Üretken Yapay Zekâ ve Büyük Dil Modelleri
Üretken yapay zekâ ve büyük dil modellerinin çalışma mantığını, güçlü yönlerini ve sınırlılıklarını kavrayın.
Üretken yapay zekâ; metin, görsel, ses ve kod gibi çıktılar üretebilir, ancak olasılıksal üretim doğruluk garantisi değildir. Eğitim; büyük dil modellerinin temel yaklaşımını, bağlam penceresi, token, sıcaklık, halüsinasyon, çok kipli kullanım ve çıktı doğrulama konularını iş senaryolarıyla açıklar. Amaç, modelin neyi iyi yaptığı kadar ne zaman uygun olmadığını da değerlendirebilmektir.
Bu Eğitimde Öğrenecekleriniz
- ✓Model yeteneklerini ve sınırlarını bağlam içinde değerlendirme yaklaşımını ve yapay zekâ kullanımının temel sınırlarını açıklamak.
- ✓Uygun kullanım senaryosu, veri girdisi, doğrulama yöntemi ve insan kontrolünü planlamak.
- ✓Maliyet, kalite, gizlilik ve operasyon risklerini kanıtlarla değerlendirip iyileştirme adımı belirlemek.
- ✓Başarı ölçütleri, sorumlular, kayıtlar ve düzenli gözden geçirme adımlarını içeren uygulanabilir plan hazırlamak.
Eğitim İçeriği
1. BÖLÜM — Üretken Yapay Zekânın Temeli
Üretken Yapay Zekânın Temeli bölümünde model yeteneklerini ve sınırlarını bağlam içinde değerlendirme yaklaşımını temel kavramlardan ölçülebilir uygulamalara taşıyın.
2. BÖLÜM — Büyük Dil Modellerinin Çalışması
Büyük Dil Modellerinin Çalışması bölümünde model yeteneklerini ve sınırlarını bağlam içinde değerlendirme yaklaşımını temel kavramlardan ölçülebilir uygulamalara taşıyın.
3. BÖLÜM — Çıktı Kalitesi ve Kontrol
Çıktı Kalitesi ve Kontrol bölümünde model yeteneklerini ve sınırlarını bağlam içinde değerlendirme yaklaşımını temel kavramlardan ölçülebilir uygulamalara taşıyın.
4. BÖLÜM — Güvenli Uygulama ve Seçim
Güvenli Uygulama ve Seçim bölümünde model yeteneklerini ve sınırlarını bağlam içinde değerlendirme yaklaşımını temel kavramlardan ölçülebilir uygulamalara taşıyın.
Öğrendiklerinizi Projenize Dönüştürün
Pazaryeri, online mağaza veya kurumsal dijital ticaret projeniz için KMK'nın deneyimli ekibiyle ihtiyaçlarınızı değerlendirin.