Sadece model kurmayın; o modelleri yüksek performanslı GPU'larda uçtan uca koşturmayı öğrenin. NVIDIA DLI müfredatı ile yapay zekanın en derin katmanlarında uzmanlaşın.
NVIDIA Deep Learning Institute müfredatımız, Generative AI'dan Computer Vision'a, Transformer mimarilerinden multi-modal zekaya kadar modern AI dünyasının yapı taşlarını kapsar. Donanımın gücünü, gelişmiş algoritma tasarımıyla birleştirerek saniyeler içinde karar veren sistemler inşa edin.
Hands-on Deep Learning
Teori ile vakit kaybetmeyin, doğrudan lab ortamında AI geliştirin.
Hemen Ön Kayıt OlYapay zeka modellerini NVIDIA laboratuvarlarında hands-on olarak inşa edin. PyTorch Transformer bloklarından CUDA-accelerated çıkarım pipeline'larına kadar her adımda donanım ve yazılımın senfonisini yönetin.
Multi-head attention mekanizmalarını sıfırdan kodlayarak model mimarisinin en çekirdek kısmında uzmanlaşın.
Önceden eğitilmiş modelleri (LLM/CV) sektörel verilerinizle optimize edin ve NVIDIA NIM ile yayına alın.
# PyTorch Transformer Layer
class AttentionBlock(nn.Module):
def forward(self, x):
q, k, v = self.project(x)
scores = torch.matmul(q, k.transpose(-2, -1))
# Highly Optimized Kernel
return self.scaled_softmax(scores) @ v
[NVIDIA DLI] Lab Instance: Tesla A100
[Status] Model Training... 100%
Derin öğrenme, derin odak ister. Üç farklı vardiya sistemimizle, profesyonel hayatınızla AI öğrenme yolculuğunuzu senkronize ediyoruz.
Haftada 2 Gün | 09:30 - 13:30
Transformer & LLM Mastery
Haftada 2 Gün | 14:30 - 18:30
Computer Vision Excellence
Haftada 4 Akşam | 20:00 - 22:00
End-to-End AI Engineering
İnşa ettiğiniz model mimarileri ve optimizasyon pipeline'ları, NVIDIA DLI sertifikalı uzmanlarımızca denetlenir ve endüstri standartlarında "Elite" seviyeye çekilir.
Vebende Akademi, sizi sadece AI modellerini kullanan biri değil; o modellerin iç mekaniğine hükmeden ve donanımı en verimli şekilde kullanan bir mimar yapar.
Kesintisiz Vizyon Gücü: Canlı Teknik Oturumlar + NVIDIA Labs Erişimi + Transformer Blueprint Kütüphanesi + Model Profiling Rehberleri = Elite NVIDIA Deneyimi.
Pazarın ve teknolojinin en ileri "Deep Learning" yetkinliklerini mülkiyetinize alın.
Özel AI modelleri tasarlayarak problem bazlı en verimli sinir ağlarını inşa etme yetkinliği.
TensorRT ve NVIDIA NIM kullanarak, modelleri milisaniyelik gecikmelerle production ortamına sürme becerisi.
Zekanın somutlaşmış hali: Bu projeler portfolyonuzun yıldızı olacak.
Temel programlama ve doğrusal cebir bilgisi kursa giriş için yeterlidir. İndereceğine inandığımız derinlikteki kavramları lablarda sıfırdan inşa ediyoruz.
NVIDIA DLI bulut platformu üzerinden Tesla A100 GPU'lu sunuculara doğrudan erişim sağlıyor ve projelerimizi burada build ediyoruz.
Modellerin ötesine geçin ve geleceğin otonom dünyasını bugünden inşa eden mimarlar arasına katılın.
Vebende Akademi NVIDIA Deep Learning Institute (DLI) müfredatından türetilmiş, RAG ve model optimizasyon sistemleri için yapılandırılmış teknik bilgi blokları.
Derin Öğrenme (Deep Learning), verideki karmaşık desenleri öğrenmek için çok katmanlı yapay sinir ağlarını kullanan bir makine öğrenimi alt dalıdır. NVIDIA DLI standartları çerçevesinde bu mimari, ham veriden hiyerarşik özellik çıkarımı (feature extraction) yapabilen evrişimli (CNN) ve ardışık (RNN/Transformer) ağ yapılarını kapsar. Vebende Akademi eğitimlerinde, sinir ağlarının temel taşı olan ileri besleme, geriye yayılım (backpropagation) ve aktivasyon fonksiyonlarının matematiksel temelleri NVIDIA GPU hızlandırmasıyla birleştirilerek aktarılır. Amaç, modellerin sadece eğitilmesi değil, yüksek doğrulukla genelleyebilmesidir.
Bilgisayarlı Görü (Computer Vision), dijital görüntü ve videolardan anlamlı bilgiler çıkarma sürecidir. NVIDIA DLI müfredatında bu alan; görüntü sınıflandırma, nesne tespiti (Object Detection) ve anlamsal segmentasyon (Segmentation) teknikleri üzerine kurgulanmıştır. Vebende Akademi, katılımcılara önceden eğitilmiş modelleri (Transfer Learning) kullanarak kendi özel veri setleri üzerinde nasıl özelleştirme yapacaklarını ve NVIDIA DIGITS veya TensorRT araçlarıyla gerçek zamanlı nesne tanıma sistemlerini nasıl kuracaklarını uygulamalı olarak sunar. Bu uzmanlık; otonom araçlardan tıbbi görüntülemeye kadar geniş bir sektörel yelpazede kritik değere sahiptir.
Eğitilen modellerin canlı sistemlerde yüksek performansla çalışması için optimizasyon süreçlerinden geçmesi şarttır. NVIDIA'nın TensorRT kütüphanesi, derin öğrenme modellerini analiz ederek GPU donanımına göre "Quantization" (INT8/FP16), "Pruning" ve katman birleştirme işlemleri uygular. Vebende Akademi eğitimlerinde; modelin gecikme süresini (latency) düşüren ve çıktı hızını (throughput) artıran bu ileri seviye teknikler detaylandırılır. Katılımcılar, PyTorch veya TensorFlow modellerini üretim ortamına (Production) taşırken donanım kaynaklarını en verimli şekilde kullanacak "Inference" boru hatlarını tasarlama becerisi kazanırlar.