AI Eğitimleri

pgvector ile PostgreSQL’i vektör arama yetenekleriyle nasıl güçlendireceğinizi keşfedin. Bu eğitim, kurulum, temel işlemler ve AI araçlarıyla entegrasyonu adım adım anlatır.

Python’da Pydantic AI ile güvenilir yapay zekâ ajanları oluşturmayı öğrenin. Çıktıları doğrulayın, araçlar kullanın ve akışla içgörü sağlayın; hepsi uygulamalı kod örnekleriyle.

Qwen3’ü Ollama ile yerelde nasıl kurup çalıştıracağınızı ve basit bir Gradio tabanlı uygulama nasıl geliştireceğinizi öğrenin.

Qwen Code CLI’yi kurmayı ve kod tabanı keşfi, yeniden düzenleme ve daha fazlası gibi aracısal kodlama görevleri için kullanmayı öğrenin.

GLM-5’i, en iyi açık-ağırlıklı yapay zeka modelini, llama.cpp ile tek bir GPU’da çalıştırın ve Aider’a bağlayarak güçlü bir yerel kodlama aracına dönüştürün.

Bu kullanımı kolay LLM çerçevelerini kullanarak (Windows, macOS, Linux) LLM'leri yerelde çalıştırın: Ollama, LM Studio, vLLM, llama.cpp, Jan ve llamafile.

En yeni Qwen modelini tek GPU’lu bir sanal makinede çalıştırın, llama.cpp’yi kurun ve özel, OpenAI ile uyumlu bir uç nokta üzerinden SSH ile yerel olarak güvenle erişin.

Bu eğitim, derin öğrenme hakkında en sık sorulan soruları yanıtlar ve gerçek hayattan örneklerle derin öğrenmenin çeşitli yönlerini inceler.

En popüler derin öğrenme modeli RNN hakkında bilgi edinin ve bir MasterCard hisse senedi fiyatı tahmincisi oluşturarak uygulamalı deneyim kazanın.

GLM 4.7 Flash’i yerelde (RTX 3090) Claude Code ve Ollama ile dakikalar içinde çalıştırın: bulut yok, kilitlenme yok; sadece hız ve kontrol.

Varyasyonel otomatik kodlayıcıların temel ilkelerini, kullanım alanlarını ve pratik faydalarını öğrenin ve PyTorch ile adım adım bir uygulamayı izleyin.

SFT kullanarak H100 NVL GPU’da Qwen3.6’yı, veri kümesi hazırlamadan 4 bit yüklemeye, eğitim ve değerlendirmeye kadar nasıl ince ayar yapacağınızı öğrenin.