“Yapay genel zeka” ve “üretken yapay zeka” çalışmalarının dönüştürücü etkisini daha önce defalarca tartıştık. Bu alandaki okur yazarlığın ve adaptasyonun herkes için gereklilik olduğu konusunda da nihayet iş dünyası olarak hem fikiriz. Bu yüzden teknoloji geliştiren kurumların sağladığı ücretsiz eğitimler çok değerli. Bu eğitimlerden en kapsamlı olanlarından birisi de Google Cloud altında.
Karşınızda “10 derste A’dan Z’ye Generative AI” kursu.
1. Üretken Yapay Zeka’ya Giriş
Üretken yapay zekanın ne olduğunu, nasıl kullanıldığını ve geleneksel makine öğrenme yöntemlerinden nasıl farklı olduğunu açıklamayı hedefleyen başlangıç seviyesinde bir ders.
2. Büyük Dil Modellerine Giriş
Büyük dil modellerinin (LLM) ne olduğunu, kullanım alanlarını ve LLM performansını artırmak için isterlerin (promt) nasıl oluşturulması gerektiğini öğreten başlangıç seviyesinde bir ders.
3. Sorumlu AI’ya Giriş
Sorumlu AI’ın ne olduğunu, neden önemli olduğunu ve Google’ın ürünlerinde sorumlu AI’ı nasıl uyguladığını gösteren başlangıç seviyesinde bir ders. Bu derste aynı zamanda Google’ın 7 AI ilkesini de tanıma şansı bulacaksınız.
4. Üretken Yapay Zeka’nın Temelleri
Bu aslında yukarıdaki 3 kursu tamamladığınız noktada girdiğiniz ufak bir sınav. Burada şayet yeterli bir puan alırsanız, minik bir sertifika da sayılabilecek bir rozet almaya hak kazanıyorsunuz. Hem de öğrendiklerinizi pekiştirdiğiniz bir ders tamamlamış oluyorsunuz.
Aslında bu ilk dört kursu herkes almalı. Devam ettikçe biraz daha işin derinliklerine dalmış oluyorsunuz.
Gelin, derinlere de birlikte bakalım:
5. Görüntü Oluşturmaya Giriş
Bu ders görüntü oluşturma alanında yakın zamanda umut vadeden bir makine öğrenimi modeli ailesi olan ve ilhamını fizikten, özellikle de termodinamikten alan bir disiplin olan “difüzyon” modelinin mantığını öğretiyor. Oldukça ilgi çekici.
6. Uygulamalı Kodlayıcı-Çözücü Mimarisi Dersi
Makine çevirisi, metin özetleme ve soru yanıtlama gibi “dizi-dizilim” görevleri için güçlü ve yaygın bir makine öğrenimi mimarisi olan “kodlayıcı-çözücü” mimarinin özetini sunan bir ders. Kodlayıcı-çözücü mimarisinin ana bileşenleri hakkında bilgi edinmek ve bu modelleri nasıl eğiteceğinizi ve sunacağınızı uygulamalı şekilde öğremek için de ideal.
7. Dikkat Mekanizması
Beynimizdeki sinir ağlarının ve dikkat mekanizmasının nasıl çalışıtğına dair ufuk açıcı bu derste makine çevirisi, metin özetleme ve soru yanıtlama da dahil olmak üzere çeşitli makine becerilerinin performansını nasıl arttırabileceğinizi öğreniyorsunuz.
8. Dönüştürücü Modeller ve BERT Modeli
Öz-dikkat (self-attention) mekanizması gibi dönüştürücü (transformer) mimarinin ana bileşenleri hakkında ve BERT modelini oluşturan temel prensipleri anlatan bir ders. Bu sayede BERT’in kullanılabileceği farklı görevler hakkında da bilgi edinmek; örneğin metin sınıflandırma, soru yanıtlama ve doğal dil çıkarımı gibi alanlarda bilgi sahibi olmak mümkün.
9. Görüntü Altyazılama Modelleri Oluşturma.
Görüntülerin cümlelerle açıklanması nam-ı diğer “bilgisayarla görme ve doğal dil işleme” olarak da açıklanan “Image Captioning” hakkında bilgi sahibi olabileceğiniz bir ders sayesinde bir görüntü altyazı modelinin farklı bileşenleri hakkında bilgi edinebilmeyi ve modelinizi eğitmeyi hatta modelinizi değerlendirme tekniklerini öğrenebilirsiniz.
10. Üretken Yapay Zeka Stüdyosuna Giriş.
Bu kursta Generative AI Studio’nun ne olduğunu, özelliklerini ve imkanlarını öğrenebilirsiniz. Dilerseniz demo bir ürün geliştirerek onu nasıl kullanacağınızı da öğrebilir ve kendi uygulamanızı nasıl geliştirebileceğinizi veya onu işinize nasıl entegre edebileceğinizi öğrenebilirsiniz.
Sizin de takip ettiğiniz eğitimler varsa paylaşın, birlikte değerlendirelim.