Derin öğrenme, yapay sinir ağları ile büyük verilerden anlamlı kalıplar çıkaran bir makine öğrenimi tekniğidir. Sistem, insan beynindeki nöronların işleyişine benzer şekilde çalışır. Veriler katmanlar arasında iletilir ve her katman daha karmaşık bilgiler üretir
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 ve ileri seviyeye nasıl ilerlenebileceği konusunu kapsamlı şekilde ele almaktadır. İçerik, başlangıç seviyesinden ileri seviyeye kadar olan tüm aşamaları kapsamakta olup, İngilizce bilmenin önemi, Google Colab gibi online platformlar, Python programlama dili ve gerekli kütüphaneler (numpy, pandas, matplotlib, pytorch, tensorflow) hakkında bilgiler sunulmaktadır.. Videoda ayrıca Coursera'daki Andrew Ng'in Machine Learning Specialization dersi, Michael Nelson'ın Neural Networks and Deep Learning web sitesi, Stanford'un CS 231 ve CS 224 dersleri, Andrea Karpati'nin dizayn ettiği ödevler ve MIT'in "Missing Lecture for Computer Scientists" adlı gönüllü dersi gibi ileri düzey öğrenme kaynakları detaylı olarak tanıtılmaktadır. Lise öğrencilerinin bile yapay zeka konferanslarına makale gönderebilecekleri ve yapay zekada ilerlemek için gerekli olan üç temel alan (programlama, matematik ve algoritma) hakkında da bilgiler verilmektedir.
Gelişmiş derin öğrenme ile doğal ve dikişsiz yüz değiştirme sağlar. Saniyede yüz değiştirme işlemi gerçekleştirir. Birden fazla açıdan yüz özelliklerini çıkarabilir. Sınırsız sayıda görüntü formatını destekler
Bu video, bir eğitimci tarafından hazırlanan derin öğrenme programının tanıtımını içermektedir. Program, öğrenme becerilerini geliştirerek eğitim sistemini hacklemek isteyenler için tasarlanmıştır.. Video, derin öğrenmenin üç temel becerisini (anlamlı bağlantılar kurma, temel prensipleri kavrama ve hafızayı ustaca kullanma) açıklayarak başlıyor ve programın yedi bölümünden bahsediyor. Her bölüm kendi içinde videolardan oluşuyor ve dinleme, okuma, not alma, verimli ders tekrarı, yetenek ve becerileri geliştirme, motivasyon, enerji yönetimi, sayısal derslere çalışma ve hafıza gibi konuları ele alıyor. Program, öğrencilerin kendi potansiyellerini kullanmalarına yardımcı olmayı amaçlıyor.
Bu video, yapay zeka kodlamayı öğrenmek isteyenler için adım adım bir rehber sunmaktadır.. Video, yapay zeka kodlamayı öğrenmek için izlenmesi gereken yedi temel adımı detaylı şekilde anlatmaktadır. Bu adımlar arasında temel programlama bilgisi edinme, Python programlama dilini öğrenme, matematik ve istatistik bilgisi edinme, makine öğrenimi ve derin öğrenme kavramlarını öğrenme, yapay zeka kütüphanelerini ve araçlarını öğrenme, projeler yaparak deneyim kazanma, topluluklara katılma ve sürekli öğrenme bulunmaktadır. Her adım için ilgili kaynaklar da belirtilmiştir.
Yapay zeka, insan girdisi gerektiren karmaşık görevleri gerçekleştiren yazılımlardır. Makine öğrenimi ve derin öğrenme, yapay zekanın alt alanlarıdır. Veri bilimi, istatistik ve bilgisayar bilimini birleştirerek değer elde eder
Yapay zeka teknolojisi hasarlı fotoğrafları saniyeler içinde onarır. İnsan yüzlerini otomatik tanıyıp bulanık resimleri netleştirir. Düşük çözünürlüklü fotoğrafları HD kaliteye yükseltir. Otomatik renk düzeltme ile parlaklık ve kontrastı ayarlar
Derin öğrenme, gizli katmanlı yapay sinir ağları kullanan makine öğrenme alanıdır. Yapay sinir ağları biyolojik sistemlerden esinlenilmiştir. 1940'lardan beri geliştirilen sinir ağlarına dayanmaktadır
Bu video, Türkiye'nin ilk yerli yapay zeka sistemi Kumru'nun tanıtımını yapan bir içeriktir.. Videoda Kumru'nun en önemli özelliği olarak tamamen kendine özgü veri setleri ile eğitilmiş olması vurgulanmaktadır. Sistem, sıfır virgül on sürümüyle mevcut olup, derin öğrenme teknikleri kullanılarak ortalama 500 GB'lık bir veri seti ile zenginleştirilmiştir. Ayrıca, yapay zekanın tamamen kurallara göre oluşturulduğu belirtilmektedir.
