Skip to content

Loading...

Hero Background
İleri Seviye10 Gün

Kapsamlı Doğal Dil İşleme (NLP) ve Modern Dil Modelleri Eğitimi

Bilgisayarların insan dilini anlamasını ve üretmesini sağlayan yapay zeka tekniklerini keşfedin. Python ile metin analizi, duygu analizi, chatbot geliştirme ve modern LLM (Transformer) mimarilerini uçtan uca tasarlayın.

Hemen Kaydol

Eğitim Hakkında

Doğal Dil İşleme (NLP), bilgisayarların insan dilini anlaması, yorumlaması ve üretmesi için geliştirilen yapay zeka tekniklerinin bir alt alanıdır. NLP, metin analizi, duygu analizi, çeviri, metin sınıflandırma, chatbot geliştirme gibi birçok alanda kullanılmaktadır. Python, geniş kütüphane desteği ve güçlü araçları sayesinde NLP uygulamalarını geliştirmek için en çok tercih edilen dillerden biridir.
Bu eğitim, NLP’nin temel kavramlarından başlayarak, Python kullanarak metin ön işleme, özellik mühendisliği, model eğitimi ve değerlendirme gibi süreçleri öğretmeyi amaçlamaktadır.

Eğitim Metodolojisi

Geniş Kütüphane Desteği: NLTK, spaCy, Transformers gibi en güçlü NLP kütüphaneleriyle uygulamalı metin işleme.

Modern Yaklaşım: Sadece geleneksel NLP değil, RAG, Multimodal LLM ve Agentic NLP gibi 2025 vizyonunu yansıtan ileri teknikler.

Büyük Veri Analizi: İşletmeler için anlamlı içgörüler sağlayan büyük metin veri kümelerini analiz etme yeteneği.

Kimler İçindir?

Doğal dil işleme tekniklerini öğrenmek isteyen, programlamaya aşina olan yeni başlayanlar.
Metin verisini işleyerek anlamlı içgörüler çıkarmak isteyen veri bilimciler ve analistler.
Chatbot ve metin tabanlı otomasyon projeleri geliştirmek isteyen yazılım geliştiriciler.
Müşteri geri bildirimlerini analiz etmek isteyen pazarlama ve müşteri hizmetleri profesyonelleri.
Dil modellerini araştırmalarına entegre etmek isteyen akademisyenler ve araştırmacılar.

Neden Bu Eğitim?

1

E-ticaret, sağlık, hukuk gibi geniş sektörlerde hızla büyüyen otomasyon projelerini hayata geçirmek için.

2

Günümüz teknoloji dünyasında en çok aranan ve yüksek maaşlı iş fırsatları sunan NLP uzmanlığını kazanmak için.

3

İnsan dilini makinelerin anlayabileceği bir forma dönüştürerek kullanıcı deneyimini inovatif şekilde iyileştirmek için.

Kazanımlar

Web scraping, OCR veya API'ler aracılığıyla ham veriyi toplayıp PII (kişisel veri) maskelemesi ile güvenli şekilde temizleme ve hazırlama yeteneği.
Word2Vec, BERT embeddings gibi tekniklerle metinleri vektörel olarak ifade etme ve istatistiksel modeller kurma yetkinliği.
BERT, GPT-4, T5 gibi modern LLM mimarilerini kullanarak metin özetleme, soru-cevap (QA) ve makine çevirisi sistemleri tasarlama becerisi.
Geliştirilen modellerin hata analizini yapabilme (Confusion matrix) ve LIME/SHAP gibi araçlarla modellerin kararlarını istatistiksel metriklerle (BLEU, ROUGE) açıklayabilme.

Gereksinimler

Temel-Orta seviyede Python programlama diline hakimiyet.
Makine öğrenmesi algoritmaları ve veri işleme mantığı hakkında temel bilgi.
Derin öğrenme modellerinin (Neural Networks) temel çalışma prensiplerine aşinalık (Tavsiye edilir).

Eğitim Müfredatı

NLP’nin Tanımı ve Evrimi

  • Dil bilimi ⇄ bilgisayar bilimi kesişimi
  • Kural-tabanlı dönemin (1950-90) sınırları
  • İstatistiksel patlama (Brown Corpus → n-gram)
  • Derin öğrenme & Transformer devrimi

NLP’nin Günlük Hayatta Görünümü

  • Akıllı klavye ve otomatik altyazı
  • Spam filtresi ve e-ticaret arama

Dil Seviyeleri & Analiz Katmanları

  • Fonoloji ve Morfoloji
  • Sözdizim (Syntax) ve Budaksal (Phrase) Analiz
  • Anlamsal Analiz
  • Pragmatik & söylem (discourse) analizi

NLP–AI–ML İlişkisi

  • NLP ⊂ ML · ML ⊂ AI
  • Symbolic vs probabilistic vs neural NLP

Araştırma Trendleri (2025 ve sonrası)

  • Multimodal LLM
  • Retrieval-Augmented Generation (RAG)
  • Tool-Augmented LLM ve Agentic NLP
  • Veri sorumluluğu & sürdürülebilir AI

Eğitmen

Şükrü Yusuf Kaya

Şükrü Yusuf Kaya

AI Danışmanı & Eğitmen

Şükrü Yusuf KAYA, yapay zeka teknolojilerinin küresel iş ortamına entegrasyonuna liderlik eden, uluslararası deneyime sahip bir Yapay Zeka Danışmanı ve Teknoloji Stratejistidir. 6 farklı ülkeye yayılan operasyonlarıyla, teknolojinin teorik sınırları ile pratik iş ihtiyaçları arasındaki boşluğu dolduruyor; bankacılık, e-ticaret, perakende ve lojistik gibi veri açısından kritik sektörlerdeki uçtan uca yapay zeka projelerini yönetiyor. Teknik uzmanlığını özellikle Üretken Yapay Zeka ve Büyük Dil Modelleri (LLM) konusunda derinleştiren KAYA, kuruluşların kısa vadeli çözümlere güvenmek yerine geleceği şekillendiren mimariler inşa etmelerini sağlıyor. Karmaşık algoritmaları ve gelişmiş sistemleri, kurumsal büyüme hedefleri doğrultusunda somut iş değerine dönüştürme konusundaki vizyoner yaklaşımı, onu sektörde aranan bir çözüm ortağı olarak konumlandırmıştır. Danışmanlık ve proje yönetimi kariyerinin yanı sıra eğitmenlik rolüyle de öne çıkan Şükrü Yusuf KAYA, "Yapay zekayı herkes için erişilebilir ve uygulanabilir kılmak" mottosuyla hareket ediyor. Teknik ekiplerden C düzeyindeki yöneticilere kadar geniş bir profesyonel yelpazesi için tasarlanan kapsamlı eğitim programları aracılığıyla, kurumsal yapay zeka okuryazarlığını artırmaya ve sürdürülebilir bir teknolojik dönüşüm kültürü oluşturmaya öncelik veriyor.

Sıkça Sorulan Sorular