• Buradasın

    Google Colab

    Özetteki ilgi çekici içerikler

    • 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

    • 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

    • 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

    • Google Colab'da YOLO 7'nin Çalıştırılması Eğitimi

      Bu video, bir eğitim içeriği olup, izleyicilere Google Colab platformunda YOLO 7 modelinin nasıl çalıştırılacağını adım adım göstermektedir. Video, Google Colab'da YOLO 7 modelinin çalıştırılması sürecini detaylı olarak anlatmaktadır. İçerikte Google Drive'a bağlanma, gerekli dosyaların indirilmesi, modelin eğitilmesi, resim ve video tanıma işlemlerinin nasıl yapılacağı gösterilmektedir. Ayrıca, modelin parametrelerinin nasıl ayarlanacağı, sonuçların nasıl görüntüleneceği ve Tesla T4 gibi güçlü GPU'ların yapay zeka işlemlerindeki önemi de açıklanmaktadır. Video, hazır modellerin nasıl kullanılacağını göstererek, kendi modellerinizi eğitmek isteyenler için temel bir rehber niteliğindedir.

      • 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

    • 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

    • YouTube Videolarını Ücretsiz Dublajlama Rehberi

      Bu video, bir sunucu tarafından hazırlanan, YouTube içerik üreticilerine yönelik kapsamlı bir eğitim içeriğidir. Video, YouTube videolarını farklı dillere dublajlama sürecini adım adım göstermektedir. İçerik, Sony Translate adlı yapay zeka tabanlı yazılımın kurulumu, Google Colab üzerinden kullanımı, token alma, web arayüzünün ayarlanması, YouTube'dan video yükleme, dil seçimi, ses tonu ayarları ve montaj işlemleri gibi tüm aşamaları kapsamaktadır. Video özellikle sermayesi olmayan içerik üreticileri için faydalı olup, Türkçe'den İngilizce'ye dublajlama işlemini detaylı şekilde anlatmaktadır. Ayrıca Open AI'nin Visper sistemi ve Google Translate kullanımı hakkında bilgiler de verilmektedir. Video, YouTube Türkiye tarihinde yapılmış en güzel eğitim videolarından biri olarak tanıtılmakta ve izleyicilere YouTube camiasında farklı bir yola çıkmak isteyenlere rehber olmayı amaçlamaktadır.

      • 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

    • 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

    • 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

    • YOLO Versiyon 5 ile Nesne Tanıma Eğitimi

      Bu video, bir konuşmacının YOLO Versiyon 5 kullanarak nesne tanıma yapma konusunda sunduğu kapsamlı bir eğitim içeriğidir. Video, YOLO Versiyon 5'in GitHub sayfasından indirilmesi ve kurulumu ile başlayıp, gerekli Python kütüphanelerinin yüklenmesi, webcam üzerinden nesne tanıma yapma, resim ve video üzerinde nesne tanıma yapma adımlarını detaylı olarak anlatmaktadır. Ayrıca, Google Colab ortamında eğitilmiş modellerin kendi ortamımızda nasıl kullanılacağı ve kendi spesifik nesnelerimizi tanımlamak için "best.pt" dosyası oluşturma süreci de gösterilmektedir. Eğitim içeriğinde kişi, kuş, uçak, elma, araba ve trafikteki araçlar gibi çeşitli nesnelerin webcam, resim ve video üzerinden nasıl tanınacağı örneklerle açıklanmakta, böylece izleyicilerin YOLO Versiyon 5'in performansını kendi ortamlarında test etmelerine olanak tanınmaktadır.

      • 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

    • 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

    • 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

    • 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

    • 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

    • 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

    • Yapay Zeka ile Ses Modeli Oluşturma Eğitimi

      Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı yapay zeka ile ses modeli oluşturma sürecini adım adım göstermektedir. Video, yapay zeka ile yapılan coverlarda kullanılan ses modellerinin nasıl oluşturulacağını anlatmaktadır. İçerikte, en az 10-15 dakikalık bir ses dosyası hazırlama, Slicer GUI programı ile ses dosyasını 10 saniyelik bölümlere ayırma, Google Colab'da ses modelini eğitme ve son olarak ses modelini sıkıştırılmış dosya olarak kaydetme adımları gösterilmektedir. Konuşmacı, özellikle Türkçe kaynaklarda yanlış bilgilerin bulunduğu konusunda uyarıda bulunarak, ses modelinin kalitesini etkileyen faktörleri ve grafiklerin nasıl yorumlanacağını da açıklamaktadır.

      • 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

    • 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
  • Yazeka sinir ağı makaleleri veya videoları özetliyor