• Buradasın

    Derin Öğrenme

    Özetteki ilgi çekici içerikler

    • Yapay Zeka Geliştirme Süreci

      Bu video, yapay zeka geliştirme konusunda eğitim içeriği sunan bir ders formatındadır. Konuşmacı, yapay zeka geliştirme sürecini adım adım anlatmaktadır.. Video, yapay zeka geliştirme sürecinin temel adımlarını detaylı şekilde ele almaktadır. İlk olarak problem belirleme ve inceleme, ardından uygun teknik ve model seçimi, geliştirme, eğitim, test, çıkarım ve son olarak iyileştirme/optimizasyon aşamaları açıklanmaktadır. Her adım için yüksek maliyetten uzak olma ve yeterli doğruluğa sahip olma kriterleri vurgulanmakta, ayrıca derin öğrenme ve makine öğrenmesi gibi farklı yaklaşımlar arasındaki farklar da kısaca ele alınmaktadır.

      • youtube.com

    • Yapay Zeka ve Nörobilim Arasındaki İlişki

      "Yapay Zeka Merkezi" programında sunucu ile kognitif nörobilim ve nöropsikoloji uzmanı Neşe Merdinler arasında geçen bir röportajdır. Neşe Merdinler, 20 yıllık kurumsal gayrimenkul sektöründen sonra nörobilimle ilgilenmeye başlamış, Cambridge Üniversitesi'nde eğitim almış bir yönetim danışmanı, kurumsal eğitmen ve lider koçudur. Röportajda yapay zeka ile nörobilim arasındaki ilişki, insan beyninin çalışma prensipleri ve yapay zekanın bu süreçlere nasıl entegre edilebileceği ele alınmaktadır. Video, yapay zekanın insan beyninin öğrenme, bilgiyi işleme ve algı hafızayla ilgili süreçlerini kopyaladığı, sinir ağları ve derin öğrenme gibi nörobilimsel prensiplerden yararlandığı bilgisini içermektedir. Ayrıca, yapay zeka çağında insan faktörünün önemi, sosyal becerilerin yapay zekanın henüz tam olarak entegre edemediği alanlar olduğu ve şirketlerin yapay zeka entegrasyonu süreçlerinde insan faktörüne dikkat etmesi gerektiği vurgulanmaktadır. Röportajda, yapay zeka sistemlerinin entegre edildikten sonra çalışanların verimliliği, veri analizi ve çıktı yaratma süreçlerinde yaşanan sorunlar ve bunlara çözüm yolları da tartışılmaktadır.

      • youtube.com

    • Ücretsiz ve Sınırsız Yapay Zeka Görsel Oluşturma Araçları

      Bu video, bir içerik üreticisinin ücretsiz ve sınırsız yapay zeka görsel oluşturma araçlarını tanıttığı bir inceleme içeriğidir. Videoda toplam sekiz farklı yapay zeka aracı detaylı olarak incelenmektedir. Her araç için günlük görsel oluşturma hakkı, görsel kalitesi, karakter referansı, el çizimi performansı ve kullanım kolaylığı gibi özellikler değerlendirilmektedir. Deep, Pick Lumen, IMAX Effects, Ry-Rob'ın AA Image Generator, Drev AI, Perchance, Rafael Flux ve Dream Mina gibi araçlar tanıtılmakta ve her birinin avantaj ve dezavantajları açıklanmaktadır.

