• Buradasın

    Derin Öğrenme

    Özetteki ilgi çekici içerikler

    • 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

    • 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 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

    • Yapay Sinir Ağlarında Geri Yayılım Algoritması Dersi

      Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan eğitim dersi formatında olup, yapay sinir ağlarında geri yayılım (backpropagation) algoritması konusunu ele almaktadır. Video, yapay sinir ağlarında hata hesaplama ve ağırlık güncellemesi süreçlerini matematiksel formüllerle detaylı şekilde açıklamaktadır. İlk olarak çıktı katmanındaki hata hesaplaması, ardından gizli katmanlara doğru geri yayılım işlemi gösterilmekte, son olarak da ileri yayılım (forward propagation) hesaplamaları adım adım anlatılmaktadır. Eğitmen, zincir kuralı, aktivasyon fonksiyonlarının türevleri ve öğrenme oranının (gama) kullanımı gibi teknik konuları somut örneklerle açıklamaktadır. Videoda iki gizli katmanlı bir yapay sinir ağı modeli üzerinden hesaplamalar yapılmakta, tanjant hiperbolik aktivasyon fonksiyonu kullanılarak nöronların girdi ve çıktı değerleri hesaplanmaktadır. Dersin sonunda elde edilen çıktı ile beklenen çıktı arasındaki hata hesaplanmakta ve bir sonraki derste bu hatanın nasıl düzeltiliceği belirtilmektedir.

      • 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

    • 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 Hakkında Bilgilendirici Video

      "Bebarbilim" kanalında yayınlanan bu eğitici videoda, bir sunucu yapay zeka konusunu basit bir dille anlatmaktadır. Sunucu, izleyicilerle etkileşim halinde olup, yorumlarda sorular sorabileceklerini belirtiyor. Video, yapay zekanın tanımı ve çalışma prensipleriyle başlayıp, Google DeepMind, NVIDIA ve New York Mount Sinai Hastanesi gibi farklı kurumların yapay zeka çalışmaları üzerinden konuyu detaylandırıyor. Yapay zekanın avantajları, dezavantajları ve gelecekteki potansiyeli ele alınırken, algoritmaların nasıl öğrenip neyi tespit edebildikleri de açıklanıyor. Sunucu, izleyicilerin sorularını Instagram üzerinden de cevaplayabileceğini belirtiyor ve yaz aylarında tekrar buluşacaklarını ifade ediyor. Video, bilimsel konuların anlaşılması açısından örnekler sunarak izleyicilere yapay zeka konusunda kapsamlı bir bilgi veriyor.

      • youtube.com

    • Python ile Yüz Tanıma Uygulaması Eğitimi

      Bu video, bir konuşmacının Python DeepFace paketi kullanarak yüz tanıma uygulaması geliştirme sürecini adım adım anlattığı bir eğitim içeriğidir. Video, DeepFace paketinin kurulumu ve farklı yüz tanıma modellerinin (VGG Face, Facenet, OpenFace ve DeepFace) yüklenmesiyle başlayıp, yüz algılama ve hizalama, resimlerin vektör gösterimi ve doğrulama adımlarını detaylı olarak göstermektedir. Ayrıca, iki resim arasındaki öklid uzaklığı hesaplanarak görselleştirme yapılmakta ve aynı ile farklı kişilere ait resimler için pipeline'ın test edilmesi gösterilmektedir. Eğitim, yüz tanıma pipeline'ının tüm aşamalarını Python kodları üzerinden somut örneklerle açıklamakta ve farklı modellerin farklı eşik değerleriyle nasıl çalıştığını göstermektedir.

      • 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

    • Yapay Zeka Hakkında Bilgilendirici Video

      Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı yapay zeka konusunu anlatmaktadır. Video, yapay zekanın ne olduğunu açıklayarak başlıyor ve üç ana kategorisini (dar yapay zeka, genel yapay zeka ve süper yapay zeka) detaylandırıyor. Ardından yapay zekanın çalışma prensiplerini makine öğrenmesi, derin öğrenme, doğal dil işleme ve bilgisayarla görü gibi yöntemlerle açıklıyor. Son olarak, yapay zekanın sağlık, finans, ulaşım, eğlence ve eğitim gibi alanlardaki uygulamalarını ve gelecekteki potansiyelini anlatıyor.

