Dikkat Mekizmaları ve Transformer Modelleri Kursu

Bu derin öğrenme kursu, modern GenAI sistemlerinin temelini oluşturan dikkat mekanizmaları ve transformer modellerine kapsamlı bir giriş sunmaktadır. Geleneksel yapay sinir ağlarından dikkat tabanlı mimarilere geçişi keşfederek başlayın. Toplamsal, çarpımsal ve öz-dikkat (self-attention) mekanizmalarının NLP ve bilgisayarlı görü görevlerinde model doğruluğunu nasıl artırdığını anlayın. Öz-dikkat mekanizmasının işleyişine ve GPT ile BERT gibi modelleri nasıl güçlendirdiğine derinlemesine dalın. Çok kafalı dikkat (multi-head attention) ve transformer bileşenlerinde uzmanlaşmaya doğru ilerleyin ve bunların gelişmiş metin ve görüntü oluşturmadaki rollerini keşfedin. GPT, DALL·E, LLaMa ve BERT içeren demolar aracılığıyla gerçek dünyaya yönelik içgörüler kazanın. Bu kursta başarılı olmak için temel düzeyde yapay sinir ağları, makine öğrenimi kavramları ve Python programlama bilgisine sahip olmalısınız. Bu kursun sonunda şunları yapabileceksiniz: - Dikkat mekanizmalarının derin öğrenme modellerini nasıl geliştirdiğini açıklamak - Öz-dikkat ve çok kafalı dikkat mekanizmalarını uygulamak ve kullanmak - Transformer mimarisini ve gerçek dünyadaki kullanım senaryolarını anlamak - NLP ve görüntü oluşturma alanındaki öncü GenAI modellerini analiz etmek. Yapay zeka geliştiricileri, ML mühendisleri ve veri bilimcileri için idealdir.