├── README.md
├── Teorik Ağırlıklı Sorular.ipynb
├── Büyük Dil Modeli İle İlgili Sorular.ipynb
└── Uygulama Ağırlıklı Sorular.ipynb


/README.md:
--------------------------------------------------------------------------------
 1 | # Ka|Ve 2025 - Yapay Zeka Special Force Eğitimi - Seçme Sınav Soruları
 2 | 
 3 | 
 4 | Başvuru kabulü için size sorulan soruyu çözmenizden çok, o soruyu çözmek için ne kadar uğraştığınız önemlidir. Motivasyonu yüksek gençlerle çalışmak çok farklı, bunu biliyoruz, sizi önemsiyoruz ve bekliyoruz.
 5 | 
 6 | ### Altta 3 farklı alan ve bu alanların hepsinde 2'şer soru bulunmaktadır. Sizden beklediğimiz seçtiğiniz alandaki sadece bir soruyu yapmanızdır. 
 7 |  
 8 | ## Alanlar ve Sorular
 9 | - [Uygulama Ağırlıklı Sorular](https://github.com/kaveai/specialforce-sinav-sorulari/blob/main/Uygulama%20Ag%CC%86%C4%B1rl%C4%B1kl%C4%B1%20Sorular.ipynb)
10 |   -  Dilediğiniz bir ML modelini, streamlit ile canlıya alıp container içine koyun ve AWS üzerinden servis edin
11 |   -  Kaggle ya da farklı blog'lar üzerinde ilginizi çeken Transformer tabanlı bir jupyter notebook'u pytorch kütüphanesini kullanarak çalıştırıp bize gönderin.
12 | 
13 | - [Teorik Ağırlıklı Sorular](https://github.com/kaveai/specialforce-sinav-sorulari/blob/main/Teorik%20Ag%CC%86%C4%B1rl%C4%B1kl%C4%B1%20Sorular.ipynb)
14 |   - Model küçültme (Knowledge Distillation, parameter sharing, quantisaiton, matrix factorization vb..)teknikleri hakkında 4 sayfalık bir literatür taraması hazırlayın.
15 |   - Transformer tabanlı modeller hakkında son 3 yıl içinde çıkmış farklı iki makalenin özetini yazın 
16 | 
17 | - [Büyük Dil Modeli ile İlgili Sorular](https://github.com/kaveai/specialforce-sinav-sorulari/blob/main/Bu%CC%88yu%CC%88k%20Dil%20Modeli%20I%CC%87le%20I%CC%87lgili%20Sorular.ipynb)
18 |   - Bileşik faiz hesaplama aracı kullanabilen bir agent oluşturulması
19 |   - Verilen yılda altın mı daha çok yoksa gümüş mü daha çok kazandırdı diye sorulduğunda cevap verebilen bir agent oluşturulması
20 | 


--------------------------------------------------------------------------------
/Teorik Ağırlıklı Sorular.ipynb:
--------------------------------------------------------------------------------
 1 | {
 2 |  "cells": [
 3 |   {
 4 |    "cell_type": "markdown",
 5 |    "id": "f2ba4254-d7f6-4291-aa73-e111ea495ef0",
 6 |    "metadata": {},
 7 |    "source": [
 8 |     "# Ka|Ve 2024 - Yapay Zeka Special Force Eğitimi - Seçme Sınav Soruları - Teorik Ağırlıklı Sorular"
 9 |    ]
10 |   },
11 |   {
12 |    "cell_type": "markdown",
13 |    "id": "779990fe-173f-4bc6-b9ab-63852078cdad",
14 |    "metadata": {},
15 |    "source": [
16 |     "# Soru-1\n",
17 |     "\n",
18 |     "Bu çalışma kapsamında sizden Model küçültme (Knowledge Distillation, parameter sharing, quantisaiton, matrix factorization vb..) teknikleri hakkında 4 sayfalık bir literatür taraması hazırlamanızı istiyoruz. \n",
19 |     "\n",
20 |     "### Önemli Not: Başvuru kabulü için size sorulan soruyu çözmenizden çok, o soruyu çözmek için ne kadar uğraştığınız önemlidir. Motivasyonu yüksek gençlerle çalışmak çok farklı, bunu biliyoruz, sizi önemsiyoruz ve bekliyoruz.\n",