      • youtube.com

    • 2020'lerde Geleceğin Teknolojik Trendleri ve Yatırım Fırsatları

      Bu video, Birol Güven ve Emrah Kaya'nın (Emrah'ın fütürist olarak tanıtıldığı) sunduğu bir röportaj programıdır. Konuşmacılar, geleceğin teknolojik trendleri ve bu alanlarda yatırım yapmanın önemi hakkında detaylı bir tartışma sunmaktadır. Program, 2020 yılındaki önemli trendlerden başlayarak, derin öğrenme, streaming medya, elektrikli araçlar, otomasyon, 3D yazıcılar, uzay taşımacılığı, drone teknolojileri, uçan arabalar, DNA mühendisliği, dijital cüzdanlar ve kripto para gibi geleceğin teknolojik alanlarını ele almaktadır. Konuşmacılar, bu teknolojilerin nasıl işlediğini, Türkiye'de ve dünyada ne zaman yaygınlaşabileceğini ve yatırımcılar için bu alanlardaki potansiyel kazanç fırsatlarını tartışmaktadır. Programda ayrıca "prosumer" kavramı, streaming medya teknolojilerinin içeriğin dağıtımını nasıl değiştirdiği, Tesla'nın elektrikli araçlar sektöründeki etkisi ve 2030 yılı civarında gerçekleşecek teknolojik gelişmeler öngörülüyor. Konuşmacılar, özellikle biyoteknoloji ve uzun yaşam (longevity) alanlarının önümüzdeki yıllarda önemli olacağı konusunda vurgu yapıyorlar.

      • youtube.com

    • Çin'in DeepSeek AI Modeli İncelemesi ve Gizlilik Sorunları

      Bu video, David adlı bir eğitimcinin sunduğu, Çin'in açık kaynaklı AI modeli DeepSeek'in detaylı bir incelemesini içeren eğitim içeriğidir. Video, DeepSeek'in temel özelliklerini ve kullanımını anlatarak başlıyor, ardından Chat GPT-1 ile çeşitli testlerde karşılaştırıyor. Testler arasında üretkenlik rehberi oluşturma, pratik karar verme, kodlama, haiku yazma ve arama yapma gibi farklı görevler yer alıyor. İkinci bölümde ise DeepSeek'in gizlilik sorunları ele alınıyor ve ChatGPT gibi yapay zeka araçlarında karşılaşılan gizlilik endişelerinin çözüm yolları açıklanıyor. Videoda DeepSeek'in en büyük avantajı olarak daha düşük maliyet ve açık kaynak yapısı vurgulanıyor. Ayrıca, gizlilik sorunlarının çözümü için açık kaynak versiyonunun laptop üzerinde çalıştırılması öneriliyor.

      • youtube.com

    • Yapay Zeka Eğitim Videosu

      Bu video, bir konuşmacının yapay zeka konusunu detaylı şekilde anlattığı eğitici bir içeriktir. Video, yapay zekanın tarihsel gelişiminden başlayarak temel tanımını, çalışma prensiplerini ve türlerini kapsamlı şekilde ele almaktadır. İçerik, yapay zekanın makine öğrenmesi ve derin öğrenme kavramlarını açıklayarak, yapay zekanın dört temel türünü (reaktif, sınırlı hafızalı, zihin teorisi ve farkındalık kazanan) ve yapay zekanın üç temel sınıfını (dar, genel ve süper yapay zeka) detaylı şekilde incelemektedir. Video ayrıca yapay zekanın günlük hayattaki uygulamalarını (Google Çeviri, yüz tanıma uygulamaları), kara kutu problemi, gizli katmanların işlevi ve yapay zekanın gelecekteki potansiyel etkilerini de ele almaktadır. Bir sonraki bölümde yapay zekanın insanın zeka seviyesine ulaştığı an ve bunun insanlık tarihi için anlamı hakkında konuşulacağı belirtilmektedir.

      • youtube.com

    • Yapay Zeka Nasıl Çalışır?

      Bu video, yapay zeka teknolojisinin tarihçesini ve çalışma prensiplerini anlatan eğitici bir içeriktir. Alan Turing, Minsky, McCarthy gibi önemli bilim insanlarının yapay zeka alanındaki katkıları ele alınmaktadır. Video, yapay zekanın nasıl çalıştığını adım adım anlatmaktadır. İlk olarak yapay zekanın tarihçesi ve temel prensipleri açıklanmakta, ardından makine öğrenmesi ve derin öğrenme kavramları detaylandırılmaktadır. Son bölümde ise yapay zekanın etik sorunları, işsizlik riski ve kişisel gizlilik ihlalleri gibi olumsuz yönleri ele alınmaktadır. Video, yapay zeka teknolojisinin hem avantajlarını hem de dezavantajlarını kapsamlı bir şekilde sunmaktadır.

