TÜBİTAK 4006 programı 5-12. sınıf öğrencilerine bilimsel proje geliştirme imkanı sunuyor. Program teknoloji, tasarım, yazılım ve araştırma alanlarını kapsıyor
Python, Guido van Rossum tarafından 1991'de oluşturulan üst düzey bir programlama dilidir. Kodun okunabilirliğine önem veren dilin sözdizimi az kod satırıyla ifade etmeyi sağlar. İşlevsel programlama ve nesne yönelimiyle birlikte birçok programlama paradigmasında kullanılabilir
ChatGPT, İkizler burcu, Claude, Yeşim 3 ve T5 modellerini tespit edebilir. 2015'ten beri trilyonlarca taranmış içerik sayfası analiz edilmiştir. 99%'nin üzerinde doğruluk oranıyla çalışır. İnsan tarafından yazılan içeriğin yanlış etiketlenme olasılığı %0.2'dir
Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan yapay zeka araçları kullanarak Python kodları oluşturma eğitimidir. Eğitmen, Google Colab platformunda yapay zeka asistanını ve Magic Coder gibi araçları kullanarak pratik örnekler göstermektedir.. Video, yapay zeka ile çeşitli Python kodlarının nasıl oluşturulacağını adım adım anlatmaktadır. İlk bölümde iki sayıyı toplayan, metin üzerindeki karakter, kelime ve cümle sayısını hesaplayan, zar atma ve sonuçları grafik şeklinde gösteren ve fotoğrafı döndürüp siyah beyaz yapan kodlar oluşturulurken, ikinci bölümde videodaki sesi kaldırmak, videoyu ses dosyasına dönüştürmek ve İngilizce prompt'ları Türkçe'ye çevirmek için Python kodları gösterilmektedir.. Eğitim, kodlama konusunda deneyimli olmayan kişiler için başlangıç seviyesinde hazırlanmış olup, Google Colab platformunda ücretsiz olarak gerçekleştirilen pratik örneklerle desteklenmektedir.
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
Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan karar ağaçları ve entropi konularını içeren kapsamlı bir eğitim dersidir.. Video, karar ağaçlarının temel yapısı ve çalışma prensipleriyle başlayıp, banka müşterisi örneği üzerinden karar ağacı oluşturma sürecini göstermektedir. Ardından Hantal (C4.5) algoritması detaylı olarak anlatılmakta ve entropi kavramı fizikten örneklerle açıklanmaktadır. Son bölümde ise entropi hesaplamaları yapılarak hangi özelliğin karar ağacında ilk dallanma noktası olarak seçileceği gösterilmektedir.. Eğitim içeriğinde karar ağaçlarının avantajları ve dezavantajları, entropi kavramının belirsizliğin ölçüsü olarak tanımlanması, olasılık dağılımları üzerinden entropi hesaplamaları ve "information game" (bilgi kazanımı) konuları da ele alınmaktadır. Video, hava durumu, nem, sıcaklık ve rüzgar gibi özellikler üzerinden entropi hesaplamalarını yaparak hangi özelliğin karar ağacında ilk dallanma noktası olarak seçileceğini açıklamaktadır.
YSA, insan beyninin bilgi işleme tekniğinden esinlenen bir teknolojidir. Biyolojik nöronların sinaptik bağlarının dijital modellemesidir. Nöronlar çeşitli şekillerde bağlanarak ağlar oluştururlar
Yapay zeka, makinelerin insan beynini taklit ederek bilgi işleme kabiliyetidir. Makine öğrenimi, derin öğrenme ve doğal dil işleme temel yapay zeka alanlarıdır. Yapay zeka güçlü, zayıf ve süper akıllı olmak üzere üç seviyeye ayrılır
Bu video, Onur Naci Öztürkler tarafından sunulan Adobe Premiere Pro programının temel kullanımını anlatan bir eğitim içeriğidir. Sunucu, 2024'e bu programı bilerek girmenin önemini vurguluyor.. Video, Adobe Premiere Pro'nun arayüzünü tanıtarak başlıyor ve programın temel özelliklerini adım adım gösteriyor. İçerikte proje oluşturma, timeline kullanımı, katman mantığı, video ve ses düzenleme araçları, Effect Controls, maskeleme, kırpma, ses düzenleme, müzik ekleme, yazı yazma ve düzenleme, Lumetri Color kullanımı ve video hızlandırma gibi temel konular ele alınıyor.. Video ayrıca 14 inçlik MacBook'un teknik özelliklerini (M3 işlemci, 16 GB RAM, 1 TB SSD) tanıtarak, dikey video hazırlama sürecini gösteriyor. Konuşmacı, videoyu kesme, yakınlaştırma efekti uygulama ve Quick Export ile 4K dikey video oluşturma sürecini adım adım anlatıyor.
Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan yapay zeka konularından destek vektör makineleri (SVM) hakkında kapsamlı bir eğitim dersidir.. Video, SVM'lerin temel kavramlarını, teorik arka planını ve matematiksel temellerini ele almaktadır. İçerik, doğrusal ve doğrusal olmayan sınıflandırma problemlerinin çözümünde kullanılan SVM'lerin hiper düzlem geometrisi, iç çarpım kavramı, en uygun hiper düzlem seçimi ve kenar payı (marjin) gibi temel kavramları kapsamaktadır. Ayrıca, çiftçilerin tarlaları arasındaki sınır belirleme senaryosu üzerinden görsel örnekler sunulmaktadır.. Dersin son bölümünde, iki vektörün normalinin en büyüklenmesi için karesel programlama teknikleri ve Lagrange çarpanları kullanılarak bir optimizasyon problemi oluşturulmakta, ancak bu problem bir sonraki derste çözüleceği belirtilmektedir.
Bu eğitim videosunda Yakın Kampüs.com'dan Erol Mesutgün, Python programlama dilinin çeşitli kullanım alanlarını ve avantajlarını anlatmaktadır.. Video, Python'un script yazma, veri bilimi, machine learning, web tasarımı, oyun geliştirme ve mikroservisler gibi farklı kullanım alanlarını kapsamlı şekilde ele almaktadır. İçerik, Python'un genel özellikleri, felsefesi ve diğer programlama dillerine göre avantajlarını açıklamakta, ayrıca veri bilimi, web tasarımı ve mikroservisler için gerekli kütüphaneleri ve framework'leri detaylı şekilde anlatmaktadır.. Videoda ayrıca Python'un basit ve okunaklı yapısı, indentation özelliği, deklaratif ve imperatif programlama yaklaşımları karşılaştırılmakta ve Python'un diğer sistemlerle iletişim kurma kapasitesi örneklerle gösterilmektedir. Konuşmacı, kendi deneyimlerinden örnekler vererek Python'un pratik uygulamalarını ve diğer sistemlerle entegre edilebilme kapasitesini vurgulamaktadır.
Shift.net YouTube kanalında yayınlanan bu eğitim videosunda, podcast içerik üreticisi konuşmacı podcast hazırlama ve yayınlama sürecini adım adım anlatmaktadır.. Video, podcast'in önemi ve popülerliği hakkında bilgilerle başlayıp, podcast yayınlamak için gerekli platformların (Apple Podcast, Spotify, Google Podcast) tanıtımıyla devam ediyor. Ardından Simplecast platformu üzerinden podcast oluşturma, ses düzenleme için Audacity programının kullanımı, podcast yayınlama sürecinde dikkat edilmesi gereken bilgiler (anahtar kelimeler, görsel, kategori, özet) ve içerik üreticilerine yönelik tavsiyeler sunuluyor.. Konuşmacı, MacBook Pro'nun mikrofonlarıyla podcast kaydetme sürecini örnek olarak gösteriyor ve podcast içerik üreticileri için süreklilik, diğer içerik üreticileriyle işbirliği, sosyal medya kullanımı ve güncel konularla içerik üretme gibi tavsiyelerde bulunuyor.
Bu video, veri madenciliği eğitim serisinin 21. videosu olup, bir konuşmacı tarafından KNN (En Yakın K Komşu) sınıflandırma algoritması hakkında bilgi verilmektedir.. Video, KNN algoritmasının temel prensiplerini açıklayarak başlıyor ve ardından Veka programında bu algoritmanın nasıl uygulanacağını gösteriyor. Konuşmacı, KNN'nin Euclidean mesafesi kullanarak en yakın k komşuya bakarak sınıflandırma yaptığını, majority voting (çoğunluk oylaması) özelliğini ve meta classification tekniklerindeki kullanımını anlatıyor.. Videoda ayrıca KNN'nin diğer algoritmalara göre avantaj ve dezavantajları ele alınıyor ve K değerinin nasıl ayarlanabileceği ile bu ayarların başarı oranına etkisi üzerinde duruluyor. Konuşmacı, bir sonraki videoda yapay sinir ağları ile ilgili bilgiler vereceğini belirtiyor.
Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı yapay zeka uzmanı olmak isteyenler için kapsamlı bir yol haritası sunmaktadır.. Video, yapay zeka uzmanı olmak için gerekli adımları beş ana bölüme ayırarak anlatmaktadır: programlama dilini öğrenme (özellikle Python), matematik ve istatistik bilgilerini edinme, yapay zeka ve makine öğrenimi konularını öğrenme, pratik yapma ve proje geliştirme, ve iş başvurusunda bulunma. Her adım için ücretsiz kaynaklar, kurslar, YouTube kanalları ve web siteleri önerilmektedir. Konuşmacı, yapay zeka uzmanlığına ulaşmak için yaklaşık altı ay yoğun çalışma ve bir yıl boyunca devam eden bir süreç gerektirdiğini belirtmektedir.
Bu video, Nejdat Delioğlu tarafından sunulan bir elektronik eğitim içeriğidir. Nejdat, uzun zamandır canlı yayın yapan ve teknoloji konularında içerik üreten bir içerik üreticisidir.. Videoda, izleyicilerin isteği üzerine parmak hareketiyle bilgisayar kasa fanlarını kontrol etme projesi anlatılmaktadır. Nejdat, kasa içindeki egzoz fanlarını parmak hareketiyle açıp kapatabilecek bir devre yapımını adım adım göstermektedir. Proje, röle ve molex bağlantıları kullanılarak gerçekleştirilir ve test edildiğinde bir metreden bile çalışabildiği gösterilir. Video, elektronik devre yapımı ve bağlantı teknikleri hakkında bilgi edinmek isteyenler için faydalı olabilir.
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.
Bu video, Derya Deniz'in TUSAŞ'ın Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Müdürü Orkun Tanık ile yaptığı bir röportajdır. Orkun Tanık, ODTÜ'de bilgisayar mühendisliği ve elektrik-elektronik mühendisliği mezunu olup, Havelsan ve Arçelik'te çalışmış, şu anda TUSAŞ'ta yapay zeka bölümünü yönetmektedir.. Röportajda yapay zeka kavramı, tarihsel gelişimi, günlük hayattaki uygulamaları ve toplumsal etkileri detaylı olarak ele alınmaktadır. Video, yapay zekanın "bilgisayarlara insanların verdiği gibi kararlar verdirebilme sanatı" olarak tanımlanmasıyla başlayıp, sosyal medya algoritmaları, eğitim süreci, erişilebilirliği ve gelecekteki potansiyeli gibi konuları kapsamaktadır.. Konuşmacılar ayrıca yapay zekanın insanları manipüle etme teknikleri, polis ve savunma alanlarındaki uygulamaları, e-ticaretteki kullanımı ve dijital dönüşümün şirketlerin kullanımına hazır hale gelmesi gibi konuları da tartışmaktadır. Video, yapay zekanın bazı alanlarda insan doğruluğuna erişemediğini ancak geniş veri setlerini analiz etme ve karmaşık ilişkileri kurma konusunda insanlardan daha iyi olduğunu belirterek sona ermektedir.
Bu video, bir konuşmacının yapay zeka konusunu detaylı şekilde anlattığı bilgilendirici bir içeriktir.. Video, yapay zekanın ne olduğunu açıklayarak başlayıp, Hollywood filmlerindeki korku kurgusundan günümüzdeki makine öğrenme teknolojisine, yakın gelecekteki ikinci seviye yapay zekaya ve 2020-2050 yılları arasındaki "tekillik" seviyesine kadar olan süreci üç aşamada anlatmaktadır. Konuşmacı, Alpha Go örneği üzerinden yapay zekanın öğrenme gücünü göstermekte ve yapay zekanın insanlık için tehdit mi yoksa devrim mi olacağı konusunda optimist bir bakış açısı sunmaktadır.. Videoda ayrıca Google ve IBM gibi teknoloji firmalarının yapay zeka alanındaki gelişmeleri, Stephen Hawking gibi bilim insanlarının endişeleri ve yapay zekanın insanlık için bir evrim sürecinin son aşaması olabileceği görüşü de paylaşılmaktadır.
Bu video, bir konuşmacının makine öğrenimi algoritmalarından karar ağaçlarını (decision trees) anlattığı eğitim içeriğidir.. Video, karar ağaçlarının temel prensiplerini, görselleştirilmesini ve uygulamalarını detaylı şekilde ele almaktadır. İlk bölümde "yeni iş teklifini kabul etmeli miyim?" sorusu üzerinden örnek bir karar ağacı oluşturulurken, ikinci bölümde regresyon ve sınıflandırma için farklı yaklaşımlar, SVM hata fonksiyonu ve Gini impurity katsayısı kullanılarak dallanma stratejileri anlatılmaktadır.. Videoda ayrıca aşırı öğrenme (overfitting) sorununa karşı budama (pruning) teknikleri, karar ağaçlarının avantajları ve dezavantajları da ele alınmaktadır. Video, bir sonraki bölümde Python kodlarıyla devam edeceğini belirterek sona ermektedir.