Bu video, Ahmet Aksoy tarafından sunulan bir eğitim içeriğidir. Ahmet, Google Colab sisteminin özelliklerini ve kullanımını detaylı şekilde anlatmaktadır.. Video, Google Colab sisteminin tanıtımıyla başlayıp, sistemin Jupyter Notebook'ı geliştirerek oluşturduğu, Google Drive ile bağlantılı çalıştığı ve makine öğrenmesi ve derin öğrenme çalışmaları için GPU ve TPU desteği sunduğu bilgisiyle devam ediyor. İçerikte Markdown dilinin kullanımı, kütüphane yükleme, GitHub ile entegrasyon, etkileşimli formlar oluşturma ve çeşitli makine öğrenmesi örnekleri (neural style, deep dream, karakter tanıma gibi) gösteriliyor. Ayrıca Python kodlarının nasıl çalıştırılacağı, hücrelerin nasıl yönetileceği ve dosyaların nasıl kaydedileceği gibi temel kullanım örnekleri de sunuluyor.
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.
YSA, insan beyninin bilgi işleme tekniğinden esinlenen bir teknolojidir. Biyolojik nöronların sinaptik bağlarının dijital modellemesidir. Nöronlar çeşitli şekillerde bağlanarak ağlar oluştururlar
"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 tanımıyla 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 hakkında bilgiler veriliyor.. Sunucu, yapay zekanın algoritmalarının nasıl öğrenip neyi tespit edebildiklerini ve insan beynine benzer bir yapıya sahip olduklarını açıklıyor. Ayrıca IoT (Nesnelerin İnterneti) ile birlikte yapay zekanın daha fazla veri toplayabilme imkanı hakkında bilgi veriyor.
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.
Bu video, bir konuşmacının yapay zeka, makine öğrenmesi ve derin öğrenme alanlarında bitirme projesi yapmak isteyenlere rehberlik ettiği eğitim içeriğidir.. Video, yapay zeka projelerinde veri setlerinin önemi üzerine odaklanmaktadır. Konuşmacı, Caggle ve kendi blogundaki kaynakları göstererek veri setlerinin nasıl bulunacağını anlatmakta ve dört farklı proje örneği üzerinden (trafik tabelalarının tespiti, kafeteryada yemek tespiti, kalabalıklarda insan sayısını tespit etme ve yüzlerden yaş tahmini) proje fikrini şekillendirmenin önemini vurgulamaktadır.. Videoda özellikle yüzlerden yaş tahmini projesi detaylı olarak ele alınmakta, "face" ve "edge" gibi arama kelimeleriyle bulunan veri setleri gösterilmekte ve bu modelin 18 yaş altı ve üstü kişileri ayırt eden ikili sınıflandırma modeline dönüştürülerek kulüplerde, sigara ve içki satışlarında yaş kontrolü için kullanılabileceği belirtilmektedir.
Bu video, bir eğitim içeriği olup, izleyicilere Python programlama dilinde webcam'e erişerek gerçek zamanlı yüz tanıma ve yüz özelliklerinin analizini nasıl yapacaklarını göstermektedir.. Video, Deepface paketinin kurulumundan başlayarak, yüz veritabanının hazırlanması ve kullanımı, webcam üzerinden gerçek zamanlı yüz tanıma işleminin nasıl gerçekleştirileceğini adım adım anlatmaktadır. Eğitmen, VGG Face, Google FaceNet, OpenFace ve Facebook'un DeepFace gibi farklı yüz tanıma modellerini kullanarak örnekler göstermekte ve yaş, cinsiyet, duygu durumu ve ırk gibi yüz özelliklerinin nasıl analiz edilebileceğini açıklamaktadır.
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.
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.
Bu video, bir eğitim dersi formatında yapay sinir ağları konusunu anlatan bir sunumdur. Konuşmacı, yapay sinir ağlarının temel kavramlarını ve yapısını detaylı şekilde açıklamaktadır.. Video, yapay sinir ağlarının genel tanımı ve temel özellikleriyle başlayıp, yapay sinir ağlarının yapısı ve temel elemanlarına geçiş yapıyor. İnsan beyninin öğrenme yeteneklerinden esinlenerek geliştirilen yapay sinir ağlarının, öğrenme, ilişkilendirme, sınıflandırma gibi konularda nasıl kullanıldığı anlatılıyor. Ayrıca yapay sinir hücrelerinin beş temel elemanı (girdi, ağırlık, toplam fonksiyon, dönüşüm fonksiyonu ve çıktı) ve bunların nasıl çalıştığı örneklerle açıklanıyor. Video, yapay sinir ağlarının üç ana katmanından (girdi, ara ve çıktı katmanı) bahsederek sonlanıyor.