Google Colab, ücretsiz ve GPU destekli bir Jupyter not defteri ortamıdır. Kurulum gerektirmeden bulutta çalışır ve eşzamanlı düzenleme imkanı sunar. Google Drive ve GitHub üzerinden not defterleri paylaşılabilir
Minimum 3-4 dakikalık saf ses dosyası gereklidir. Vocalremover.org ile arka plan müzikleri kaldırılmalıdır. 10 dakikadan uzun dosyalar parçalara ayrılıp VPN ile yüklenmelidir
Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı deepfake videolarının nasıl yapılacağını adım adım göstermektedir.. Video, Google Colab platformu üzerinden deepfake videolarının nasıl yapılacağını anlatmaktadır. Konuşmacı, güçlü bir bilgisayara, yazılım kurulumuna veya kodlama bilgisine gerek kalmadan, sadece bir dosya indirip Google Colab'ta çalıştırarak kendi konuşmalarını Leonardo DiCaprio'ya dönüştürme sürecini göstermektedir. Video, gerekli dosyaların indirilmesi, Google Colab'a yükleme, model indirme ve değiştirme işlemlerinin nasıl yapılacağını detaylı olarak anlatmaktadır. Konuşmacı, bu teknolojinin telif hakkı ve yasal sorunları hakkında da uyarıda bulunmaktadır.
Kullanıcı 10 dakikalık sesi 60 epoch ile eğitti fakat sonuç farklı çıktı. Ses sadece konuşma olarak alınıp işlem yapılmadan eğitildi. HP3 ile vokal ve enstrümantal sesler ayrıldı fakat sonuç benzer çıkmadı
Minimum 3-4 dakikalık saf ses dosyası gereklidir. Vocalremover.org ile arka plan müzikleri kaldırılmalıdır. 10 dakikadan uzun dosyalar parçalara ayrılıp VPN ile yüklenmelidir
Yapay zeka ve kod geliştirme için önemli bir platform. ChatGPT gibi yapay zeka araçları için alternatif sunuyor. Büyük dosyaları indirmek yerine doğrudan bağlantı kurabiliyor
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.
Sabancı Üniversitesi'nin 8 günlük Python sertifika programı tamamlandı. Google Colab ücretsiz ve GPU server'a bağlı online çalışma ortamı sunuyor. GPU server 24 saat ile sınırlı, süre bitiminde yeniden bağlantı gerekli
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.
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.
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.
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 Google Colab üzerinden deep fake video yapımı için gerekli adımlar detaylı olarak anlatılıyor: GitHub'dan kod indirme, Google Colab'a yükleme, orijinal video ve yüz dosyalarını seçme, ayarları yapma ve sonucu indirme. Video, hem orijinal videodan yüz değiştirme hem de tam tersini yaparak farklı sonuçlar gösteriyor. İçerik üreticisi, bu teknolojinin kötü amaçlı kullanılmaması gerektiğini özellikle vurguluyor.
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.
"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.
Bu video, bir endüstri mühendisi tarafından sunulan eğitim içeriğidir. Sunucu, iPad'de Python kodları yazmanın pratik bir yolunu göstermektedir.. Video, iPad'de Python kodları yazmak için Google Colabratory uygulamasının nasıl kullanılacağını adım adım anlatmaktadır. Sunucu, Chrome tarayıcısında Google Colabratory'a giriş yaparak, yeni bir not defteri açarak Python kodlarını yazma sürecini göstermektedir. Ayrıca, bu uygulamanın Drive'a otomatik kaydetme özelliği sayesinde bilgisayardan yarım kalan işe iPad'den devam edilebileceği ve Python yüklemeden kullanılabileceği vurgulanmaktadır.
Bu video, bir eğitim içeriği olup, sunucu yapay zeka ile ses klonlama yöntemini adım adım anlatmaktadır.. Video, yapay zeka ile ses klonlamanın farklı bir yolunu göstermektedir. Sunucu, önce kendi sesini kullanarak örnek bir ses modeli oluşturma sürecini detaylı olarak anlatmaktadır. Bu yöntemde, klonlanacak sesler tamamen kullanıcı tarafından oluşturulmakta ve bu seslerle RVC Go programı kullanılarak farklı cover'lar ve albümler oluşturulabilmektedir. Video, Google Colab üzerinden ses modeli oluşturma adımlarını, gerekli dosya formatlarını ve epoch ayarlarının önemini açıklamaktadır.
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.
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.