      • youtube.com

    • Kapalı Alanda İnsan Tespiti ve Yeniden Tanıma Sistemi Sunumu

      Bu videoda Gebze Teknik Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği 4. sınıf öğrencisi Osman Süzer, doktora öğretim üyesi Yakup Genç danışmanlığında tamamladığı bitirme projesini sunmaktadır. Video, "Kapalı Alanda İnsan Tespiti ve Yeniden Tanıma Sistemi" adlı projenin tanıtımını içermektedir. Sistem, kapalı bir ortamda daha önce tespit edilmiş bir kişinin kameralar aracılığıyla yeniden tanınmasını amaçlamaktadır. Proje, görüntü işleme metotlarıyla arka plan çıkarımı ve gürültü giderici işlemler yaparak hareket eden nesneleri bulma, ardından derin öğrenme metotlarıyla bu nesnelerin insan olup olmadığını tespit etme ve aynı kişiye ait görüntüleri karşılaştırma aşamalarını içermektedir. Videoda sistemin iki temel işlevi gösterilmektedir: kullanıcının belirlediği bir kişinin aranması ve galerideki tüm insanların aranması.

      • youtube.com

    • Derin Öğrenme ile Görüntü Segmentasyonu Eğitimi

      Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan derin öğrenme ve görüntü segmentasyonu konulu kapsamlı bir eğitim serisidir. Eğitmen, teorik bilgileri ve pratik kodlama örneklerini bir araya getirerek konuyu anlatmaktadır. Video, görüntü segmentasyonunun temel kavramlarından başlayarak, farklı segmentasyon modelleri (UNet, PCPNet, SekNet, DeepLabV3), metrikler (IoU, Dice score), encoder-decoder mimarisi ve kodlama süreçlerini detaylı olarak ele almaktadır. Eğitmen, Python ve PyTorch kullanarak U-Net modelinin nasıl oluşturulacağını, veri yükleyicisinin nasıl yazılacağını ve modelin nasıl eğitileceğini adım adım göstermektedir. Eğitim içeriğinde ayrıca Hiphoplaset gibi ücretsiz segmentasyon modellerinin kullanımı, insan segmentasyonu için karşılaşılan teknik zorluklar ve çözümleri, sektörel segmentasyon uygulamaları ve multi-class segmentasyon teknikleri de ele alınmaktadır. Eğitmen, bu hafta GitHub'a multi-class segmentasyon ve diğer mimari örneklerini yükleyeceğini belirtmektedir.

      • youtube.com

    • Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Eğitim Videosu

      Bu video, Yunus Makas tarafından sunulan yapay zeka ve makine öğrenmesi konularını kapsayan detaylı bir eğitim içeriğidir.. Video, yapay zekanın tanımı ve tarihçesiyle başlayıp, veri bilimi, makine öğrenmesi ve derin öğrenme gibi alt dallarını açıklamaktadır. İçerikte makine öğrenmesinin çalışma prensipleri, yapay sinir ağları, öğrenme modelleri (denetimli, denetimsiz, yarı denetimli ve pekiştirmeli öğrenme) ve regresyon ile sınıflandırma algoritmaları ele alınmaktadır.. Ayrıca, derin öğrenme algoritmalarının çalışma prensipleri, havuzlama yapıları ve düzleştirme katmanları gibi konular da anlatılmaktadır. Video, yapay zeka ve makine öğrenmesinin sağlık, ulaşım, finans, bankacılık, e-ticaret, doğal dil işleme, tedarik zinciri optimizasyonu, tahmin sistemleri, tavsiye sistemleri, konuşma tanıma ve resim/video tanıma gibi alanlardaki uygulamalarını da kapsamaktadır.

      • youtube.com

    • Google Cemay 3 Yapay Zeka Modeli ile Kodlama Uygulaması

      Bu video, bir eğitim içeriği olup, sunucu Google'un Cemay 3 adlı yapay zeka modelini tanıtmaktadır.. Videoda Cemay 3 modelinin özellikle kodlama ve matematik konularında daha iyi performans gösterdiği anlatılmaktadır. Sunucu, modelin derin düşünme, üretken arayüzler, Google Anti-Gravity ve Agent gibi özelliklerini açıklamaktadır. Video, Cemay 3 Pro modelinin üç boyutlu bir tetrix oyunu yazma sürecini göstererek, modelin kodlama performansını pratik bir uygulama ile kanıtlamaktadır.

