Uygulamalı Yapay Zekâ Mimarisi Eğitimi
5 hafta · 20 saat · Ücretsiz · Herkese açık · 20 Asil + 60 Yedek
Salı ve Perşembe 20:00–22:00 · oturum başına 2 saat · başlangıç 14 Temmuz
Program hakkında
Bu program, yapay zekâ sistemlerinin temelinden başlayarak bütüncül bir mimarinin nasıl kurulacağını öğreten 5 haftalık yoğun bir üretim kampıdır. Amacımız yalnızca teori vermek değil; ilk haftadan itibaren HuggingFace ekosistemine veri setleri, modeller ve canlı uygulamalar (Space) üreterek kalıcı katkı sağlamaktır. Her hafta teorik bilgi somut bir çıktıya dönüşür; süreç sonunda elinizde gerçek bir portfolyo olur.
Takvim ve katılım
- Format: Haftada 2 akşam, her oturum 2 saat (toplam 20 saat / 5 hafta). Akşam saatleri; çoğu kişinin iş veya okul sonrası rahatça katılabilmesi için seçildi.
- Başvurular: Kapanmıştır.
- Başlangıç: 14 Temmuz Salı. Dersler Salı ve Perşembe günleri 20:00–22:00 arasında yapılır.
- Ortam: Tamamen online ve canlı; tüm dersler kaydedilir.
Süreç ve adil değerlendirme
- Otomatik ön değerlendirme (Review Bot): Ödevlerinizi GitHub'a push'ladığınızda veya HuggingFace'e yüklediğinizde; repo formatı, kod yapısı ve istenen çıktıların varlığı otomatik kontrol edilir. Böylece geri bildirim hızlı ve tutarlı olur.
- Şeffaf liderlik tablosu (Leaderboard): Ödev teslim hızı ve kalitesine göre güncellenen, herkesin görebildiği bir sıralama. Asil listeye terfiler doğrudan bu sıraya göre yapılır.
- Yapıcı katılım ölçümü: Canlı derste AI moderasyon, konuşma süresini değil; terim kullanımı, konuyla alaka ve yapıcı katkı gibi NLP metriklerini değerlendirir. Amaç altı boş soru sormak değil, gerçek katkıdır.
Ön Koşullar
- →Aktif HuggingFace hesabı
- →Aktif GitHub hesabı
- →Google Colab arayüzüne aşinalık
- →Temel Python bilgisi
Müfredat
Tokenizer mimarisinin anatomisi ve LLM temel çalışma prensipleri
Açık kaynak veri ekosistemi ve domain-specific veri seti kültürü
Domain-specific veri setinizi oluşturup HuggingFace'te standart formatta yayımlayın.
Kurallar ve Sistem
Kurallar ve Bilgilendirme
Başvuru ön koşulları: Aktif HuggingFace + GitHub hesabı + Colab aşinalığı. Hesap bağlantıları başvuru formunda istenir ve ön değerlendirmede referans alınır.
Asil/Yedek dinamik kontenjan: Asil (20) canlı derslere katılır; Yedek (60) ders kayıtlarına ders biter bitmez erişir ve aynı ödevleri aynı sürede yapar. Performans iki liste arasında geçiş belirler.
Ödev & devamlılık (sıfır tolerans): Asil 1 ödevi aksatırsa yedek listenin sonuna düşer; yerine en yüksek başarılı yedek terfi eder. Yedek 3 ödev aksatırsa programdan çıkarılır.
Canlı ders kuralları & AI moderasyon: Kamera zorunlu; pasif dinleyici / akış bozan katılımcı AI moderasyonuyla tespit edilip asil listeden çıkarılır. Moderasyon konuşma süresini değil; terim kullanımı, alaka ve yapıcı katkı gibi NLP metriklerini esas alır.
Sertifikasyon: Süreci kurallara uyarak tamamlayan herkes (asil/yedek fark etmeksizin) doğrulanabilir resmi Başarı Sertifikası alır.
Magibu Akademi
Kazanımlar
- ✓HuggingFace ekosisteminde veri seti, model ve Space yayınlayabilme
- ✓Fine-tuning (LoRA/QLoRA) uygulayabilme
- ✓Tool call ve MCP entegrasyonu yapabilme
- ✓Embedding modeli seçimi ve vektör veritabanı kurulumu
- ✓Uçtan uca RAG sistemi tasarlayabilme
- ✓Doğrulanabilir Başarı Sertifikası
Kurallara uygun tamamlayan herkes doğrulanabilir Başarı Sertifikası alır.
Bu program için başvurular şu an kapalı.