• Buradasın

    Google Colab

    Özetteki ilgi çekici içerikler

    • Yapay Zeka Ses Modeli Oluşturma Rehberi

      Bu video, yapay zeka tabanlı ses kopyalama (cover) işlemleri için özel bir ses modeli oluşturma sürecini adım adım anlatan bir eğitim videosudur. Sunucu, izleyicilere kendi seslerini modellemek isteyenler için gerekli teknik adımları göstermektedir.. Video, 10-15 dakikalık temiz bir ses kaydı hazırlama gerekliliğinden başlayarak, ses dosyasının "Slicer GUI" programı ile parçalara ayrılması ve sıkıştırılması işlemlerini detaylandırır. Ardından, Google Colab ortamında veri setinin yüklenmesi, eğitim parametrelerinin (epoch) ayarlanması ve model eğitimi sırasında grafiklerin nasıl yorumlanacağı (aşırı öğrenme/overtrain uyarısı) anlatılır. Son olarak, eğitilen model dosyalarının (.pt ve .index) indirilmesi ve paketlenmesi adımlarıyla süreç tamamlanır.. İzleyiciler, Türkçe kaynaklarda eksik veya hatalı bilgiler olduğu belirtilen bu alanda, doğru ve güncel bir teknik yol haritası arayanlar için bu videoyu faydalı bulabilirler. Video, özellikle Google Colab kullanımı ve eğitim parametrelerinin ses kalitesine etkisi konusunda pratik bilgiler sunmaktadır.

      • youtube.com

    • Yapay Zeka ile NFT Üretimi Eğitimi

      Enteltürk kanalından Ercan tarafından sunulan bu eğitim videosu, yapay zeka kullanarak NFT üretimi sürecini adım adım göstermektedir. Videoda, Google Colab üzerinden Python tabanlı bir yapay zeka yazılımı kullanılarak NFT üretimi anlatılmaktadır. İlk bölümde gerekli yazılım kütüphanelerinin indirilmesi ve yapay zekaya görsel tasarım yapma süreci gösterilirken, ikinci bölümde programın gelişim aşamaları ve oluşturulan NFT'lerin nasıl kaydedileceği, OpenSea gibi platformlarda nasıl yüklenip satılacağı açıklanmaktadır. Eğitim, yapay zekanın basit şekillerden başlayarak daha karmaşık ve sanatsal eserler üretme sürecini göstermekte ve oluşturulan NFT'lerin nasıl kullanılabileceğini detaylı şekilde anlatmaktadır.

      • youtube.com

    • Stable Diffusion Yapay Zeka Modeli Eğitimi

      Bu video, bir konuşmacının Stable Diffusion yapay zeka modelini kullanarak görsel oluşturma ve düzenleme tekniklerini adım adım gösterdiği kapsamlı bir eğitim içeriğidir. Video, üç ana bölümden oluşmaktadır: İlk bölümde Google Colab üzerinden Stable Diffusion modelinin eğitilme süreci (Google Drive bağlantısı, Hugging Face token oluşturma, model versiyonu seçimi, resim yükleme ve eğitim ayarları) anlatılmaktadır. İkinci bölümde "e-human knight" modeli oluşturma ve "ışık stüdyo ışığı", "hyper-detail" gibi parametrelerle görsel üretme teknikleri gösterilmektedir. Son bölümde ise görsel düzenleme teknikleri, pelerinli karakterlerin düzenleme ve farklı sampling metodları ile görsel varyasyonları üretme yöntemleri ele alınmaktadır. Eğitim, Stable Diffusion'ın Google Drive'dan indirilip kendi Stable Diffusion üzerinden test edilmesi, grid oluşturma ve CD numarası, seed gibi parametrelerin ayarlanması gibi pratik uygulamaları da içermektedir. Konuşmacı, bir sonraki videoda muhabbet kısmını halledeceğini belirtmektedir.

