Derin Öğrenmede Transformer'lara Giriş

Derin öğrenme, günümüzde kullandığımız en gelişmiş AI sistemlerine güç veren Transformer mimarisinin tanıtılmasıyla tamamen dönüştü. Ancak bu modeller dili gerçekten nasıl işler, bağlamı nasıl korur ve tutarlı metinler nasıl üretir? Bu metin tabanlı kurs, sizi temel sinir ağı sınırlamalarından self-attention mekanizmasına ve modern üretken AI uygulamalarına kadar Transformer'ların temel kavramları boyunca yönlendirir. Ne öğreneceksiniz: - Geleneksel tekrarlayan ağların temel sınırlamalarını ve Transformer'ların bunları nasıl çözdüğünü anlayın - Self-attention, query-key-value eşlemesi ve multi-head attention mekaniklerini ustaca öğrenin - Encoder-decoder mimarisini ve sıralı verileri paralel olarak nasıl işlediğini keşfedin - Modern büyük dil modellerinin metin üretimi için Transformer bloklarını nasıl kullandığını keşfedin - Prompt engineering'in temellerini ve retrieval-augmented generation (RAG)'ın Transformer çıktılarıyla nasıl bağlantı kurduğunu öğrenin - Açık, adım adım yazılı açıklamalar ve kavramsal incelemeler aracılığıyla Transformer iş akışlarını analiz etme pratiği yapın Temel terminoloji ve temel tanımlarla başlayarak, temel attention mekanizmalarından en son teknoloji dil modellerinin yapısal tasarımına adım adım ilerleyeceksiniz. Bu kurs, modern AI'ın mekaniklerini önceden ileri düzey derin öğrenme deneyimine ihtiyaç duymadan anlamak isteyen yeni başlayanlar, geliştiriciler ve teknoloji meraklıları için tasarlanmıştır. Yapay zekanın geleceğini şekillendiren teknolojinin iç işleyişini ortaya çıkarmak için bugün okumaya başlayın.