Üretken Yapay Zeka: Temel Modeller Eğitimi

Eğitim Hakkında

Bu eğitim, üretken yapay zekanın omurgasını oluşturan temel modellerin (foundation models) nasıl eğitildiğini, hangi modalitelerde neler yapabildiğini ve kurumsal ihtiyaçlara nasıl uyarlanacağını kavramak isteyen teknik liderler ve uzmanlar için tasarlanmıştır. Katılımcılar dil, görüntü, ses ve çok modlu modelleri deneyimler, değerlendirir ve seçim çerçevesi oluşturur.

Neden Bu Eğitim?

Bütüncül Kavrayış. Dil, görüntü, ses ve video üreten modellerin ortak ilkelerini ve farklarını tek bir çerçevede kavrayın.

Gerekçeli Model Seçimi. Yetenek, maliyet, lisans, veri gizliliği ve uyarlama ihtiyacına göre temel modelleri sistematik biçimde seçin.

Yönetişime Hazırlık. EU AI Act genel amaçlı model yükümlülüklerini ve ISO/IEC 42001 çerçevesini kurumsal stratejiye bağlayın.

“Temel modeller hazır bir çözüm değil, güçlü bir başlangıç noktasıdır; kurumsal değeri doğru seçim, uyarlama ve yönetişim belirler.”

Ön Koşullar

Makine Öğrenmesi Temeli — Eğitim verisi, model, doğrulama ve aşırı öğrenme gibi temel kavramlara aşinalık.
Python Okuryazarlığı — Rehberli not defterlerini çalıştırabilecek ve basit Python kodunu okuyabilecek düzey.
Üretken YZ Deneyimi — En az bir sohbet asistanı veya görsel üretim aracını iş amaçlı denemiş olmak.
Çalışma Ortamı — Tarayıcı ve internet erişimi olan bilgisayar; not defteri ortamı eğitimde sağlanır.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiTemel model kavramını ve öz-denetimli ön eğitimin mantığını kavramak, ölçekleme ve hizalama süreçlerini anlamak ve güncel dil modeli ailelerini karşılaştırmak.

Modül 1

Temel Model Kavramı ve Evrimi

Göreve özel modellerden genel amaçlı temel modellere
Öz-denetimli öğrenme ve etiketsiz veriden temsil
Transformer mimarisinin modaliteler arası rolü
Ortaya çıkan yetenekler ve bağlam içi öğrenme
Temel modellerin sınırları: halüsinasyon ve yanlılık
Tartışma: Temel modeller kurum yapısını nasıl değiştirir?

Modül 2

Ön Eğitim, Ölçekleme ve Hizalama

Ön eğitim verisi: kaynaklar, filtreleme ve veri kalitesi
Ölçekleme yasaları: parametre, veri ve hesaplama dengesi
Talimat ayarı ve insan geri bildirimiyle hizalama
Akıl yürütme modelleri ve çıkarım zamanı hesaplama
Uzman karışımı (Mixture of Experts) mimarisi
Demo: Temel ve talimat ayarlı modelin yanıt farkı

Modül 3

Dil Modeli Aileleri ve Ekosistem

Kapalı modeller: GPT, Claude ve Gemini aileleri
Açık ağırlıklı modeller: Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek
Küçük dil modelleri ve cihaz üzerinde çalıştırma
Model kartları, lisans türleri ve kullanım kısıtları
Hugging Face Hub'da model keşfi ve inceleme
Laboratuvar: Üç modelin aynı görev setinde kıyaslanması

Modül 4

Gömme Modelleri ve Temsil

Metin gömmeleri ve anlamsal benzerlik mantığı
Gömmelerin arama, kümeleme ve öneride kullanımı
Çok dilli gömme modelleri ve Türkçe performansı
Gömme uzayının görselleştirilmesi ve yorumlanması
Laboratuvar: Kurum belgeleriyle anlamsal benzerlik
Günün değerlendirmesi ve görsel modeller gününe köprü

Günün hedefiDifüzyon tabanlı görsel üretimin, konuşma ve ses modellerinin ve çok modlu modellerin çalışma prensiplerini kavramak ve kurumsal kullanım senaryolarında denemek.

