LLM
LLM Tabanlı Uygulama Geliştirme Atölyesi
BTK Akademi · 42 Saat · 6 Modül · Dr. Murat Altun
Program TEMEL Modül 2
MODÜL 2 · 7 SAAT Gün 1-2 · 6-8 Temmuz 2026

LLM Temelleri ve Prompt Engineering

Transformer · Tokenization · CoT · Function Calling

📊 modul02_llm_temelleri_prompt.pptx 🎁 Sunum Hazır
1 Transformer mimarisi: self-attention, encoder/decoder, residual + layer norm
2 Büyük dil modellerinin (LLM) çekirdek kavramları ve pretraining
3 Tokenization: BPE, SentencePiece, vocabulary size, multilingual modeller
4 Context window: token sayımı, uzun bağlam stratejileri
5 Sampling parametreleri: temperature, top-p, top-k, repetition penalty
6 Prompt engineering desenleri: zero-shot, few-shot, role-play
7 Chain-of-Thought (CoT), ReAct, Self-Consistency, Tree-of-Thoughts
8 Function calling / tool use: schema tasarımı, OpenAI ve Anthropic stilleri
9 Google AI Studio: prompt karşılaştırma, dataset yönetimi, A/B testleri
10 Gemini, GPT-4o, Claude, Llama ailesi karşılaştırma
11 Maliyet ve token bütçesi optimizasyonu
Kütüphaneler: transformerstokenizersgoogle-generativeaiopenaianthropicinstructor

BTK Akademi Atölyesi

Bu atölyeye katılmak istiyorum

Bireysel kayıt için BTK Akademi başvuru süreçleri, kurumsal eğitim için Dr. Murat Altun ile doğrudan iletişim.