Eğitim profili
Hedef kitle
Yapay zeka ürünleri geliştiren yazılım ekipleri, veri ve ML profesyonelleri, ürün yöneticileri ve AI proje liderleri.
Kazanımlar
- LLM kullanım senaryosunu ve RAG gereksinimini doğru çerçeveleyebilme
- Belge alımı, parçalama, embedding ve vektör arama akışını tasarlayabilme
- Yanıt kalitesi, halüsinasyon ve kaynak gösterimini ölçebilme
- Güvenlik, gizlilik ve insan denetimi kontrollerini kurgulayabilme
İçerik
- Transformer ve LLM temelleri
- RAG mimarisi: veri alımı, parçalama, embedding ve retrieval
- Hybrid search, reranking ve bağlam penceresi tasarımı
- Prompt şablonları, tool use ve çıktı yapılandırma
- RAG değerlendirme: doğruluk, faithfulness, relevance ve latency
- Halüsinasyon azaltma, kaynak gösterimi ve güvenlik
- Üretime alma, gözlemlenebilirlik ve maliyet optimizasyonu