Modül 1

Görsel Üretim ve Difüzyon Modelleri

GAN'lardan difüzyon modellerine görsel üretimin evrimi
Gürültü ekleme ve giderme süreci: sezgisel anlatım
Gizli uzay difüzyonu ve metin koşullandırma
Stable Diffusion, FLUX ve ticari görsel üretim servisleri
Görsel düzenleme: inpainting ve ControlNet
Laboratuvar: diffusers ile metinden görsel üretimi

Modül 2

Görsel-Dil ve Çok Modlu Modeller

CLIP ile görüntü ve metnin ortak temsil uzayı
Görsel soru yanıtlama ve belge anlama yetenekleri
Çok modlu dil modelleriyle grafik ve tablo yorumlama
Segment Anything gibi görsel temel modeller
Kurumsal senaryo: saha fotoğrafından hasar raporu
Laboratuvar: Çok modlu modelle fatura ve form analizi

Modül 3

Konuşma ve Ses Temel Modelleri

Whisper ile çok dilli konuşma tanıma
Metinden konuşmaya (TTS) ve ses klonlama yetenekleri
Gerçek zamanlı sesli asistan mimarileri
Ses deepfake riski ve rıza gereklilikleri
Çağrı merkezi ve toplantı dökümü kullanım senaryoları
Laboratuvar: Türkçe toplantı kaydının döküm ve özeti

Modül 4

Video Üretimi ve Sentetik Medya

Metinden videoya modellerin temel yaklaşımları
Tutarlılık, süre ve hesaplama maliyeti sınırları
Eğitim ve pazarlama içeriğinde video üretimi
İçerik kaynağı doğrulama: C2PA ve dijital filigranlar
Demo: Kısa ürün tanıtım videosu üretim akışı
Günün özeti ve uyarlama ile seçim gününe hazırlık

Günün hedefiUyarlama seçeneklerini karşılaştırmak, kurumsal değerlendirme ve seçim çerçevesi oluşturmak, platform ve maliyet kararlarını vermek ve yönetişimi planlamak.

Modül 1

Temel Modelleri Uyarlama Yelpazesi

İstem tasarımı, RAG, ince ayar ve sıfırdan eğitim kıyası
Parametre verimli ince ayar (LoRA) kavramsal bakışı
Damıtma ile küçük ve uzman model elde etme
Araç kullanımı ve etmen yapıları ile yetenek genişletme
Uyarlama yönteminin veri, maliyet ve bakım etkisi
Atölye: Üç kurum senaryosu için uyarlama kararı

Modül 2

Değerlendirme ve Benchmarklar

Genel benchmarkların anlamı ve veri kirliliği riski
HELM ve topluluk sıralamalarının doğru okunması
Kuruma özgü değerlendirme seti oluşturma yöntemi
Kalite, gecikme, güvenlik ve maliyet puan kartı
Kırmızı takım testleri ve güvenlik değerlendirmesi
Laboratuvar: Model seçimi için ağırlıklı puan kartı

Modül 3

Platformlar, Maliyet ve Yönetişim

Azure AI Foundry, Amazon Bedrock ve Vertex AI kıyası
API, yönetilen barındırma ve kurum içi kurulum seçenekleri
Toplam sahip olma maliyeti ve GPU kapasite planlaması
EU AI Act genel amaçlı yapay zeka modeli yükümlülükleri
ISO/IEC 42001 ve NIST AI RMF ile risk yönetimi
KVKK, veri yerleşimi ve tedarikçi bağımlılığı riski

Modül 4

Kurumsal Temel Model Stratejisi ve Kapanış

Grup çalışması: kurum için model portföyü tasarımı
Sunumlar ve seçim gerekçelerinin tartışılması
12 aylık üretken yapay zeka yetkinlik yol haritası
Eğitim değerlendirmesi ve interaktif Soru-Cevap
Sertifika takdimi ve değerlendirme şablonlarının teslimi
İleri öğrenme kaynakları ve kapanış oturumu