21 |     "\n",
22 |     "### Soru İçeriği\n",
23 |     "1. Konunun belirlenmesi\n",
24 |     "2. Literatür taramasının hazırlanması\n",
25 |     "3. Araştırmanın PDF halinin github'a yüklenmesi\n",
26 |     "\n",
27 |     "### Notlar\n",
28 |     "1. Bu literatür taramasını latex'te hazırlamanız artı puan olarak yazılacaktır. "
29 |    ]
30 |   },
31 |   {
32 |    "cell_type": "code",
33 |    "execution_count": null,
34 |    "id": "a8b16b78-957f-4f92-80b5-904509752b48",
35 |    "metadata": {},
36 |    "outputs": [],
37 |    "source": []
38 |   },
39 |   {
40 |    "cell_type": "markdown",
41 |    "id": "183e3394-3bf3-441a-8b6b-23e0f2566a3f",
42 |    "metadata": {},
43 |    "source": [
44 |     "# Soru-2\n",
45 |     "\n",
46 |     "Bu çalışma kapsamında sizden Transformer tabanlı modeller hakkında son 3 yıl içinde çıkmış farklı iki makalenin özetini yazmanızı bekliyoruz. \n",
47 |     "\n",
48 |     "### Önemli Not: Başvuru kabulü için size sorulan soruyu çözmenizden çok, o soruyu çözmek için ne kadar uğraştığınız önemlidir. Motivasyonu yüksek gençlerle çalışmak çok farklı, bunu biliyoruz, sizi önemsiyoruz ve bekliyoruz.\n",
49 |     "\n",
50 |     "### Soru İçeriği\n",
51 |     "1. Makalelerin belirlenmesi\n",
52 |     "2. Özetlerin yazılması\n",
53 |     "3. Özetin PDF halinin github'a yüklenmesi\n",
54 |     "\n",
55 |     "### Notlar\n",
56 |     "1. Bu literatür taramasını latex'te hazırlamanız artı puan olarak yazılacaktır. "
57 |    ]
58 |   },
59 |   {
60 |    "cell_type": "code",
61 |    "execution_count": null,
62 |    "id": "180b0dd6-8f2c-42f3-84cc-42adf4a05a80",
63 |    "metadata": {},
64 |    "outputs": [],
65 |    "source": []
66 |   }
67 |  ],
68 |  "metadata": {
69 |   "kernelspec": {
70 |    "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
71 |    "language": "python",
72 |    "name": "python3"
73 |   },
74 |   "language_info": {
75 |    "codemirror_mode": {
76 |     "name": "ipython",
77 |     "version": 3
78 |    },
79 |    "file_extension": ".py",
80 |    "mimetype": "text/x-python",
81 |    "name": "python",
82 |    "nbconvert_exporter": "python",
83 |    "pygments_lexer": "ipython3",
84 |    "version": "3.11.3"
85 |   }
86 |  },
87 |  "nbformat": 4,
88 |  "nbformat_minor": 5
89 | }
90 | 


--------------------------------------------------------------------------------
/Büyük Dil Modeli İle İlgili Sorular.ipynb:
--------------------------------------------------------------------------------
 1 | {
 2 |  "cells": [
 3 |   {
 4 |    "cell_type": "markdown",
 5 |    "id": "f2ba4254-d7f6-4291-aa73-e111ea495ef0",
 6 |    "metadata": {},
 7 |    "source": [
 8 |     "# Ka|Ve 2025 - Yapay Zeka Special Force Eğitimi - Seçme Sınav Soruları - Teorik Ağırlıklı Sorular"
 9 |    ]
10 |   },
11 |   {
12 |    "cell_type": "markdown",
13 |    "id": "cba64ffd-c4e9-4a61-a869-39af97f19501",
14 |    "metadata": {},
15 |    "source": [
16 |     "Aşağıdaki challenge’lardan sadece biri için çözümünü bir rapor halinde görmek isteriz. Kod ve raporunu zipleyip gönderiniz."