      • youtube.com

    • PyTorch ile Göğüs Ekstraksiyon Görüntülerinde Sınıflandırma Eğitimi

      Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan derin öğrenme ve makine öğrenimi eğitim içeriğidir. Eğitmen, PyTorch kütüphanesi kullanarak göğüs ekstraksiyon görüntülerinde iki sınıflı bir sınıflandırma ağının nasıl oluşturulacağını adım adım göstermektedir. Video, sınıflandırma kavramının temel açıklamasıyla başlayıp, Google Colab platformunda PyTorch, torchvision, numpy, pandas gibi kütüphanelerin kullanımı, veri setinin hazırlanması, eğitim ve test verilerinin ayrılması, veri dengesizliğinin incelenmesi ve transfer learning ile sınıflandırma ağlarının oluşturulması konularını kapsamaktadır. Ayrıca, AlexNet ve DenseNet gibi farklı sınıflandırma ağlarının karşılaştırılması ve eğitim sürecinin nasıl başlatılacağı da anlatılmaktadır. Eğitim sürecinde kullanılan metrikler (accuracy, Cohen's kappa skoru, classification report), optimizer'ların seçimi, parametrelerin ayarlanması, veri normalleştirme yöntemleri ve CNN modellerinin kullanımı gibi teknik detaylar da ele alınmaktadır. Video, bir sonraki bölümde performans metrikleri ve karmaşıklık matrisi hakkında daha detaylı bilgi verileceğini belirterek sona ermektedir.

      • youtube.com

    • Deep Fake Video Yapımı Eğitim Videosu

      Bu video, bir eğitim içeriği olup, izleyicilere deep fake video yapımını adım adım göstermektedir. Video, deep fake teknolojisinin artık çok basit bir şekilde yapılabileceğini vurgulayarak başlıyor. İçerikte, GitHub'dan kod indirme, Google Colab'a yükleme ve çalıştırma adımları detaylı olarak anlatılıyor. Ayrıca, orijinal video ve değiştirmek istediğiniz yüzün nasıl yükleneceği, output video quality ayarlarının nasıl yapılacağı ve sonuçların nasıl indirileceği gösteriliyor. Video, profesyonel bir deep fake çalışması kadar kusursuz sonuçlar vermediğini belirterek, bu teknolojinin kötü amaçlı kullanılmaması gerektiğini vurguluyor.

      • youtube.com

    • Yapay Zeka Destekli Kişisel Fotoğraf Oluşturma Eğitimi

      Bu video, bir konuşmacının yapay zeka destekli kişisel fotoğraf oluşturma sürecini adım adım anlattığı bir eğitim içeriğidir. Video, Google Colab üzerinde Stable Diffusion modelinin kullanımı, Ha-Face hesabı oluşturma, token alma ve model seçimi gibi temel adımları kapsamaktadır. İçerikte ayrıca fotoğraf kırpma aracı kullanımı, fotoğraf setinin hazırlanması, Stable Diffusion modeline fotoğraf yükleme ve model eğitimi aşamaları gösterilmektedir. Konuşmacı, kendi portresini örnek olarak kullanarak işlemi anlatmakta ve farklı prompt örnekleri göstermektedir. Video, ilerleyen bölümlerde model dosyasının nasıl indirileceği ve daha profesyonel bir arayüzle nasıl kullanılacağı gösterileceğini belirtmektedir.

      • youtube.com

    • Python Geliştirme Ortamları ve Veri Bilimi Araçları Eğitimi

      Bu video, bir konuşmacının Python programlama dilinde kullanılabilecek geliştirme ortamları ve veri bilimi araçlarını tanıttığı kapsamlı bir eğitim içeriğidir. Video, Python'da kullanılan IDE'leri (IDLE, PyCharm, Spyder, Jupyter Notebook, Visual Studio Code) tanıtarak başlıyor, ardından Anakonda paketinin kurulumu ve kullanımı, Spider editörü ve Jupyter Notebook gibi veri bilimi araçlarının özellikleri anlatılıyor. Son bölümde ise Google Colab ve Kaggle gibi web ortamında çalışan veri bilimi araçları ve bunların yapay zeka ve makine öğrenmesi uygulamalarındaki avantajları inceleniyor. Eğitim içeriğinde ayrıca IDE'lerin sunduğu otomatik tamamlama desteği gibi avantajlar, Jupyter Notebook'un kod hücreleri ile yorum hücreleri arasındaki farklar ve Kaggle'ın veri bilimi yarışmaları hakkında bilgiler de paylaşılıyor.

