Modern Yapay Zeka (AI) modellerinin önceden eğitim verisi olmadan yeni kavramları nasıl sınıflandırdığını ve bunlara nasıl uyum sağladığını anlayın ve sıfır atışlı (zero-shot) teknikleri gerçek dünya senaryolarında uygulamayı 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
Geleneksel makine öğrenimi, tek bir yeni kavramı tanımak için binlerce etiketli örnek gerektirir ve bu da modern geliştirmede büyük darboğazlar yaratır. Sıfır atışlı öğrenme (Zero-shot learning), AI modellerinin eğitim sırasında daha önce hiç görmedikleri verileri başarıyla kategorize etmesini ve anlamasını sağlayarak bu paradigmayı değiştirir. Bu kurs size sıfır atışlı öğrenme ve yapay zekanın geleceğindeki rolü hakkında sağlam, temel bir anlayış kazandıracaktır.
Açık, yazılı açıklamalar ve kavramsal alıştırmalar aracılığıyla, meraklı bir başlangıç seviyesinden, sıfır atışlı yetenekleri kullanarak iş akışlarını güvenle açıklayabilen, analiz edebilen ve tasarlayabilen birine dönüşeceksiniz. Şunları nasıl yapacağınızı öğreneceksiniz: Semantik gömülmeler (semantic embeddings) ve öznitelik tabanlı sınıflandırma dahil olmak üzere sıfır atışlı öğrenmenin temel terminolojisini anlamak; Geleneksel denetimli öğrenmeyi (supervised learning) sıfır atışlı (zero-shot) ve az atışlı (few-shot) öğrenme paradigmalarıyla karşılaştırmak; Modern büyük dil modellerinin (large language models), karmaşık görevleri anında çözmek için sıfır atışlı yönlendirmeyi (zero-shot prompting) nasıl kullandığını keşfetmek; Vektör veritabanlarının (vector databases) ve ortak gömülme alanlarının (joint embedding spaces) metin ve görsel verileri hizalamadaki rolünü analiz etmek; Bilgisayarlı görü (computer vision) ve doğal dil işlemede (natural language processing) sıfır atışlı öğrenmenin gerçek dünya kullanım durumlarını değerlendirmek; Üretim ortamlarında sıfır atışlı modellerin sınırlamalarını ve yaygın tuzaklarını belirlemek.
Temel makine öğrenimi tanımları ve paylaşılan semantik alanların arkasındaki matematiksel sezgi ile başlayacaksınız. Buradan hareketle, önceden eğitilmiş modellerin görülmemiş görevler için nasıl kullanılabileceğini gösteren pratik mimari desenleri okuyacak ve yazılı uygulama senaryolarını inceleyeceksiniz.
Bu kurs, modern AI yeteneklerini anlamak isteyen gelecek vadeden AI uygulayıcıları, yazılım geliştiricileri ve teknoloji meraklıları için tasarlanmıştır. İleri düzey makine öğrenimi matematiği konusunda önceden deneyim gerekmemektedir. Uyarlanabilir, yeni nesil yapay zekanın potansiyelini ortaya çıkarmak için okumaya 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 2 sa 42 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.