Üretken yapay zeka, kurumların akıllı uygulamalar geliştirme biçimini önemli ölçüde dönüştürmektedir. Implement Generative AI Engineering with Azure Databricks (DP-3028-A) eğitimi, Azure Databricks'in ölçeklenebilir altyapısından yararlanarak üretken yapay zeka çözümlerinin tasarlanması, geliştirilmesi ve operasyonel olarak yönetilmesine odaklanır.

Katılımcılar eğitim boyunca büyük dil modellerine (LLM) dayalı çözümlerin mühendislik süreçlerini inceler. Retrieval-Augmented Generation (RAG), model fine-tuning, değerlendirme yöntemleri ve üretken yapay zeka uygulamalarının performansının ölçülmesi gibi temel konular uygulama perspektifiyle ele alınır.

Eğitim, insan ve makine zekasının birlikte kullanıldığı gerçek dünya senaryolarına odaklanırken Spark tabanlı veri işleme, modern makine öğrenmesi iş akışları ve üretim ortamlarına uygun AI uygulamalarını kapsar. Program sonunda katılımcıların deneysel AI çalışmalarından operasyonel kullanıma geçiş sürecini anlamaları ve Azure Databricks üzerinde LLMOps yaklaşımıyla üretken yapay zeka çözümlerini yönetebilmeleri hedeflenir.

Azure Databricks ile Üretken Yapay Zekâ Mühendisliği Uygulama (DP-3028-A) Eğitimi programına Online Instructor-Led (canlı sanal sınıf) veya Classroom Based (sınıf eğitimi) formatlarında doğrudan katılım sağlayabilirsiniz. Ayrıca bu eğitimi kurumunuza özel olarak Online Instructor-Led, Classroom Based veya Onsite (yerinde eğitim) formatlarında, tercih ettiğiniz tarih ve lokasyonda organize edebiliriz. Detaylı bilgi ve kurumunuza özel planlama için bizimle iletişime geçebilirsiniz.

Kurumsal gruplar için bu eğitimi, kurumunuza özel Onsite (yerinde eğitim) formatında organize edebiliriz.

Önkoşullar

Katılımcıların aşağıdaki bilgi ve deneyimlere sahip olmaları önerilir:

Temel yapay zeka ve makine öğrenmesi kavramlarına aşinalık
Azure Databricks ortamlarıyla çalışma deneyimi
Veri mühendisliği veya veri bilimi iş akışları hakkında bilgi
Python veya benzeri programlama dilleriyle ilgili temel deneyim

Kimler Katılmalı

Bu eğitim özellikle:

Gelişmiş AI modelleri geliştiren veri bilimciler,
AI sistemlerini operasyonel hâle getiren makine öğrenmesi mühendisleri,
Üretken yapay zeka uygulamaları geliştiren AI mühendisleri,
Azure Databricks kullanarak AI çözümlerini ölçeklendirmek isteyen teknik profesyoneller

için tasarlanmıştır.

Neler Öğreneceksiniz

Eğitimin sonunda katılımcılar:

Azure Databricks bağlamında üretken yapay zeka mühendisliğinin temel kavramlarını açıklayabilir,
Retrieval-Augmented Generation mimarileri tasarlayabilir ve uygulayabilir,
AI iş akışlarında çok aşamalı ve agent tabanlı reasoning tekniklerini kullanabilir,
Büyük dil modellerini belirli alan ve görevlere yönelik olarak fine-tune edebilir,
Üretken yapay zeka sistemlerini güncel performans ve kalite ölçütleriyle değerlendirebilir,
Etik ve uyumlu çözümler geliştirmek için Responsible AI prensiplerini uygulayabilir,
LLMOps uygulamalarından yararlanarak üretken yapay zeka çözümlerini yönetebilir ve operasyonel hâle getirebilir.

Eğitim İçeriği

Üretken Yapay Zeka ve Büyük Dil Modellerinin Temelleri

Bu bölümde üretken yapay zekanın modern AI platformlarındaki yeri ve büyük dil modellerinin temel çalışma prensipleri ele alınır.

