• Buradasın

    Derin Öğrenme

    Özetteki ilgi çekici içerikler

    • 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 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 Nasıl Çalışır ve İnsanlık İçin Tehdit mi?

      Bu video, yapay zeka konusunu açıklayan eğitici bir içeriktir. Video, yapay zekanın temel kavramlarını, çalışma prensiplerini ve insanlık için tehdit olup olmadığını anlatmaktadır. Video, yapay zekanın tanımı ve makine öğrenmesi ile derin öğrenme arasındaki ilişkiyi açıklayarak başlıyor. Ardından yapay zekanın nasıl çalıştığını basit örneklerle anlatıyor. Daha sonra Google'ın DeepMind şirketinin yapay zekanın soyut akıl yürütme becerisini test ettiği bir araştırma sunuluyor. Son bölümde ise yapay zekanın insan zekasını geçebilme potansiyeli ve Stephen Hawking'in yapay zekanın insanlık için tehdit olabileceği uyarısı ele alınıyor. Video, yapay zekanın kendi yazdığı bir makale üzerinden yapay zekanın insanlık için tehdit olmadığını savunmasıyla sona eriyor.

      • youtube.com

    • Yapay Zeka Nedir ve Nasıl Çalışır?

      Bu video, yapay zeka kavramını açıklayan eğitici bir içeriktir. Konuşmacı, yapay zekanın ne olduğunu ve nasıl çalıştığını anlatmaktadır. Video, yapay zekanın tanımı ile başlayıp, yaygınlaşmasının nedenlerini açıklamaktadır. Ardından yapay zekanın günlük hayattaki kullanım alanlarını (sanal asistanlar, akıllı arabalar, tıp alanında kanser teşhisi gibi) sıralamaktadır. Son bölümde ise yapay zekanın çalışma prensipleri, derin öğrenme, geri yayılma gibi teknikler ve bu teknolojinin gelecekteki potansiyeli ele alınmaktadır.

      • 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: Temel Kavramlar ve Tarihsel Gelişimi

      Bu video, yapay zeka konusunu anlatan eğitici bir içeriktir. Konuşmacı, yapay zekanın ne olduğunu, tarihsel gelişimini ve temel kavramlarını açıklamaktadır. Video, yapay zekanın tanımıyla başlayıp dar yapay zeka (ANI) ve genel yapay zeka (AGI) kavramlarını açıklamaktadır. Ardından yapay zekanın tarihsel gelişimini 1950'lerden günümüze kadar kronolojik olarak anlatmaktadır. Makine öğrenimi, derin öğrenme ve sinir ağları gibi yapay zeka alt dalları da detaylı olarak ele alınmaktadır. Video, yapay zekanın günlük hayattaki uygulamalarını örneklerle göstererek sonlanmakta ve bir sonraki bölümde yapay zekanın hangi alanlarda kullanıldığını inceleyeceğini belirtmektedir.

      • youtube.com

    • Gelecek Teknolojileri: Yapay Zeka ve Grafen

      Bu video, gelecek teknolojileri hakkında bilgilendirici bir eğitim içeriğidir. Video, yapay zeka ve grafen gibi ileri teknolojilerin nasıl çalıştığını ve gelecekteki potansiyel uygulamalarını anlatmaktadır.. Video öncelikle yapay zeka kavramını tanımlayarak başlıyor ve tarihteki önemli yapay zeka örneklerini (Sofia, Watson, Siri, Google Asistan) inceliyor. Ardından derin öğrenme (deep learning) teknolojisi ve deepfake uygulamaları hakkında bilgi veriyor. Son bölümde ise grafen teknolojisi, özellikleri ve günlük hayattaki potansiyel uygulamaları (telefonlar, elektrikli araçlar, inşaat, giyilebilir teknoloji, kuantum bilgisayarlar) detaylı şekilde anlatılıyor.

      • youtube.com

    • Temel Öğrenme Problemi Kurgulama ve Derin Öğrenme Eğitimi

      Bu video, robotik mühendisi Çağatay tarafından sunulan bir eğitim içeriğidir. Çağatay, teknoloji, kariyer, yapay zeka ve programlama konularında paylaşımlar yapmaktadır. Videoda, derin öğrenme olmadan temel bir öğrenme problemi nasıl kurgulanacağı ve eğitileceği adım adım anlatılmaktadır. İçerik, bir fonksiyonun katsayılarını öğrenme sürecini göstermektedir: gerçek fonksiyon oluşturma, veri seti oluşturma, model tanımlama, loss fonksiyonu ve optimizasyon yöntemleri. Google Colab ortamında Python ve Torch kütüphanesi kullanılarak uygulamalı olarak sunulmaktadır. Eğitim, rastgele oluşturulan bir modeli gerçek bir fonksiyona nasıl eğittiğini göstermekte ve öğrenme sürecinin veri seti üzerinde model çalıştırma, hata hesaplama, optimizasyon ve parametrelerin ayarlanması aşamalarını içermektedir. Video sonunda, bu temel prensiplerin daha karmaşık sistemlerde (örneğin resim tanıma gibi) nasıl uygulanabileceği örneklerle açıklanmaktadır.

