Bir ülke seçince bölgenizde mevcut kurslar gösterilir.
⏱ 3 sa📚 30 kurs🎧 Sesli versiyon
SageMaker Data Wrangler ve Ground Truth ile Üretken Yapay Zeka için Veri Hazırlığı
Yapılandırılmış, metin tabanlı bir öğrenme formatında SageMaker araçlarını kullanarak üretken yapay zeka modelleri için yüksek kaliteli veri kümeleri hazırlayın, temizleyin ve etiketleyin.
💬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
Yüksek kaliteli veri, başarılı herhangi bir üretken yapay zeka sisteminin temelidir, ancak bu veriyi hazırlamak ve etiketlemek, sürecin en zorlu kısımlarından biri olmaya devam etmektedir. Bu kurs size veri iş akışlarınızı kolaylaştırmak için AWS SageMaker Data Wrangler ve SageMaker Ground Truth'tan nasıl yararlanılacağını öğretir. Açık, yazılı açıklamalar ve pratik adım adım kılavuzlar aracılığıyla, manuel veri manipülasyonundan otomatik, ölçeklenebilir veri hazırlığına geçiş yapacaksınız. Yapılandırılmamış verileri nasıl temizleyeceğinizi, insan döngüsü (human-in-the-loop) doğrulamasını nasıl yöneteceğinizi ve özellikle büyük dil modellerini eğitmek ve ince ayar yapmak için veri kümelerini nasıl biçimlendireceğinizi öğreneceksiniz.
Neler öğreneceksiniz: Makine öğrenimi için veri hazırlama ve insan döngüsü doğrulamasının temel kavramlarını anlayın; Karmaşık kod yazmadan yapılandırılmamış metin verilerini içe aktarmak, temizlemek ve dönüştürmek için SageMaker Data Wrangler'ı yapılandırın; Yüksek kaliteli talimat ayarlama (instruction-tuning) veri kümeleri oluşturmak için SageMaker Ground Truth kullanarak veri etiketleme iş akışları tasarlayın; Eğitim verilerinizin önyargı ve hatalardan arınmış olmasını sağlamak için veri kalitesi kontrolleri ve doğrulama teknikleri uygulayın; Geri alma destekli üretim (retrieval-augmented generation) ve istem-yanıt biçimlendirmesi (prompt-response formatting) dahil olmak üzere üretken yapay zeka kullanım durumları için özel veri kümeleri hazırlayın; Model performansını ve güvenliğini sürekli iyileştirmek için insan geri bildirim döngülerini entegre edin.
Kurs, Data Wrangler ve Ground Truth'un adım adım yapılandırmalarına rehberlik etmeden önce temel tanımlar ve veri mühendisliği temelleriyle başlar. Ham veri alımından, üretken yapay zeka eğitimi için hazır, tamamen hazırlanmış veri kümelerinin dağıtımına kadar ilerleyeceksiniz. Bu kurs, AWS üzerinde veri hazırlamada uzmanlaşmak isteyen veri mühendisleri adayları, yapay zeka geliştiricileri ve bulut meraklıları için tasarlanmıştır. SageMaker veya ileri düzey makine öğrenimi konusunda önceden deneyim gerekmemektedir, ancak bulut kavramlarına temel aşinalık faydalı olacaktır. Yapay zeka projeleriniz için sağlam veri işlem hatları oluşturmaya bugün 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 3 sa 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:
SageMaker Data Wrangler ve Ground Truth ile Üretken Yapay Zeka için Veri Hazırlığı
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
SageMaker Data Wrangler ve Ground Truth ile Üretken Yapay Zeka için Veri Hazırlığı