      • youtube.com

    • Google Colab ile Deepfake Oluşturma Eğitimi

      Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı deepfake oluşturma sürecini adım adım göstermektedir. Konuşmacı, bu araçların kullanımının sorumluluğunu izleyicilere bırakarak dikkatli olmalarını tavsiye etmektedir. Video, Google Colab platformu üzerinden deepfake oluşturma sürecini anlatmaktadır. Konuşmacı, güçlü bir bilgisayara, yazılım kurulumuna veya kodlama bilgisine gerek kalmadan, sadece bir GitHub'dan indirilen dosyayı kullanarak kendi bilgisayarının gücünü kullanarak deepfake videolarının nasıl oluşturulacağını göstermektedir. Video, gerekli dosyaların indirilmesi, orijinal video ve yüz fotoğrafının yüklenmesi, modelin çalıştırılması ve sonuçların indirilmesi aşamalarını içermektedir.

      • youtube.com

    • Google Colab ve Jupyter Notebook Kullanım Eğitimi

      Bu video, bir konuşmacının yapay zeka ve makine öğrenmesi için Google Colab platformunun kullanımını anlattığı eğitim içeriğidir. Video, Google Colab'ın tanıtımıyla başlayıp, Jupyter Notebook'un nasıl kullanılacağını adım adım göstermektedir. Konuşmacı, Google Colab'ın sunduğu sanal makine seçenekleri, RAM ve disk alanı ayarları, GPU kullanımı, metin ve kod iç içe barındırabilme özelliği, Google Drive'a bağlanma ve kod paylaşımı gibi temel özelliklerini detaylı şekilde anlatmaktadır. Ayrıca, Google Colab'ın makine öğrenmesi için gerekli paketlerin yüklü olduğu, kullanıcıların kod yazmasına odaklanabildiği ve paket yönetimi karmaşasından korunduğu bir web tabanlı ortam olduğu vurgulanmaktadır. Video, izleyicilere Colab'a üye olmaları ve Google Drive hesaplarını açmaları tavsiyesiyle sonlanmaktadır.

      • youtube.com

    • OpenAI API Key Alma ve Kullanımı Eğitimi

      Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan teknik bir eğitim serisinin bir parçasıdır. Eğitmen, önceki derste ortam hazırlığını yaptıklarını belirterek, bu derste OpenAI API key'ini almayı ve kullanmayı anlatmaktadır. Video, iki ana bölümden oluşmaktadır: İlk bölümde OpenAI API key'inin nasıl alınacağı, hesap oluşturma, kredi kartı tanımlama, API key'lerinin oluşturulması ve limitlerin ayarlanması adım adım gösterilmektedir. İkinci bölümde ise Google Colab ve Jupyter Notebook'larda gizli anahtarların ve API key'lerin nasıl yönetileceği, "user data" metoduyla API key'lerin alınması ve değişkenlere atanması anlatılmaktadır. Eğitim, API key'lerinin güvenli bir şekilde saklanması ve gerektiğinde silinmesi konusunda uyarılar içermekte, ayrıca lokal ortamda .env dosyası kullanarak ve os modülü ile API key yönetimi hakkında bilgiler sunmaktadır. Video, bir sonraki derste basit LN modellerinden ve Leng çiçeğinden ilk kodun yazılacağını belirterek sona ermektedir.

      • youtube.com

    • Google Colab ile Metinden Görsel Oluşturma Eğitimi

      Bu video, bir sunucu tarafından hazırlanan eğitim içeriğidir ve Google Colab kullanarak metinden görsel oluşturma tekniklerini anlatmaktadır. Video, yapay zeka programı Focus'un bilgisayara indirilmeden veya kayıt olmadan Google Colab üzerinden nasıl kullanılacağını adım adım göstermektedir. Sunucu, programın görsel üretme özelliğini örneklerle açıklamakta ve "mavi gözlü geleneksel kıyafetleriyle bir Asya yakası" gibi isteklere nasıl cevap verdiğini göstermektedir. Videoda ayrıca, programın bilgisayara indirildiğinde 50 GB'lık yer kaplayabileceği, ancak Google Colab üzerinden kullanıldığında bu sorunun nasıl çözülebileceği de anlatılmaktadır. Video, bir örnek çalışma ile sonlanmakta ve bir sonraki videoda programın ayarlarının tek tek gösterileceği belirtilmektedir.

