Transformers ve NLP Mühendisliği
Attention ve transformer mimarisi, tokenization, Hugging Face, fine-tuning ve NLP görev pipeline'ları.
Seviye
İleri
Süre
28 saat
Tahmini yayın
2028 Q1
Kategori
Machine Learning ve Deep Learning
Modern dil modellerinin altındaki transformer mimarisini içeriden kavratan ileri kurs. Attention mekanizmasından transformer bloklarına, tokenization'dan Hugging Face ekosistemine, metin sınıflandırma/NER/özetleme gibi NLP görevlerinden fine-tuning'e; LLM'lerin nasıl çalıştığını gerçekten anlayıp uygularsın.
Öğrenilecek teknolojiler
Ne öğreneceksin
- Attention ve transformer mimarisini kavrama
- Tokenization ve embedding'leri anlama
- Hugging Face ile NLP görev pipeline'ları
- Model fine-tuning ve değerlendirme
Kimler için
- NLP'de derinleşmek isteyen ML mühendisleri
- Transformer içini merak eden geliştiriciler
- Dil modelleriyle çalışan araştırmacılar
Müfredat özeti
- 01Attention ve transformer mimarisi
- 02Tokenization ve embeddings
- 03Hugging Face ekosistemi
- 04NLP görevleri (sınıflandırma, NER, özetleme)
- 05Fine-tuning
- 06Değerlendirme ve dağıtım
Diğer kursları keşfet
Machine Learning ve Deep Learning
LLM Fine-Tuning: LoRA, QLoRA ve Hugging Face
Ne zaman fine-tune, veri hazırlama, LoRA/QLoRA ile parametre-verimli eğitim, değerlendirme ve dağıtım.
Machine Learning ve Deep Learning
Machine Learning Bootcamp: Python ve Scikit-learn
Sıfırdan ML: Python, pandas, feature engineering, denetimli/denetimsiz öğrenme ve model değerlendirme.
Machine Learning ve Deep Learning
Deep Learning: PyTorch ile Sinir Ağları
Sinir ağı temelleri, backpropagation, PyTorch, CNN'ler, eğitim döngüsü ve GPU ile hızlandırma.