      • 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

    • 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

    • 2025 AI Mühendisliği Kariyer Rehberi

      Bu eğitim videosu, Lunar Tech'ten Data Vaslayan tarafından sunulan, AI mühendisliği alanında kariyer yapmak isteyenler için kapsamlı bir yol haritasıdır.. Video, AI mühendisliğinin ne olduğunu açıklayarak başlıyor ve bu alanın veri bilimi, makine öğrenimi ve yazılım mühendisliği arasındaki kesişimi anlatıyor. Ardından AI mühendisliğinin sağlık, finans, perakende, eğlence ve otonom araçlar gibi farklı endüstrilerdeki uygulamalarını gösteriyor. Daha sonra gerekli matematik ve istatistik becerileri, veri bilimi, geleneksel makine öğrenimi, derin öğrenme, Python programlama dili ve büyük dil modelleri gibi konular detaylı şekilde ele alınıyor.. Video, AI mühendisliğinin teorik bilgi ile pratik uygulama arasında köprü kurmanın önemini vurgulayarak, bu alanda başarılı olmak için gerekli olan yaklaşık 3-6 ay süren bir eğitim sürecini adım adım anlatıyor. Ayrıca AI etik, önyargı, gizlilik ve veri güvenliği gibi konulara da değiniliyor.

      • youtube.com

    • Yapay Zeka Temelleri Eğitim Videosu

      Bu video, Zeki Demirci tarafından sunulan bir eğitim içeriğidir. Zeki, yapay zeka uygulamalarının temel çalışma prensiplerini anlatmaktadır. Videoda yapay zeka uygulamalarının nasıl çalıştığı adım adım gösterilmektedir. Zeki, Deeps adlı bir yapay zeka aracı kullanarak, giriş ve çıkış verileri arasındaki ilişkiyi öğrenen basit bir model oluşturma sürecini anlatmaktadır. Önce Deeps'te model oluşturma, ardından bu modeli Kola platformunda test etme ve modelin nasıl eğitildiğini detaylı olarak göstermektedir. Video, yapay zeka temellerini öğrenmek isteyenler için temel bir kaynak niteliğindedir ve bir serinin ilk bölümüdür.

      • 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

    • 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

    • 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

    • Denizciler Teke Tek Bilime: Yapay Zeka ve Teknolojik Gelişmeler

      "Denizciler Teke Tek Bilime" adlı programda sunucu, Prof. Dr. Cem Sai, Doç. Dr. Şeyda Ertekin ve diğer bilim insanları yapay zeka konusunu detaylı bir şekilde ele almaktadır. Konuşmacılar arasında Boğaziçi Üniversitesi ve ODTÜ'de yapay zeka merkezleri yöneten akademisyenler bulunmaktadır. Video, yapay zekanın temel kavramlarından başlayarak, derin öğrenme, yapay sinir ağları, dil modelleri (GPT-3, Stable Diffusion), otonom araçlar ve yapay zekanın gelecekteki potansiyeli gibi konuları kapsamlı şekilde incelemektedir. Program, yapay zekanın bilimsel uygulamalardaki rolü, etik sorunları, insan zekasına göre avantajları ve riskleri gibi konuları ele almaktadır. Videoda ayrıca yapay zekanın tıp, hukuk, psikoloji ve psikiyatri gibi alanlardaki uygulamaları, nöromorfik çipler, kuantum bilgisayarlar ve organik bilgisayarlar gibi yeni bilgisayar teknolojileri ile yapay zeka arasındaki ilişki de tartışılmaktadır. Konuşmacılar, Türkiye'nin yapay zeka alanında durumu ve ODTÜ'deki yapay zeka merkezleri hakkında bilgiler de paylaşmaktadır.

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