Eğitim İçeriği

Üretilen Yapay Zeka Temelleri Özetini İnceleme

  • Üretilen Yapay Zeka kavramlarının hızlı bir örnekleme
  • Gelişmiş uygulamalar ve durum analizleri

Generative Adversarial Networks (GANs) Derin Analizi

  • GAN mimarilerinin derin bir çalışması
  • GAN eğitimini geliştirmek için teknikler
  • Koşullu GANlar ve uygulamaları
  • Pratik proje: Karmaşık bir GAN tasarımı

Gelişmiş Varyasyon Otomatik Kodlayıcılar (VAEs)

  • VAElerin sınırlarını keşfetme
  • VAElerde ayrıştırılmış temsiller
  • Beta-VAEler ve önemi
  • Pratik proje: Gelişmiş bir VAE inşa etme

Transformerlar ve Üretilen Modeller

  • Transformer mimarisi anlayışı
  • Generative Pretrained Transformers (GPT) ve BERT için üretken görevler
  • Üretken modellere özel fine-tuning stratejileri
  • Pratik proje: Belirli bir alanda GPT modelini fine-tuning yapma

Yayılmalı Modeller

  • Yayılmalı modellerin giriş bilgisi
  • Yayılmalı modelleri eğitimleme
  • Resim ve ses üretiminde uygulamaları
  • Pratik proje: Bir yayılmalı modeli uygulama

Üretilen Yapay Zekada Ödüncelendirilmiş Öğrenme

  • Ödüncelendirilmiş öğrenmenin temelleri
  • Üretken modellere ödüncelendirilmiş öğrenmeyi entegre etme
  • Oyun tasarımı ve prosedürel içerik üretimi uygulamaları
  • Pratik proje: Ödüncelendirilmiş öğrenmeye dayalı içerik oluşturma

Gelişmiş Etik ve Önyargı Konuları

  • Derin sahte medya ve sentetik medya
  • Üretken modellere önyargıyı tespit etme ve azaltma
  • Yasa ve etik meseleler

Endüstriye Özel Uygulamalar

  • Sağlık alanında üretilen yapay zeka
  • Yaratıcı endüstriler ve eğlence sektörleri
  • Bilimsel araştırma alanında üretilen yapay zeka

Üretken Yapay Zekada Araştırma Trendleri

  • Son gelişmeler ve kırılmalar
  • Açık meseleler ve araştırma fırsatları
  • Üretken yapay zekada bir araştırma kariyerine hazırlanma

Topluluş Projesi

  • Üretilen yapay zeka için uygun bir problem belirleme
  • Gelişmiş veri setinin hazırlığı ve artırma
  • Model seçim, eğitim ve fine-tuning
  • Projenin değerlendirme, iterasyonu ve sunumu

Özeti ve Son Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Temel yapay öğrenme kavramları ve algoritmalarını anlama becerisi
  • Python programlaması ile deneyim ve TensorFlow veya PyTorch'un temel kullanımı
  • Sinir ağlarına ve derin öğrenmeye ait ilkelerle verimsizlik

Hedef Kitlesi

  • Veri bilimciler
  • Yapay zeka mühendisleri
  • AI uygulayıcıları
 21 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler