LLM Öğreticileri

Google’ın Gemini 2.5 Flash Image modelini profesyonel yapay zekâ görsel üretimi için nasıl kullanacağınızı öğrenin. Bu adım adım kılavuz kurulum, prompt mühendisliği, düzenleme iş akışları ve gelişmiş özellikleri kapsar.

Llama Stack, Meta tarafından geliştirilen ve büyük dil modeli uygulamalarını oluşturma ve dağıtma sürecini basitleştiren standartlaştırılmış araçlar ve API’lerden oluşan bir settir.

Qwen3‑VL‑8B’yi LoRA ile elektronik şemalar üzerinde ince ayarlayın. Veriyi hazırlamadan modelinizi Hugging Face Hub’da yayımlamaya kadar tüm hattı öğrenin.

Düşük/hiç kod gerektirmeyen bir otomasyon çerçevesi kullanarak hassas verilerinizi koruyan güvenli, yerel yapay zeka uygulamaları oluşturmayı öğrenin.

Google'ın en yeni uzmanlaşmış akıl yürütme modelinin, veri bilimi iş akışlarınızı nasıl hızlandırabileceğini, karmaşık veri kümelerini nasıl yorumlayabileceğini ve sağlam kod yazmanıza nasıl yardımcı olabileceğini keşfedin.

Araç çağrıları, yapılandırılmış çıktılar ve hızlı düğme-temelli yineleme ile panoları birleştiren bir UI Stüdyosunu Gemini 3 Flash ile nasıl oluşturacağınızı öğrenin.

GLM-4.7-Flash’ı bir RTX 3090’da hızlı yerel çıkarım için nasıl çalıştıracağınızı ve tamamen yerel, otomatik bir yapay zekâ kodlama aracısı oluşturmak üzere OpenCode ile nasıl entegre edeceğinizi öğrenin.

Genesis Fizik Motoru’nu Google Colab üzerinde nasıl kurup çalıştıracağınızı öğrenin; kurulum zorluklarını aşarak fizik simülasyonlarına başlamanızı sağlayın.

Google Antigravity’nin komutları tam uygulamalara nasıl dönüştürdüğünü keşfedin. Gemini 3 ve yapay zekâ destekli tarayıcı testleriyle bir finans panosu oluşturun.

Mistral’ın OCR API’sini Python ile kullanarak belgelerden metin ve görseller çıkarmayı ve OCR yeteneklerini uygulamalara entegre etmeyi öğrenin.

Z.ai’nin GLM-Image modelini kullanarak tek bir istemden eksiksiz bir infografik slayt destesi oluşturmayı öğrenin.

GPT-4o görüntü oluşturmanın ne olduğunu, nasıl kullanılacağını öğrenin ve yeteneklerini anlamak için 8 pratik örnek keşfedin.