarını ve transformer mimarilerini açıklayarak başlıyoruz ve sağlam bir teorik temele sahip olmanızı sağlıyoruz. Buradan hareketle, yazılı örnekler ve net kavramsal diyagramlar kullanarak pratik veri kümesi düzenleme, eğitim yapılandırması ve model değerlendirme tekniklerini keşfedeceksiniz.
Bu kurs, temel prompt engineering'in ötesine geçmek isteyen geliştiriciler, veri analistleri ve teknoloji meraklıları için tasarlanmıştır. İleri düzey makine öğrenimi konusunda önceden deneyim gerekmemektedir, ancak Python ve veri kavramlarına temel düzeyde aşinalık, materyalden en iyi şekilde yararlanmanıza yardımcı olacaktır.
Özel açık kaynaklı yapay zekanın gücünü ortaya çıkarmak için bugün okumaya başlayın.
💬Kişisel AI öğretmeni Bir kursta takıldın mı? Yerleşik öğretmenine istediğin zaman her şeyi sorabilirsin.
🎧Sesli versiyon dahil Yolda öğren — ekrana gerek yok
♾️Ömür boyu erişim İstediğin zaman dön, son kullanma tarihi yok
📱Telefon veya bilgisayar Her yerde, her cihazda
💸14 gün iade Sorgusuz
⚡Kısa ve odaklı 2 sa 36 dk pratik içerik
Tamamlama sertifikası
PickAClass'de tamamladığın her kurs böyle bir belge verir — özgün, kendi koduyla, URL ile doğrulanabilir ve gerçekte neyin gösterildiğine dair ayrıntılı.
P
PickAClass
Beceri profili · doğrulanabilir
Belge
Ustalık Sertifikası
Bu belge şunu onaylar:
Ad Soyad
şu konuda ustalığı başarıyla gösterdi:
H2O LLM Studio ile Büyük Dil Modellerini İnce Ayarlama (Fine-Tuning)
Gösterilen beceriler
✓
Davranış deseni analizi
Temel
1.2 sa
✓
Karar mimarisi çerçeveleri
Yetkin
1.4 sa
✓
A/B test tasarımı
Yetkin
1.7 sa
✓
Davranışsal metin yazarlığı
İleri
1.9 sa
P
PickAClass — Ad Soyad
H2O LLM Studio ile Büyük Dil Modellerini İnce Ayarlama (Fine-Tuning)