Transformer Mimarileri ve Çok Modlu (Multimodal) Modeller

Bu kurs, sizi ilk sıralı modellerden günümüzün yapay zeka atılımlarına güç veren gelişmiş çok modlu (multimodal) sistemlere götürerek modern transformer mimarilerinin temellerini ve gelişimini inceler. Güçlü kavramsal derinliği pratik gösterimlerle birleştiren bu kurs; dikkat mekanizmaları (attention mechanisms), transformer tasarımı, verimlilik yenilikleri ve büyük ölçekli eğitim stratejileri boyunca yapılandırılmış bir yolculuk sunar. Sıralı verileri modellemedeki güçlü yönlerini ve sınırlılıklarını inceleyerek Yinelenen Yapay Sinir Ağlarını (RNN'ler), LSTM'leri ve GRU'ları anlayarak başlayacaksınız. Buradan dikkat mekanizmalarına ve çok kafalı dikkat (multi-head attention) yapısına geçiş yapacak, transformer modellerinin kaybolan gradyanlar ve uzun vadeli bağımlılık modelleme gibi uzun süredir devam eden zorlukların üstesinden nasıl geldiğini keşfeceksiniz. Kurs ilerledikçe, kodlayıcı-kod çözücü (encoder-decoder) mimarileri, sinüzoidal gömmeler ve RoPE gibi konumsal kodlama teknikleri ile Flash Attention, GQA ve Mixture of Experts (MoE) gibi verimlilik yenilikleri hakkında derin bir anlayış geliştireceksiniz. Kurs daha sonra çok modlu öğrenme ve benzerlik tabanlı sistemlere doğru genişler. Vision Transformers (ViT'ler), gömme hizalama teknikleri, kontrastif öğrenme ve daha fazlasını keşfedeceksiniz.