Eğitim Kazanımları

Temel Model Bilgisi — Temel modellerin öz-denetimli ön eğitim, ölçekleme ve hizalama süreçlerini net biçimde açıklayabileceksiniz.
Ekosistem Hakimiyeti — Kapalı ve açık ağırlıklı model ailelerini yetenek, lisans ve kullanım kısıtlarıyla karşılaştırabileceksiniz.
Görsel Üretim — Difüzyon modellerinin çalışma mantığını kavrayıp kurumsal görsel üretim senaryolarını değerlendirebileceksiniz.
Ses ve Çok Modluluk — Konuşma, görsel-dil ve video modellerini belge, çağrı ve saha süreçlerinde nasıl kullanacağınızı bileceksiniz.
Uyarlama Kararı — İstem tasarımı, RAG, ince ayar ve damıtma seçenekleri arasında gerekçeli uyarlama kararı verebileceksiniz.
Model Değerlendirme — Benchmark sonuçlarını doğru okuyup kuruma özgü ağırlıklı puan kartıyla model seçimi yapabileceksiniz.
Platform ve Maliyet — Bulut platformları ve kurum içi seçenekler için toplam sahip olma maliyetini karşılaştırabileceksiniz.
Yönetişim Planı — EU AI Act, ISO/IEC 42001 ve KVKK gerekliliklerini içeren bir temel model yönetişim planı hazırlayacaksınız.

Kimler İçin Uygundur?

Yapay zeka ve veri ekibi liderleri
çözüm ve kurumsal mimarlar
veri bilimciler
ürün yöneticileri ve üretken yapay zeka yatırımlarını teknik olarak değerlendiren uzmanlar.

Sıkça Sorulan Sorular

Üretken Yapay Zeka: Temel Modeller Eğitimi kimler için uygundur?

Program; yapay zeka ve veri ekibi liderleri, çözüm mimarları, veri bilimciler, ürün yöneticileri ve kurumun üretken yapay zeka model ve platform kararlarına teknik katkı veren uzmanlar için tasarlanmıştır.

Temel model (foundation model) nedir?

Temel model, çok büyük ve çeşitli veri üzerinde öz-denetimli yöntemlerle önceden eğitilen ve istem, ince ayar veya RAG gibi yollarla pek çok farklı göreve uyarlanabilen genel amaçlı yapay zeka modelidir. GPT, Claude, Llama ve Stable Diffusion bu modellere örnektir.

Eğitim ne kadar sürer ve hangi konuları kapsar?

Eğitim 3 tam gün ve 12 modülden oluşur. İlk gün temel model kavramı ve dil modelleri, ikinci gün görüntü, ses, video ve çok modlu modeller, üçüncü gün uyarlama, değerlendirme, platform seçimi ve yönetişim işlenir.

Eğitim yoğun kodlama gerektiriyor mu?

Hayır. Laboratuvarlar rehberli not defterleri ve platform demoları üzerinden yürütülür; Python kodunu okuyabilmek yeterlidir. Model eğitimi ve ince ayar kodlamasına odaklanan ekipler için ayrı ileri düzey programlar bulunmaktadır.

Kurumun kendi senaryolarına göre uyarlanabilir mi, sertifika veriliyor mu?

Evet. Model seçimi ve strateji atölyeleri kurumun sektörüne, veri gizliliği gereksinimlerine ve mevcut bulut altyapısına göre kurgulanabilir. Programı tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi sertifikası alır.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Katılım Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika

ÜRETKEN YAPAY ZEKA: TEMEL MODELLER EĞİTİMİ

Eğitim Hakkında

Neden Bu Eğitim?

Ön Koşullar

Eğitim İçeriği

Temel Model Kavramı ve Evrimi

Ön Eğitim, Ölçekleme ve Hizalama

Dil Modeli Aileleri ve Ekosistem

Gömme Modelleri ve Temsil

Görsel Üretim ve Difüzyon Modelleri

Görsel-Dil ve Çok Modlu Modeller

Konuşma ve Ses Temel Modelleri

Video Üretimi ve Sentetik Medya

Temel Modelleri Uyarlama Yelpazesi

Değerlendirme ve Benchmarklar

Platformlar, Maliyet ve Yönetişim

Kurumsal Temel Model Stratejisi ve Kapanış

Eğitim Kazanımları

Kimler İçin Uygundur?

Sıkça Sorulan Sorular

Sertifikalandırma

Eğitim Bilgileri

Benzer Programlar

Yapay Zeka Güvenliğine Giriş Eğitimi

Yapay Zeka Kurumsal Strateji Yönetimi Eğitimi

Yapay Zeka Küresel Yönetişim Çerçeveleri Eğitimi