AI Eğitimleri

Anthropic'in Claude Code içindeki Fable 5 modeline yakından bakış: tek seferde derleme, güvenlik reddileri ve Opus'a geri dönüşü, ayrıca ne zaman kullanılacağı.

Unsloth'un NVIDIA'ya optimize edilmiş gradyan denetimlemesi ve QLoRA'nın, tıbbi doküman OCR'ı için Qwen3.5 4B'yi ince ayarlarken VRAM kullanımını nasıl azalttığını öğrenin.

Karşılaştırmalı öğrenmeye pratik bir bakış — modellerin benzer ve benzer olmayan örnekleri karşılaştırarak nasıl öğrendiği, arkasındaki kayıp fonksiyonları ve yöntemler ile PyTorch'ta nasıl uygulanacağı.

Grok'u Microsoft Excel'de kullanarak doğal dil komutlarıyla verileri analiz etmeyi, formül üretmeyi, e-tabloları temizlemeyi, grafik oluşturmayı ve finansal senaryolar çalıştırmayı öğrenin.

Açık kaynaklı RAGFlow platformuna yönelik pratik bir yürüyüş: mimarisi, belge ayrıştırma motoru, getirme stratejileri, ajan iş akışları ve LangChain ile LlamaIndex karşılaştırması.

Microsoft VibeASR.cpp kullanarak CPU üzerinde yerelde hızlı, doğru ve çok dilli konuşmadan metne dönüştürmeyi; dosya deşifre etmeyi, gerçek zamanlı akışı ve Windows, Linux ve macOS'ta Gradio web arayüzünü nasıl çalıştıracağınızı öğrenin.

Grok Voice Think Fast 2.0 ile konuşmaları yöneten, araç çağıran, kesintileri idare eden ve kopan oturumları sürdüren gerçek zamanlı bir sesli aracı nasıl kuracağınızı öğrenin.

En yeni DeepSeek V4 Flash modelini Unsloth Studio ile çoklu GPU kurulumunda çalıştırın, OpenCode’a bağlayın ve yerel bir yapay zekâ kodlama aracısıyla etkileşimli bir hisse senedi analizi web sitesi oluşturun.

Unsloth, LoRA, Hugging Face ve RunPod H100 GPU kullanarak PubMedQA üzerinde biyomedikal soru-cevap için DiffusionGemma 26B-A4B modeline nasıl ince ayar yapılacağını öğrenin.

Claude Code varsayılan olarak ücretsiz değildir. Tüm alternatif yolları, tam kurulum komutlarıyla ve her birinin orijinalden neleri feda ettiğine dair dürüst bir anlatımla öğrenin.

ElevenLabs’te Instant ve Professional Voice Cloning ile sesinizi nasıl klonlayacağınızı; temiz kayıttan Python SDK ile konuşma üretimine kadar öğrenin.

Gemma 4 12B QAT'ı yerelde llama.cpp ile çalıştırın ve Kantizasyona Duyarlı Eğitimin 4 bit GGUF çıkarımını nasıl iyileştirdiğini, VRAM kullanımını azalttığını, hızı artırdığını ve tüketici GPU’larında yerel yapay zekâyı daha kararlı hale getirdiğini görün.