Sıfırdan LLM Geliştirme (Part 4: Ders 31 / Ders 41)
Generate fonksiyonundan Gradio arayüzüne — LLM geliştirmenin son bölümü, Ders 31–41.
Güvenli ödeme · PayTR · Ömür boyu erişim
Müfredat
Bölümler, ders süreleri ve ücretsiz önizlemeler
Sıfırdan LLM Geliştirme (Part 4: Ders 31 / Ders40)
- 1Ders 31: Notebook’u Birleştirip Yayına Hazırlamak23 dkKayıt sonrası erişim
- 2Ders 32: LLM için Generate Fonksiyonu Yazmak23 dkKayıt sonrası erişim
- 3Ders 33: Gradio ile Chatbot Arayüzü Geliştirmek-123 dkKayıt sonrası erişim
- 4Ders 34: Gradio ile Chatbot Arayüzü Geliştirmek-234 dkKayıt sonrası erişim
- 5Ders 35: CPU'dan GPU'ya Geçiş ve Batch Processing20 dkKayıt sonrası erişim
- 6Ders 36: Batch Processing ve Padding27 dkKayıt sonrası erişim
- 7Ders 37: Batch Processing ve MPS ile Hızlandırmak11 dkKayıt sonrası erişim
- 8Ders 38: Temperature, Top-P ve Top-K Nedir?29 dkKayıt sonrası erişim
- 9Ders 39: Temperature, Top-P ve Top-K Kodlama21 dkKayıt sonrası erişim
- 10Ders 40: Top-P (Nucleus) Sampling Nedir?19 dkKayıt sonrası erişim
- 11Ders 41: Arayüzü Geliştirip Parametre Kontrolü Eklemek15 dkKayıt sonrası erişim
🔍 Bu kursta neler bulacaksınız?
✅ Tokenleştirme, embedding, attention gibi temel kavramlar
✅ Kodların satır satır açıklaması
✅ Google Colab ortamında çalışılabilir Jupyter Notebook
✅ Üç boyutlu görselleştirmeler ve animasyonlu anlatım
✅ Küçük bir GPT modeli eğitimi ve arayüzü
✅ Quiz'ler, ödevler ve etkileşimli öğrenme
✅ Açık kaynak dosyalar ve topluluk desteği
🧠 Bu kurs kimler için?
• Yapay zeka alanında kendini geliştirmek isteyen öğrenciler
• Mühendisler, istatistikçiler, araştırmacılar
• LLM'leri hem teoride hem pratikte anlamak isteyen herkes
Bu kursla ilgileniyor musunuz?
Kayıt olmak ve kursa başlamak için aşağıdaki butona tıklayın.
Güvenli ödeme · PayTR · Ömür boyu erişim