Kurs
PyTorch ile Transformer Modelleri
İleri SeviyeBeceri Seviyesi
Güncel 07.2026
PyTorchArtificial Intelligence2 sa7 video23 Egzersiz1,900 XP8,290Başarı 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
Transformatör Mimarisi Hakkında Derinlemesine Bilgi
Transformatör modelleri, metin modellemede devrim yaratarak, günümüzün büyük dil modellerini (LLM'ler) mümkün kılarak üretken yapay zeka patlamasını başlattı. Bu kursta, konumsal kodlama, dikkat mekanizmaları ve ileri besleme alt katmanları dahil olmak üzere bu mimarinin temel bileşenlerini inceleyeceksiniz. Bu bileşenleri modüler bir şekilde kodlayarak kendi transformatörünüzü adım adım oluşturacaksınız.PyTorch ile Dikkat Mekanizmaları Uygulayın
Dikkat mekanizması, transformatör mimarisinin resmileştirilmesine yardımcı olan önemli bir gelişmedir. Öz-dikkat, dönüştürücülerin tokenler arasındaki ilişkileri daha iyi tanımlamasına olanak tanır ve bu da üretilen metnin kalitesini artırır. Transformatör modellerinizde önemli bir yapı taşı oluşturacak çok başlı dikkat mekanizması sınıfını nasıl oluşturacağınızı öğrenin.Kendi Transformatör Modellerinizi Oluşturun
Yalnızca kodlayıcı, yalnızca kod çözücü ve kodlayıcı-kod çözücü dönüştürücü modelleri oluşturmayı öğrenin. Metin sınıflandırma ve duygu analizi, metin üretimi ve tamamlama, diziden diziye çeviri gibi farklı dil görevleri için bu farklı dönüştürücü mimarilerini nasıl seçeceğinizi ve kodlayacağınızı öğrenin.Önkoşullar
Natural Language Processing (NLP) in PythonIntermediate Deep Learning with PyTorch1
Transformer Modellerinin Yapı Taşları
Yapay zekâdaki en popüler derin öğrenme mimarisinin nasıl çalıştığını keşfet! Transformer modellerini oluşturan bileşenleri, ünlü "Attention is All You Need" makalesinde anlatılan meşhur self-attention mekanizmaları da dahil olmak üzere öğren.
2
Transformer Mimarileri Oluşturma
Transformer encoder ve decoder blokları tasarla ve bunları konumsal kodlama, çok başlı attention ve konuma göre beslemeli ağlarla birleştirerek kendi Transformer mimarilerini oluştur. Bu süreçte, transformer'ların kaputun altında nasıl çalıştığını derinlemesine anlayacak ve takdir edeceksin.
PyTorch ile Transformer Modelleri
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 PyTorch ile Transformer Modelleri 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.