Üretken yapay zekaya ve modern AI platformlarındaki rolüne genel bakış
Büyük dil modellerini ve transformer mimarilerini anlama
Kurumsal üretken yapay zeka çözümlerinin yaygın kullanım senaryoları
Üretken yapay zeka sistemlerini büyük ölçekte kullanıma alırken karşılaşılan temel zorluklar

Üretken Yapay Zeka İş Yükleri için Azure Databricks

Azure Databricks'in üretken yapay zeka uygulamalarında veri işleme ve makine öğrenmesi iş akışlarını nasıl desteklediği incelenir.

Birleşik analitik platformu olarak Azure Databricks'e giriş
Dağıtık AI iş yüklerinde Apache Spark kullanımı
Üretken yapay zeka uygulamalarına yönelik veri pipeline'larının yönetilmesi
Databricks ile Azure AI servislerinin entegrasyonu

Retrieval-Augmented Generation Mimarileri

Bu bölümde büyük dil modellerinin harici bilgi kaynaklarıyla desteklenmesini sağlayan RAG yaklaşımı ele alınır.

Retrieval-Augmented Generation prensipleri
Vector search ile dil modellerini birlikte kullanma
Bağlamsal veri erişimi için pipeline tasarlama
Harici bilgi kaynaklarından yararlanarak yanıt doğruluğunu ve ilgililiğini geliştirme

Çok Aşamalı ve Agent Tabanlı Reasoning Yaklaşımları

Üretken yapay zeka sistemlerinde daha kapsamlı iş akışları oluşturmak amacıyla çok adımlı ve agent tabanlı yöntemler incelenir.

Üretken yapay zeka sistemlerinde multi-step reasoning yaklaşımını anlama
Büyük dil modelleriyle agent tabanlı iş akışları tasarlama
AI pipeline'larında araç ve API'lerin orkestrasyonu
Zincirlenmiş reasoning yaklaşımlarıyla karar verme süreçlerini geliştirme

Büyük Dil Modellerinde Fine-Tuning

Katılımcılar, genel amaçlı büyük dil modellerini belirli alanlara veya görevlere uyarlamak için kullanılabilecek fine-tuning yöntemlerini inceler.

Fine-tuning tekniklerine ve yaklaşımlarına genel bakış
Supervised fine-tuning için veri setlerinin hazırlanması
Parameter-efficient tuning yöntemleri
Fine-tune edilmiş modellerde elde edilen iyileştirmelerin değerlendirilmesi

Üretken Yapay Zeka Sistemlerinin Değerlendirilmesi

Bu bölüm, LLM tabanlı sistemlerin performans ve çıktı kalitesinin ölçülmesine odaklanır.

Büyük dil modelleri için temel değerlendirme metrikleri
Otomatik ve human-in-the-loop değerlendirme stratejileri
Bias, hallucination ve model drift sorunlarının belirlenmesi
Benchmarking ve sürekli iyileştirme uygulamaları

Responsible AI ve Yönetişim

Üretken yapay zeka çözümlerinin sorumlu, etik ve kurumsal gereksinimlerle uyumlu biçimde geliştirilmesine yönelik konular ele alınır.

Üretken AI sistemlerinde Responsible AI prensipleri
Risk, bias ve etik sorunların yönetilmesi
Kurumsal ve düzenleyici standartlara uyumun sağlanması
AI çözümlerine yönelik yönetişim çerçevelerinin uygulanması

LLMOps ile Üretken Yapay Zeka Çözümlerinin Yönetimi

Son bölümde üretken yapay zeka çözümlerinin deney aşamasından üretim ortamına taşınması ve yaşam döngüsü boyunca yönetilmesi incelenir.

Large Language Model Operations (LLMOps) yaklaşımına giriş
Modellerin versiyonlanması, izlenmesi ve yaşam döngüsünün yönetilmesi
Üretken yapay zeka uygulamalarının production ortamına dağıtılması
Azure Databricks kullanarak AI sistemlerinin ölçeklendirilmesi ve sürdürülebilir şekilde yönetilmesi

Neden Bizi Seçmelisiniz

1995’ten beri Birleşik Krallık merkezli lider bir global eğitim sağlayıcısıyız.