      • youtube.com

    • Animasyonlu NFT Yapımı Eğitimi

      Bu video, Enteltürk kanalında yayınlanan bir eğitim içeriğidir. Sunucu, izleyicilere Google Colab üzerinden yapay zeka kullanarak animasyonlu NFT (GIF) nasıl yapılacağını adım adım göstermektedir. Video, yapay zeka sisteminin kurulumundan başlayarak, animasyon parametrelerinin ayarlanması, görsellerin üretilmesi ve son olarak bu görsellerin GIF formatında birleştirilmesi sürecini kapsamaktadır. Sunucu, "Milky Way mat paint" gibi bir komut vererek örnek bir animasyon üretmekte ve bu animasyonun nasıl indirileceğini göstermektedir. Ayrıca, üretilen NFT'lerin OpenSea veya Rarible gibi platformlarda nasıl listelenebileceği hakkında da bilgi verilmektedir.

      • youtube.com

    • Sınırsız ve Gerçekçi Yapay Zeka Resim Üretme Rehberi

      "Yok Yok" kanalında yayınlanan bu eğitim videosu, izleyicilere yapay zeka kullanarak sınırsız ve gerçekçi resim üretme yöntemini adım adım göstermektedir. Video, Google Colab, GitHub ve Focus gibi platformları kullanarak yapay zeka ile resim oluşturma sürecini detaylı olarak anlatmaktadır. İçerikte, futbol sahasında gol atan futbolcu ve ormanda sincap-tavşan gibi farklı resimlerin nasıl oluşturulacağı gösterilmekte, ayrıca oluşturulan resimlerin nasıl indirileceği ve Focus uygulamasında nasıl bulunacağı da açıklanmaktadır. Bu yöntemin ücretsiz olmadığı, günlük iki saatlik kullanım süresi olduğu ve Türkçe metin kabul etmediği gibi sınırlamaları da videoda vurgulanmaktadır. Video, izleyicilere bu platformun artı ve eksilerini göstererek, sınırsız ve gerçekçi resim üretme arayışındaki kişilere rehberlik etmektedir.

      • youtube.com

    • Veri Setlerinde Veri Çekme ve Google Colab Kullanımı Eğitimi

      Bu video, Coşkun Eğitim Vakfı eğitmenlerinden Emine Cansu Türkan tarafından sunulan bir eğitim içeriğidir. Eğitmen, veri setlerinde veri çekme ve Google Colab'dan veri entegrasyonu konularını ele almaktadır. Video, CAPS projesi örneği üzerinden veri bilimi sürecinin aşamalarını açıklayarak başlıyor. Ardından CAGLE ve Google Colab'ın ne olduğu, ne işe yaradığı ve neden kullanıldıkları anlatılıyor. Daha sonra Netflix Movie and TV Show veri setinin CAGLE'dan Google Colab'a nasıl aktarılacağı adım adım gösteriliyor. Son olarak, veri setinin ilk beş satırı, son beş satırı, sütun türleri, boşluklar ve tekrarlanan değerler gibi temel bilgilerin nasıl kontrol edileceği kod örnekleriyle açıklanıyor. Video, bir seri formatında devam edecek ve CAPS projesinin son aşamalarına kadar ilerleyecektir.

      • youtube.com

    • Yapay Zeka İddaa Programı Tanıtımı

      Bu video, bir kişinin 2022-2023 sezonu için hazırladığı yapay zeka iddaa programını tanıttığı bir eğitim içeriğidir. Videoda, programın çalışma prensibi adım adım gösterilmektedir. Program, Excel makro ile maçların istatistiklerini çıkararak, geçmiş haftaların sonuçlarını güncelleyerek ve VPN kullanarak veri alarak çalışmaktadır. Ardından normalleştirilmiş veriler Google Colab yapay zeka sanal makinesine yüklenerek tahmin sonuçları elde edilmektedir. Program, maç sonuçlarını, ilk yarı tahminlerini ve alt-üst tahminlerini Excel formatında sunmaktadır.

