Kurs
OpenAI API ile Embeddings’e Giriş
Orta SeviyeBeceri Seviyesi
Güncel 03.2026
OpenAIArtificial Intelligence3 sa11 video37 Egzersiz3,000 XP21,011Başarı Belgesi
Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun
Google ile devam edinDaha fazla seçenek gösterveya
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.
Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı
Bir Ekibi Eğitiyor musunuz?
İşletmeler için deneyinKurs Açıklaması
Güçlü Yapay Zekâ Uygulamalarını Etkinleştirin
Embedding'ler, metni sayısal olarak temsil etmemizi sağlar ve metnin arkasındaki bağlamı ile amacı yakalar. Bu yeteneklerin, anlam temelli arama yapabilen semantik arama motorlarını, daha alakalı öneri motorlarını ve duygu analizi gibi sınıflandırma görevlerini nasıl mümkün kılabileceğini öğreneceksiniz.OpenAI API ile Embedding Oluşturma
OpenAI API, yalnızca GPT ve Whisper modellerine erişim için uç noktalar sunmakla kalmaz, aynı zamanda metin girdilerinden embedding oluşturmak için de modeller içerir. Metnin anlamsal anlamını yakalamak için OpenAI’nin son teknoloji embedding modellerini kullanarak embedding’ler oluşturacaksınız.Anlamsal Arama ve Öneri Motorları Oluşturun
Geleneksel arama motorları, kullanıcılara en alakalı sonuçları döndürmek için anahtar kelime eşleştirmesine dayanıyordu; ancak daha modern teknikler, metnin anlamsal anlamını yakalayabildikleri için embedding’leri kullanır. OpenAI'nin embedding modelini kullanarak bir çevrimiçi perakende platformu için semantik bir arama motoru oluşturmayı öğreneceksiniz; böylece kullanıcılar en alakalı ürünleri çok daha kolay bulabilir. Ayrıca, semantik arama ile aynı prensipler üzerine kurulu bir ürün öneri sistemi oluşturmayı da öğreneceksiniz.Vektör Veritabanlarını Kullanın
Üretimdeki AI uygulamaları, gömlemelere dayandığında, gömülü metni daha verimli ve tekrarlanabilir bir şekilde depolamak ve sorgulamak için genellikle bir vektör veritabanı kullanır. Bu kursta, yerel sisteminizde embedding’ler oluşturmak ve depolamak için açık kaynaklı, kendi kendini yöneten bir vektör veritabanı çözümü olan ChromaDB’yi nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.Önkoşullar
Working with the OpenAI APIPython Toolbox1
Embeddings nedir?
Embedding modellerinin en heyecan verici AI uygulamalarını nasıl güçlendirdiğini keşfet. OpenAI API’yi kullanarak embedding oluşturmayı ve metinler arasındaki anlamsal benzerliği hesaplamayı öğren.
2
AI Uygulamaları için Embeddings
Embeddings; anlamsal arama motorları, öneri sistemleri ve duygu analizi gibi sınıflandırma görevleri dahil güçlü AI uygulamalarını mümkün kılar. OpenAI'nin embeddings modelini kullanarak bu heyecan verici uygulamaları nasıl etkinleştireceğini öğren!
3
Vektör Veritabanları
Embedding uygulamalarını üretimde etkinleştirmek için verimli bir vektör depolama ve sorgulama çözümüne ihtiyacın var: karşında vektör veritabanları! Vektör veritabanlarının embedding uygulamalarını ölçeklemede nasıl yardımcı olduğunu öğrenecek ve Chroma kullanarak kendi vektör veritabanlarını oluşturmaya ve genişletmeye başlayacaksın.
OpenAI API ile Embeddings’e Giriş
Kurs Tamamlandı
Başarı Belgesi Kazanın
Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyinSosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşınŞimdi kaydolun
Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve OpenAI API ile Embeddings’e Giriş eğitimine başlayın!
Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun
Google ile devam edinDaha fazla seçenek gösterveya
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.
DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin
Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.