      • youtube.com

    • ResNet 50 ve Faster RCNN Eğitim Videosu

      Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı derin öğrenme, makine öğrenmesi ve yapay zeka konularını anlatmaktadır. Video, derin öğrenmenin tarihçesi ve temel prensipleriyle başlayıp, evrişimsel sinir ağları (CNN) ve ResNet 50 modelinin detaylı açıklamasına geçmektedir. Konuşmacı, ResNet 50'nin ImageNet veri kümesi üzerinde eğitildiğini, vanishing gradient problemini çözdüğünü ve RBB (Residual Bottleneck Block) yapısını kullandığını açıklamaktadır. Video, Python dilinde ResNet 50 kullanarak geliştirilen bir görüntü tanıma projesinin kod örnekleriyle sonlanmaktadır.

      • 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

    • Yapay Zeka Mühendisliği Bölümü Tanıtımı

      Bu video, bir eğitimci tarafından üniversiteye girecek öğrenciler için hazırlanmış "Bu bölüm okunur" serisinin ikinci bölümüdür. Konuşmacı, yapay zeka mühendisliği bölümünü detaylı olarak tanıtmaktadır. Video, yapay zeka kavramının tanımıyla başlayıp, yapay zekanın kullanım alanlarını açıklamaktadır. Ardından yapay zekanın iki önemli unsuru olan makine öğrenimi ve derin öğrenme anlatılmakta, son olarak Ankara'daki iki üniversitede (bir özel ve bir devlet üniversitesi) yapay zeka mühendisliği bölümlerinin müfredatları, ders yapısı ve laboratuvar imkanları detaylı olarak incelenmektedir. Videoda ayrıca bölümün yapay öğrenme, derin öğrenme, veri madenciliği, görüntü işleme, doğal dil işleme ve robotik gibi alanlarda sunduğu dersler hakkında bilgiler verilmekte ve bu bölümün geleceğin önemli alanlarından biri olduğu vurgulanmaktadır. Yurtdışına gitmenin ve İngilizce öğrenmenin önemi de belirtilmektedir.

      • youtube.com

    • Yapay Zeka ve Derin Öğrenme İçin Dört Ücretsiz Kaynak

      Bu video, robotik mühendisi Çağatay tarafından sunulan bir eğitim içeriğidir. Çağatay, yapay zeka, makine öğrenmesi ve robotik konularında bilgi paylaşmaktadır. Videoda yapay zeka ve derin öğrenme öğrenmek isteyenler için dört ücretsiz kaynak tanıtılmaktadır. Her kaynak, Andrew Ang'ın Coursera kursu, CS 231 (Stanford'dan Fayfa Lee tarafından verilen görsel tanıma kursu), Face AI ve Goodfellow ile Yoshua Bengio'nun kitabı olarak sıralanmaktadır. Çağatay, kaynakları başlangıç seviyesinden ileri seviyeye kadar yıldızlama sistemiyle değerlendirmekte ve izleyicilere kendi seviyelerine göre hangi kaynakları kullanmaları gerektiğini önermektedir.

      • youtube.com

    • Yapay Zeka Mühendisliği Hakkında Bilgilendirici Video

      Bu video, konuşmacının yapay zeka mühendisliği hakkında bilgi verdiği eğitici bir içeriktir. Konuşmacı, Ekim ayında yapay zeka lisans derslerini görecek olan bir öğrencidir. Video, yapay zeka mühendisliğinin ne olduğunu açıklayarak başlıyor ve yapay zeka ile bilgisayar mühendisliği arasındaki farkları anlatıyor. Ardından bu bölüme girmek için gerekli özellikler (programlama, istatistik, matematik) ve bölümün geleceği hakkında bilgiler veriliyor. Son olarak yapay zeka mühendisliğinin çalışma alanları (yapay öğrenme, derin öğrenme, görüntü işleme, doğal dil işleme, veri analizi, robotik, savunma sanayi, giyilebilir teknolojiler, akıllı saatler, sesli asistanlar) ve mezunların çalışabileceği projeler (otonom araçlar, savunma sanayi, giyilebilir teknolojiler, akıllı saatler, sesli asistanlar) hakkında bilgiler paylaşılıyor.

      • youtube.com

    • Google Colab Ücretsiz GPU Kullanımı Eğitimi

      Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı Google Colab platformunun ücretsiz GPU kullanımını adım adım anlatmaktadır. Konuşmacı, Deep Learning Türkiye topluluğundan Fuat Beşer'in yazısını referans olarak kullanmaktadır. Video, Google Colab'ın Tesla K80 GPU'larını kullanarak derin öğrenme uygulamaları yapma sürecini kapsamaktadır. İçerikte Google hesabı oluşturma, Drive bağlantısı kurma, kimlik doğrulama, kütüphane kurulumu (Keras, TensorFlow, PyTorch, OpenCV gibi), kod çalıştırma ve GPU hakkında bilgi alma gibi temel adımlar gösterilmektedir. Ayrıca TensorBoard uygulamasının kullanımı ve Keras kütüphanesi ile CNN uygulaması örneği de anlatılmaktadır. Videoda ayrıca kimlik doğrulama işleminde uyarı alma durumları, çalışma ortamını sıfırlama yöntemleri ve fonksiyonların argümanlarını öğrenme teknikleri hakkında bilgiler de sunulmaktadır. Video, Colab'ın kullanımının kolay olduğunu vurgulayarak, derin öğrenme ve yapay zeka konularında başlangıç yapmak isteyenler için kaynaklar ve kurslar hakkında bilgiler içermektedir.

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