      • youtube.com

    • Sıfırdan Ses Oluşturma Rehberi

      Bu video, bir eğitim içeriği olup, izleyicilere Google Colab kullanarak sıfırdan ses oluşturma sürecini adım adım göstermektedir. Video, en az 3-4 dakikalık bir ses kaydı dosyası kullanarak ses oluşturma sürecini anlatmaktadır. İçerikte Google Colab'a giriş yapma, ses dosyasını yükleme, eğitim sürecini başlatma ve epoch ayarlarını yapma adımları gösterilmektedir. Eğitim süreci yaklaşık 1-2 saat sürmekte ve işlem sırasında bilgisayarın RAM, işlemci veya ekran kartı kullanılmamaktadır. Video, oluşturulan sesin nasıl indirileceği ve paylaşılacağı konusunda da bilgi vermektedir.

      • youtube.com

    • Google Colab ile Ses Modeli Oluşturma ve Kullanma Rehberi

      Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı Google Colab kullanarak ses modeli oluşturma ve kullanma sürecini adım adım göstermektedir. Video, Google Colab'da ses modeli oluşturma sürecini detaylı olarak anlatmaktadır. Konuşmacı önce Google Colab'a giriş yaparak çalışma zamanını çalıştırıyor, ardından ses modeli indirme, Google Drive'a bağlanma ve Gradio Live üzerinden ses modelini yükleme adımlarını gösteriyor. Son olarak, Sagopa Kajmer'in sesini örnek olarak kullanarak, yapay zekanın vokal ve müziği ayırmasını ve yeni ses modelini nasıl kullanabileceğimizi gösteriyor.

      • youtube.com

    • Tahmin Algoritmaları Eğitim Serisi: Veri Ön İşleme ve Regresyon Modelleri

      Bu video, Kaan adlı bir eğitmen tarafından sunulan tahmin algoritmaları eğitim serisinin ilk bölümüdür. Eğitmen, veri bilimi ve yapay zeka projelerinde kullanılan temel teknikleri adım adım anlatmaktadır. Video, tahmin algoritmalarının ne olduğunu açıklayarak başlıyor ve ardından veri ön işleme sürecine geçiyor. Google Colab üzerinden MPG veri setinin okunması, pandas ve seaborn kütüphanelerinin kullanımı, boş değerlerin tespit edilmesi, kategorik verilerin işlenmesi, veri setinin eğitim ve test olarak ayrılması ve görselleştirilmesi gibi temel adımlar gösteriliyor. Son bölümde ise Keras kütüphanesi kullanılarak regresyon modellerinin oluşturulması anlatılıyor. Eğitim serisi, veri ön işleme adımlarını öğrenmek isteyenler için faydalı bir kaynak niteliğindedir ve bir sonraki derste doğrusal ve derin regresyon modellerinin oluşturulacağı bilgisiyle sonlanmaktadır.

      • 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

    • Python ve Yapay Zeka ile Otomatik Resim Üretme Eğitimi

      Bu video, bir eğitim içeriği olup, izleyicilere Python ve yapay zeka modelleri kullanarak açıklamalardan otomatik olarak resim üreten bir araç geliştirmeyi öğretiyor. Video, Stable Diffusion ve Open Journey gibi yapay zeka modellerinin Google Colab üzerinde nasıl kullanılacağını adım adım göstermektedir. İçerikte önce İngilizce promptlarla resim üretimi anlatılmakta, ardından Google Translate ve Deep Translator modülleri kullanılarak Türkçe, Fransızca gibi farklı dillerde promptların nasıl kullanılacağı açıklanmaktadır. Eğitim boyunca retro arabalar, Mars'ta astronot, kelebekler ve bahar gibi farklı promptlarla resim üretimi örnekleri gösterilmekte ve sonuçların karşılaştırılması yapılmaktadır. Video, Türkçe açıklamalarla da resim üretme özelliğinin gelecekte ekleneceği bilgisiyle sonlanmaktadır.

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