Azure Databricks ile Üretken Yapay Zekâ Mühendisliği Uygulama (DP-3028-A) Turkmenistan eğitimine Bilginç IT Academy'nin canlı ve etkileşimli sanal sınıf ortamında katılabilirsiniz. Online Instructor-Led eğitimlerimize bireysel olarak genel katılıma açık (Public) sınıflardan katılabileceğiniz gibi, kurumunuza özel (Private / In-house) bir sınıf da planlayabilirsiniz.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Online Instructor-Led
Katılım Modeli (Participation Model): Genel Katılıma Açık (Public) / Kuruma Özel (Private / In-house)
Canlı ve Etkileşimli Eğitim: Eğitmeninizle gerçek zamanlı iletişim kurun; soru-cevap, uygulama ve grup çalışmalarıyla öğrenme sürecine aktif olarak katılın.
Esnek Katılım: Evinizden, ofisinizden veya internet erişiminizin bulunduğu herhangi bir lokasyondan eğitime katılın.
Uzman Eğitmen Kadrosu: Sektör deneyimine sahip, alanında yetkin eğitmenlerden güncel ve uygulanabilir bilgiler edinin.
30 Yılı Aşkın Deneyim: Bilginç IT Academy'nin 1995 yılından bu yana süregelen eğitim uzmanlığından yararlanın.
Dünya Genelinde Erişim: Turkmenistan dahil dünyanın farklı lokasyonlarından canlı sanal sınıflarımıza katılabilir veya kurumunuza özel online eğitim planlayabilirsiniz.

Implement Generative AI engineering with Azure Databricks (DP-3028-A) Turkmenistan eğitimine yüz yüze sınıf ortamında katılabilirsiniz. Classroom Based eğitimlerimiz genel katılıma açık (Public)sınıflar veya kurumunuza özel (Private / In-house)sınıflar şeklinde planlanabilir.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Classroom Based
Katılım Modeli (Participation Model): Genel Katılıma Açık (Public) / Kuruma Özel (Private / In-house)
Yüz Yüze Öğrenme: Eğitmeniniz ve diğer katılımcılarla doğrudan iletişim kurarak etkileşimli bir sınıf deneyimi yaşayın.
Deneyimli Eğitmenler: Sektörde uzun yıllara dayanan deneyime sahip uzmanlardan gerçek dünya örnekleriyle öğrenin.
Profesyonel Eğitim Ortamı: Teknolojik altyapısı güçlü, konforlu ve öğrenmeye uygun sınıflarda eğitim alın.
Uygulamalı Öğrenme: Eğitim içeriğine bağlı olarak uygulamalar, senaryolar, vaka çalışmaları ve eğitmen yönlendirmeli çalışmalarla teorik bilgilerinizi pratiğe dönüştürün.

Implement Generative AI engineering with Azure Databricks (DP-3028-A) Turkmenistan eğitimini kurumunuza özel olarak kendi ofisinizde veya tercih ettiğiniz lokasyonda gerçekleştirebilirsiniz. Bilginç IT Academy eğitmenleri, kurumunuzun ihtiyaçlarına göre planlanan eğitim için belirlediğiniz lokasyona gelebilir.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Onsite
Katılım Modeli (Participation Model): Kuruma Özel (Private / In-house)
Tercih Ettiğiniz Lokasyonda Eğitim: Eğitimi şirketinizin ofisinde veya belirlediğiniz farklı bir lokasyonda organize edin.
Kuruma Özel İçerik: Eğitim programını şirketinizin projelerine, ekip yapısına, mevcut yetkinlik seviyesine ve iş ihtiyaçlarına göre uyarlayın.
Ekip Odaklı Öğrenme: Ekibinizin aynı içerik ve yaklaşım etrafında gelişmesini sağlayarak kurum içi bilgi paylaşımını ve iş birliğini güçlendirin.
Esnek Planlama: Eğitim tarihini, lokasyonunu ve programını kurumunuzun operasyonel ihtiyaçlarına göre planlayın.
Global Eğitim Organizasyonu: Eğitimi Turkmenistan lokasyonunda veya tercih ettiğiniz farklı bir ülkede/lokasyonda kurumunuza özel olarak organize edebilirsiniz.

Implement Generative AI engineering with Azure Databricks (DP-3028-A) Turkmenistan Eğitimi