• Buradasın

    Yapay zeka Mehmet Akif'i nasıl yazdı?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Yapay zeka, Mehmet Akif Ersoy'u şu şekilde yazdı:
    Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi öğrencileri, Sanat ve Tasarım Fakültesi'nden bir ekip oluşturarak, Mehmet Akif Ersoy'un şiirlerini derin öğrenme teknikleriyle analiz ederek onun tarzını ve dil kullanımını yapay zeka ile modellemeyi başardı 12.
    Proje kapsamında:
    • Gerçekçi yüz hatları fotogrametri tekniği ile elde edilen balmumu heykelinden çıkarıldı 13.
    • 3D yazılımlar kullanılarak Mehmet Akif Ersoy'un saç, sakal, bıyık ve kıyafetleri oluşturuldu 23.
    • Yapay zeka modeli, Ersoy'un yazdığı şiirler, yaşantıları ve geçmişleri gibi bilgilerle eğitildi 23.
    • Yapay zeka entegrasyonu ile oluşturulan karakter, sesli bir şekilde etkileşime geçilebilir hale getirildi 23.
    Bu sayede, ziyaretçiler Mehmet Akif Ersoy Müzesi'ne geldiklerinde, yapay zeka teknolojisi ile oluşturulmuş karakterle etkileşime geçip, onunla ilgili sorular sorabiliyorlar 23.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. habersitesi.com
        1
      2. akdenizhaber.net
        2
      3. balikesirbirlikgazetesi.com
        3
      4. karamanpostasi.com
        4
      5. kayserigurhaber.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Yapay zeka hangi yazıları tanır?

    Yapay zeka, çeşitli yazı türlerini tanır ve işleyebilir: 1. Görüntü Tanıma: Yapay zeka, bilgisayarlı görü kullanarak görüntü ve videolardaki nesneleri tanıyabilir. 2. Konuşma Tanıma: İnsan konuşmasını anlayarak kelimeleri ve anlamı algılayabilir. 3. Metin Oluşturma ve Anlama: Doğal dil işleme (NLP) teknolojisi ile metinleri yorumlayabilir, insan yazısını taklit ederek otomatik metin yazabilir. 4. Üretken Yapay Zeka: Basit metin istemlerinden yeni içerikler ve yapıtlar oluşturabilir. Bu teknolojiler, yapay zekanın geniş bir yelpazede yazılı verileri anlamasına ve kullanmasına olanak tanır.
    5 kaynak

    Yapay zeka AI ne işe yarar?

    Yapay Zeka (AI), makinelerin insanlar gibi düşünmesine, öğrenmesine ve problem çözmesine olanak tanıyan bir teknolojidir. Başlıca kullanım alanları: 1. Dijital Asistanlar ve Akıllı Ev Sistemleri: Siri, Alexa, Google Asistan gibi dijital asistanlar, kullanıcı komutlarına yanıt verir ve görevleri otomatikleştirir. 2. E-Ticaret ve Öneri Sistemleri: Ürün önerileri sunarak müşteri deneyimini iyileştirir. 3. Sosyal Medya Algoritmaları: İçerik önerilerinde bulunarak kullanıcıların ilgisini çeken paylaşımları gösterir. 4. Sağlık ve Tıp Alanı: Hastalık teşhisi, ilaç geliştirme ve robot cerrahlar gibi alanlarda kullanılır. 5. Otonom Araçlar: Trafik kurallarına uygun hareket eden sürücüsüz araçlar için yapay zeka kullanılır. 6. Müşteri Hizmetleri ve Chatbotlar: Bankacılık ve müşteri destek hizmetlerinde soruları hızlı ve verimli bir şekilde yanıtlar. Yapay zeka, iş dünyasından eğitime kadar birçok alanda köklü değişiklikler yaratmakta ve veri analizine dayalı stratejik kararların alınmasını sağlamaktadır.
    5 kaynak

    Yapay zeka nasıl eğitilir?

    Yapay zeka (YZ) eğitimi, büyük miktarda veri ve karmaşık algoritmalar kullanılarak gerçekleştirilir. İşte YZ modelinin eğitilmesi için genel adımlar: 1. Problem Tanımlama: YZ'nin hangi sorunu çözeceği veya görevi yerine getireceği belirlenir. 2. Veri Toplama: Metin, resim, ses veya video gibi farklı formatlarda ilgili veriler toplanır. 3. Veri Ön İşleme: Toplanan veriler, YZ modelinin kullanabileceği bir formata dönüştürülür. 4. Model Seçimi: Sorununuza ve verilerinize uygun bir YZ modeli seçilir. 5. Model Eğitimi: Seçilen model, toplanan veriler üzerinde eğitilir. 6. Model Değerlendirmesi: Eğitilmiş model, yeni veriler üzerinde test edilerek performansı değerlendirilir. 7. Model Dağıtımı: Model, üretim ortamına dağıtılır ve kullanıcılara sunulur. YZ eğitimi için araçlar ve kütüphaneler mevcuttur ve bu süreç, bilgisayar bilimi, matematik, istatistik ve psikoloji gibi alanlarda bilgi sahibi olmayı gerektirir.
    5 kaynak

    LLM yapay zeka nedir?

    LLM (Large Language Model), makine öğrenmesi teknikleriyle eğitilmiş, doğal dili anlayan ve üreten ileri düzey yapay zeka modelleridir. Bu modeller, derin öğrenme mimarileri ve dönüştürücüler gibi sinir ağı çerçeveleri kullanarak farklı veri kaynaklarından gelen bilgileri işler ve birleştirir. LLM'lerin bazı kullanım alanları: - Metin oluşturma: Hikayeler, makaleler, şiirler gibi metinler oluşturmak için kullanılır. - Çeviri: Farklı diller arasında yüksek doğruluk oranına sahip çeviriler yapar. - Soru-cevap sistemleri: Kullanıcılardan gelen soruları anlayarak uygun cevaplar üretir. - Duygu analizi: Metinlerdeki duygusal tonları tespit eder. LLM'lerin zorlukları: - Önemli miktarda bilgisayar kaynağı, depolama ve enerji tüketimi gerektirir. - Eğitim verilerindeki yanlılıklar, modelin çıktılarında da yanlılıklara neden olabilir.
    5 kaynak