• Buradasın

    Derin Üretici Modeller hangi ders?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Derin Üretici Modeller dersi, Bilgisayar Mühendisliği Doktora Programı kapsamında "BİL635 - Derin Öğrenme" dersi olarak yer almaktadır 1.
    Ayrıca, Yıldız Teknik Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü'nde de "BLM5140 - Derin Üretici Modeller" adıyla seçmeli bir ders olarak sunulmaktadır 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. 1
      2. 2
      3. btkakademi.gov.tr
        3
      4. learn.microsoft.com
        4
      5. siu2017.itu.edu.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Derin öğrenme ve yapay zeka modelleri arasındaki fark nedir?

    Derin öğrenme ve yapay zeka modelleri arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Veri Miktarı: Derin öğrenme, daha büyük ve karmaşık veri setlerine ihtiyaç duyar. 2. Hesaplama Gücü: Derin öğrenme, yüksek işlem gücü ve güçlü donanımlar (GPU, TPU) gerektirir. 3. Özellik Mühendisliği: Derin öğrenme modelleri, ham veriyle doğrudan çalışabilir ve hangi özelliklerin önemli olduğunu kendi başına öğrenebilir. 4. Eğitim Süresi: Derin öğrenme modelleri, büyük veri setleri üzerinde uzun eğitim süreçleri gerektirir (günler veya haftalar). 5. Performans ve Doğruluk: Derin öğrenme, özellikle görüntü işleme, konuşma tanıma ve dil işleme gibi alanlarda insan seviyesine yakın doğruluk oranları elde edebilir.
    5 kaynak

    Modelleme nedir?

    Modelleme, bir dizi kural veya kılavuz kullanarak bir şeyin temsilini oluşturma sürecidir. Bu süreç, farklı alanlarda çeşitli şekillerde uygulanabilir: 3D Modelleme: Özel yazılımlar kullanarak nesnelerin üç boyutlu dijital versiyonlarını oluşturma işlemidir. Veri Modelleme: Veri öğelerini düzenleyen ve tanımlayan, birbirleriyle nasıl etkileşime girdiklerini gösteren kavramsal bir çerçevenin görsel bir temsilini oluşturma sürecidir. Süreç Modelleme: Mevcut bir sürecin ayrıntılı bir temsilini oluşturma sürecidir.
    5 kaynak

    BLM5140 derin üretici modeller nedir?

    BLM5140 derin üretici modeller, 5140 çeliği kullanan ve yüksek mukavemet ve sertlik gerektiren endüstriyel ekipman ve parçaları ifade edebilir. Bu çelik türü, otomotiv, enerji, imalat, makine ve alet yapımı gibi çeşitli sektörlerde yaygın olarak kullanılır. Bazı BLM5140 modelleri: - Denizcilik ekipmanları: Kimyasal tesisler ve basınçlı kaplar. - Genel yapısal bileşenler: Burçlar, rulmanlar ve aşınma plakaları. - Lazer kesim makineleri: BLM LT14 LASERTUBE, büyük çaplı tüplerin ve yapısal çeliklerin lazer kesimi için kullanılır.
    5 kaynak

    Model çeşitleri nelerdir?

    Model çeşitleri genel olarak şu şekilde sınıflandırılabilir: 1. Moda Modelliği: Yüksek moda dünyasında çalışan modeller, genellikle defilelerde ve moda dergilerinde yer alır. 2. Promosyon Modelliği: Tüketici markaları için tanıtım etkinliklerinde ve dijital lansmanlarda çalışan modellerdir. 3. Editoryal Modellik: Dergi kapakları ve iç sayfalarında yer alan, görsel içeriği makale temasına uygun şekilde tamamlayan modellerdir. 4. Baskı Modelliği: Gazeteler, dergiler ve diğer basılı yayınlar için fotoğraf çekimlerine katılan modellerdir. 5. Fit Modellik: Moda tasarımcıları ve üreticilerle çalışarak kıyafetlerin ideal ölçü, drape ve hareketini sağlayan modellerdir. 6. Vücut Parçaları Modelliği: El, bacak, ayak gibi belirli vücut kısımlarını modelleyen uzman modellerdir. 7. Çocuk Modelliği: 12 yaş altı çocuklar için reklam ve moda çekimlerinde yer alan modellerdir. Ayrıca, 3D modelleme alanında da çeşitli teknikler ve türler bulunmaktadır, bunlar arasında: - Poligonal Modelleme: X, Y ve Z koordinatlarıyla şekil ve yüzeylerin tanımlanması. - NURBS Modelleme: Matematiksel eğrilerden oluşan yumuşak yüzeylerle detaylı modeller oluşturma. - Voxel Modelleme: Medikal görüntüleme ve 3D baskı gibi alanlarda kullanılan hacim temelli modelleme.
    5 kaynak

    Bilimsel modellerin özellikleri nelerdir?

    Bilimsel modellerin özellikleri şunlardır: 1. Temsil Edicilik: Model, bir sistemin fiziksel, kavramsal veya matematiksel bir temsilidir. 2. Açıklayıcı Güç: Model, bir fikri veya süreci açıklayabilmelidir. 3. Tahmin Gücü: Model, deneylerle test edilebilecek tahminler yapmalıdır. 4. Tutarlılık: Model, diğer bilimsel modellerle çelişmemelidir. 5. Gözlem ve Deneylerle Uyum: Model, gözlemler ve deneysel sonuçlarla tutarlı olmalıdır. 6. Basitlik: Model, temsil ettiği sistemden daha basit olmalı, ancak temel özellikleri göstermelidir.
    5 kaynak

    Derin öğrenme nedir?

    Derin öğrenme, makine öğrenmesinin bir alt dalı olup, yapay zekâ teknolojisidir ve insan beyni hücrelerinden esinlenerek modellenen algoritmalar kullanır. Çalışma prensibi şu şekildedir: 1. Veri Toplama: Bilgisayarın öğrenmesi için büyük miktarda veri toplanır. 2. Veri Hazırlama: Veriler temizlenir ve işlenir. 3. Model Kurma: Yapay sinir ağları adı verilen yapı taşlarından oluşan bir model kurulur. 4. Eğitim (Öğrenme): Model, veriyi analiz eder ve tahminler yapar, bu tahminler kontrol edilir ve hatalar hesaplanır. 5. Test Etme: Model, daha önce karşılaşmadığı verilerle test edilir. 6. Kullanma: Eğitilen ve test edilen model, gerçek dünyada kullanılmaya hazırdır. Kullanım alanları arasında: - Sanal asistanlar (Siri, Alexa). - Yüz tanıma. - Otonom araçlar. - Sağlık sektörü (hastalık teşhisi). - Finans (algoritmik ticaret, dolandırıcılık tespiti).
    5 kaynak