      • youtube.com

    • Yapay Zeka Öğrenmeye Başlama ve İleri Seviye Rehberi

      Bu video, bir fizik uzmanı ve yapay zeka alanında çalışan bir eğitimci ile 16-17 yaşındaki bir lise öğrencisi arasında geçen sohbet formatında hazırlanmıştır. Video, yapay zeka öğrenmeye nasıl başlanacağı konusunu farklı yaş gruplarına göre incelemektedir. İlk olarak lise öğrencileri için Google Colab ve Python programlama dilini kullanarak öğrenme yolları anlatılmakta, ardından üniversite ve sonrası öğrenciler için programlama, matematik ve algoritma gibi temel beceriler üzerinde durulmaktadır. Son olarak, yapay zeka öğrenmek isteyenler için üç aşamalı bir eğitim yolu sunulmakta ve Coursera, Stanford, MIT gibi platformlardaki ileri düzey kaynaklar tanıtılmaktadır. Videoda ayrıca, yapay zeka alanında başarılı olmak için gerekli olan numpy, pandas, matplotlib, pytorch ve tensorflow gibi kütüphanelerin kullanımı, GPT gibi araçların öğrenme sürecindeki rolü ve düşük gelirli öğrencilerin ücretsiz kurslara kaydolup sertifika almanın önemi vurgulanmaktadır.

      • youtube.com

    • Yapay Zeka ile Lokal Dil Modeli Kurulumu ve Diyet Planı Hazırlama Eğitimi

      Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan yapay zeka teknolojisi hakkında kapsamlı bir eğitim içeriğidir.. Video iki ana bölümden oluşmaktadır: İlk bölümde lokal dil modeli kurulumu adım adım gösterilmekte, Olama sitesinden DeepSeaek R1 modelinin indirilmesi ve Anything EL Elem uygulaması kullanılarak kurulumu anlatılmaktadır. İkinci bölümde ise yapay zeka modelinin diyet planı hazırlama süreci, 26 yaşında, 88 kilo ve 183 cm uzunluğundaki bir erkek için örnek bir diyet planı hazırlama örneği üzerinden gösterilmektedir.. Videoda ayrıca yapay zeka modellerinin veri mahremiyeti, internet bağlantısı olmadan kullanılabilmesi ve ücret ödemeden çalışabilmesi gibi avantajları vurgulanmakta, modelin kalori, protein, su tüketimi, şekerli yiyecekler ve uyku gibi faktörleri dikkate alarak günlük diyet planı hazırladığı gösterilmektedir.

      • youtube.com

    • Kling AI'nin Yeni Video Modeli Tanıtımı

      Bu video, Kling AI'nin yeni video modeli olan "Video One" hakkında bilgi veren bir tanıtım içeriğidir. Video, Video One modelinin sunduğu özellikler ve kullanım alanlarını detaylı şekilde anlatmaktadır. Model, referans tabanlı nesil, metin-video dönüşümü ve stilizasyon gibi çeşitli video görevlerini tek bir mimaride birleştirmektedir. Ayrıca, derin semantik anlayış sayesinde görüntü ve video girdilerini daha iyi anlayabilmekte, karakterleri, nesneleri ve sahneleri daha iyi takip etmekte ve çoklu görev desteği sunmaktadır. Video, modelin sunduğu kontrol seçeneklerini ve kullanım alanlarını örneklerle açıklamaktadır.

      • youtube.com

    • Yapay Sinir Ağıyla Doluluk Tahmini Uygulaması

      Bu video, bir eğitim içeriği olup, izleyicilere yapay sinir ağları kullanarak doluluk tahmini uygulaması yapma sürecini göstermektedir. Video, yapay sinir ağının eğitim ve test verilerinin nasıl simüle edileceğini, sonuçların nasıl karşılaştırılacağını adım adım anlatmaktadır. Eğitim verilerinin gerçek değerlerle karşılaştırılması ve test verilerinin yapay sinir ağının tahminleriyle karşılaştırılması gösterilmektedir. Ayrıca, AND Tool'da transfer fonksiyonu, öğrenme fonksiyonu ve nöron sayısı gibi parametrelerin değiştirilerek farklı denemeler yapılabileceği belirtilmektedir.