17 |    ]
18 |   },
19 |   {
20 |    "cell_type": "markdown",
21 |    "id": "779990fe-173f-4bc6-b9ab-63852078cdad",
22 |    "metadata": {},
23 |    "source": [
24 |     "# Soru-1\n",
25 |     "\n",
26 |     "Sorulduğunda bileşik faiz hesaplama aracı kullanabilen bir llama modeli yazınız. Örneğin aylık %3 getiri 9 ayda ne getirir dediğinde 1,03^9-1 hesabını yapması gerek.\n",
27 |     "\n",
28 |     "### Önemli Not: Başvuru kabulü için size sorulan soruyu çözmenizden çok, o soruyu çözmek için ne kadar uğraştığınız önemlidir. Motivasyonu yüksek gençlerle çalışmak çok farklı, bunu biliyoruz, sizi önemsiyoruz ve bekliyoruz.\n",
29 |     "\n",
30 |     "### Soru İçeriği\n",
31 |     "1. LLama Modelinin Seçilmesi\n",
32 |     "2. Tool'ların Tanımlanması\n",
33 |     "3. Sistemin kurulması ve test edilmesi\n",
34 |     "4. Raporun yazılması ve kod ve raporun zip olarak gönderilmesi"
35 |    ]
36 |   },
37 |   {
38 |    "cell_type": "code",
39 |    "execution_count": null,
40 |    "id": "a8b16b78-957f-4f92-80b5-904509752b48",
41 |    "metadata": {},
42 |    "outputs": [],
43 |    "source": []
44 |   },
45 |   {
46 |    "cell_type": "markdown",
47 |    "id": "183e3394-3bf3-441a-8b6b-23e0f2566a3f",
48 |    "metadata": {},
49 |    "source": [
50 |     "# Soru-2\n",
51 |     "\n",
52 |     "Verilen yılda altın mı daha çok yoksa gümüş mü daha çok kazandırdı diye sorduğunuzda internet ya da api ile cevabı döndürebilen bir agent yazınız.\n",
53 |     "\n",
54 |     "### Önemli Not: Başvuru kabulü için size sorulan soruyu çözmenizden çok, o soruyu çözmek için ne kadar uğraştığınız önemlidir. Motivasyonu yüksek gençlerle çalışmak çok farklı, bunu biliyoruz, sizi önemsiyoruz ve bekliyoruz.\n",
55 |     "\n",
56 |     "### Soru İçeriği\n",
57 |     "1. Agent'ın Prompt'unun tanımlanması\n",
58 |     "2. LLM için internal veya API şeklinde tanımlama yapılması\n",
59 |     "3. Sistemin kurulması ve test edilmesi\n",
60 |     "4. Raporun yazılması ve kod ve raporun zip olarak gönderilmesi"
61 |    ]
62 |   },
63 |   {
64 |    "cell_type": "code",
65 |    "execution_count": null,
66 |    "id": "180b0dd6-8f2c-42f3-84cc-42adf4a05a80",
67 |    "metadata": {},
68 |    "outputs": [],
69 |    "source": []
70 |   }
71 |  ],
72 |  "metadata": {
73 |   "kernelspec": {
74 |    "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
75 |    "language": "python",
76 |    "name": "python3"
77 |   },
78 |   "language_info": {
79 |    "codemirror_mode": {
80 |     "name": "ipython",
81 |     "version": 3
82 |    },
83 |    "file_extension": ".py",
84 |    "mimetype": "text/x-python",
85 |    "name": "python",
86 |    "nbconvert_exporter": "python",
87 |    "pygments_lexer": "ipython3",
88 |    "version": "3.10.11"
89 |   }
90 |  },
91 |  "nbformat": 4,
92 |  "nbformat_minor": 5
93 | }
94 | 


--------------------------------------------------------------------------------
/Uygulama Ağırlıklı Sorular.ipynb:
--------------------------------------------------------------------------------
  1 | {
  2 |  "cells": [
  3 |   {
  4 |    "cell_type": "markdown",
  5 |    "id": "1bc27a18-fbe7-4cd4-b803-b13211e11d70",
  6 |    "metadata": {},
  7 |    "source": [
  8 |     "# Ka|Ve 2024 - Yapay Zeka Special Force Eğitimi - Seçme Sınav Soruları - Uygulamalı Ağırlıklı Sorular"
  9 |    ]
 10 |   },
 11 |   {
 12 |    "cell_type": "markdown",
 13 |    "id": "e3766fb3-4f92-467a-823b-b5440d7b0124",
 14 |    "metadata": {
 15 |     "tags": []
 16 |    },
 17 |    "source": [
 18 |     "# Soru-1\n",
 19 |     "\n",
 20 |     "Bu çalışma kapsamında sizden belirlediğiniz bir verisetinde bir makine öğrenmesi modeli kurmanız ardından bu modeli bir uygulamaya çevirip, dockerize edip bir bulut bilişimde canlıya almanızı bekliyoruz. Ardından bütün kodunuzu dokümante ederek github'a yüklemenizi istiyoruz. \n",
 21 |     "\n",
 22 |     "### Önemli Not: Başvuru kabulü için size sorulan soruyu çözmenizden çok, o soruyu çözmek için ne kadar uğraştığınız önemlidir. Motivasyonu yüksek gençlerle çalışmak çok farklı, bunu biliyoruz, sizi önemsiyoruz ve bekliyoruz.\n",
 23 |     "\n",
 24 |     "\n",
 25 |     "### Soru İçeriği\n",
 26 |     "1. Herhangi bir verisetini kullanarak bir makine öğrenme algoritmasının kurulması\n",
 27 |     "2. Bu makine öğrenme algoritmasının streamlit veya farklı bir framework ile bir uygulamaya dönüştürülmesi\n",
 28 |     "3. Uygulamanın dockerize edilmesi\n",
 29 |     "4. Dockerize edilen uygulamanın herhangi bir bulut bilişim servisinde canlıya alınması\n",
 30 |     "5. Kodların github'a yüklenip dokümante edilmesi\n",
 31 |     "\n",
 32 |     "### Kaynaklar\n",
 33 |     "1. [Streamlit ile Makine Öğrenmesi Uygulaması Örneği](https://towardsdatascience.com/building-a-machine-learning-web-application-using-streamlit-8c3d942f7b35)\n",
 34 |     "2. [Streamlit Uygulamasının AWS üzerinde Canlıya Alınması & Dockerize Edilmesi](https://docs.streamlit.io/knowledge-base/deploy/deploy-streamlit-heroku-aws-google-cloud)\n",
 35 |     "\n",
 36 |     "\n",
 37 |     "### Notlar\n",
 38 |     "- AWS, GCloud üzerinde ilk denemeler için ücretsiz servisler var bu servisleri kullanabilirsiniz. Aynı zamanda [Github Student Pack](https://education.github.com/pack) kapsamında Digital Ocean, Azure için ücretsiz kredi tanımlaması bulunuyor. \n",
 39 |     "\n",
 40 |     "- Uygulamada bir parçasını yapamasanız bile (Örneğin dockerize edemediniz ama bir serviste canlıya aldınız) buda bizim için uygundur. Kritik olan kısım çabanız ve motivasyonunuzdur. "
 41 |    ]
 42 |   },
 43 |   {
 44 |    "cell_type": "code",
 45 |    "execution_count": null,
 46 |    "id": "6167c6b4-0927-46ca-a18e-78289ad59290",
 47 |    "metadata": {},
 48 |    "outputs": [],
 49 |    "source": []
 50 |   },
 51 |   {
 52 |    "cell_type": "markdown",
 53 |    "id": "ae9afaf0-d871-4062-809e-39b635ff7ddf",
 54 |    "metadata": {},
 55 |    "source": [
 56 |     "# Soru-2\n",
 57 |     "\n",
 58 |     "Bu çalışma kapsamında sizden belirlediğiniz Kaggle ya da farklı blog'lar üzerinde ilginizi çeken, pytorch kütüphanesini kullanarak Transformer tabanlı (BERT, GPT, T5, MT5, vs.) bir jupyter notebook'u çalıştırmanızı ve bunu github'a yükleyerek bize göndermenizi bekliyoruz. \n",
 59 |     "\n",
 60 |     "### Önemli Not: Başvuru kabulü için size sorulan soruyu çözmenizden çok, o soruyu çözmek için ne kadar uğraştığınız önemlidir. Motivasyonu yüksek gençlerle çalışmak çok farklı, bunu biliyoruz, sizi önemsiyoruz ve bekliyoruz.\n",
 61 |     "\n",
 62 |     "\n",
 63 |     "### Soru İçeriği\n",
 64 |     "1. Kaggle veya farklı bir kaynaktan içerisinde Pytorch kütüphanesini kullanarak Transformer tabanlı bir model üreten notebook'un bulunup çalıştırılması\n",
 65 |     "2. Kodların github'a yüklenip dokümante edilmesi\n",
 66 |     "\n",
 67 |     "### Kaynaklar\n",
 68 |     "1. [Örnek T5 Eğitimi](https://www.kaggle.com/code/kreeshrajani/fine-tune-t5-for-conversational-model)\n",
 69 |     "2. [Transformer Modellerinin Eğitimini Kolaylaştıran HappyTransformers](https://pypi.org/project/happytransformer/)"
 70 |    ]
 71 |   },
 72 |   {
 73 |    "cell_type": "code",
 74 |    "execution_count": null,
 75 |    "id": "9378f5a0-e22c-453a-89e7-dbb148eb57a4",
 76 |    "metadata": {},
 77 |    "outputs": [],
 78 |    "source": []
 79 |   }
 80 |  ],
 81 |  "metadata": {
 82 |   "kernelspec": {
 83 |    "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
 84 |    "language": "python",
 85 |    "name": "python3"
 86 |   },
 87 |   "language_info": {
 88 |    "codemirror_mode": {
 89 |     "name": "ipython",
 90 |     "version": 3
 91 |    },
 92 |    "file_extension": ".py",
 93 |    "mimetype": "text/x-python",
 94 |    "name": "python",
 95 |    "nbconvert_exporter": "python",
 96 |    "pygments_lexer": "ipython3",
 97 |    "version": "3.11.3"
 98 |   }
 99 |  },
100 |  "nbformat": 4,
101 |  "nbformat_minor": 5
102 | }
103 | 


--------------------------------------------------------------------------------