      • youtube.com

    • Yapay Zeka ve İnşaat Sektöründe Uygulamaları

      Bu video, akademisyen Onur Hoca ve Ortadoğu Teknik Üniversitesi İnşaat Mühendisliği öğrencisi Murathan Saygılı arasında geçen bir sohbet formatındadır. Murathan, 3,50'ün üzerinde ortalama not alan ve sosyal bir öğrenci olarak tanıtılmaktadır. Videoda yapay zeka kavramı, dar yapay zeka ve geniş yapay zeka arasındaki farklar, makine öğrenmesi, derin öğrenme ve doğal dil işleme gibi temel konular ele alınmaktadır. Ayrıca yapay zekanın inşaat sektöründeki uygulamaları, veri analizi, iş güvenliği ve bütçeleme süreçlerindeki potansiyeli detaylı olarak incelenmektedir. Konuşmacılar, yapay zekanın büyük veri ile ilişkisini, Apple'ın yüz tanıma teknolojisi üzerinden açıklamaktadır. Video, yapay zeka alanına giriş yapmanın kolaylığı, gerekli donanım ve yazılım kaynakları ile bu alandaki gelişmeler hakkında bilgiler içermektedir. Pandemi sonrası yapay zeka'nın inşaat sektöründeki popülerliğinin arttığı ve genç nesillerin bu teknolojiyi geliştirmesi gerektiği vurgulanmaktadır.

      • youtube.com

    • Yapay Zeka ve Sanat

      Bu video, yapay zekanın sanat üretme kapasitesi hakkında bilgilendirici bir anlatım sunmaktadır. Videoda Holbein'in "The Embesiders" portresi, Google'un Deep Dream yazılımı, Benjamin adlı yapay zeka senaristi ve müzik bestecisi gibi örnekler üzerinden yapay zekanın sanat üretme süreci ele alınmaktadır. Video, yapay zekanın sanat üretme kapasitesini tarihsel bir perspektiften inceleyerek başlıyor ve günümüzde yapay sinir ağlarının nasıl sanat ürettiğini açıklıyor. Google'un Deep Dream yazılımı, yapay zekanın resim üretme sürecini, Benjamin adlı yapay zeka senaristi ve müzik bestecisinin nasıl çalıştığını gösteriyor. Video, yapay zekanın sanat üretme kapasitesinin insan sanatını nasıl etkileyebileceğine dair sorularla sonlanıyor ve sanatın ruhunu korumanın önemini vurguluyor.

      • youtube.com

    • Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Hakkında Bilgilendirici Sunum

      Bu videoda Ay Yüce Kızrak, elektronik ve haberleşme mühendisi ve doktora öğrencisi olarak yapay zeka ve makine öğrenmesi konusunda bilgilendirici bir sunum yapıyor. Konuşmacı, on yılı aşkın süredir yapay öğrenme ve bilgisayarlı görü alanında çalışmaktadır. Sunum, yapay zeka kavramının 1950'li yıllarda Alan Turing tarafından tanımlanmasıyla başlayıp, makine öğrenmesi ve derin öğrenme kavramlarını açıklıyor. Konuşmacı, yapay zeka sistemlerinin insan beyninin öğrenme mekanizmasını örnek alarak nasıl çalıştığını anlatıyor ve günlük hayattaki uygulamalarını gösteriyor. Ayrıca, yapay zeka sistemlerinin insan üstünlüğüne sahip olduğu örnekler veriliyor: 1997'de Garry Kasparov'u yenen bir robot ve 2017'de KJ'yi yenen Google'ın DeepMind şirketinin AlphaGo yazılımı. Konuşmacı, yapay zeka sistemlerinin güvenilirliği ve açıklanabilirliği sorusuyla başlayıp, tavsiye sistemlerinin günlük hayattaki kullanımından bahsediyor. Video, disiplinler arası çalışma ve yapay zeka ile insan yaratıcılığının birlikte kullanılması gerektiği mesajıyla sonlanıyor.

      • youtube.com
  • Yazeka sinir ağı makaleleri veya videoları özetliyor