Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
Generative AI Temellerinin Gözden Geçirilmesi
- Generative AI kavramlarının hızlı özeti
- İleri düzey uygulamalar ve vaka çalışmaları
Üretici Çekişmeli Ağlar (GAN'lar) Hakkında Derinlemesine İnceleme
- GAN mimarilerinin derinlemesine çalışılması
- GAN eğitimini iyileştirme teknikleri
- Koşullu GAN'lar ve uygulamaları
- Uygulamalı proje: Karmaşık bir GAN tasarlama
İleri Düzey Varyasyonel Otomatik Kodlayıcılar (VAE'ler)
- VAE'lerin sınırlarının keşfedilmesi
- VAE'lerde ayrık temsiller
- Beta-VAE'ler ve önemi
- Uygulamalı proje: İleri düzey bir VAE oluşturma
Dönüştürücüler ve Üretici Modeller
- Dönüştürücü mimarisinin anlaşılması
- Üretici Önceden Eğitilmiş Dönüştürücüler (GPT) ve üretici görevler için BERT
- Üretici modeller için ince ayar stratejileri
- Uygulamalı proje: Belirli bir alan için bir GPT modelinin ince ayarı
Difüzyon Modelleri
- Difüzyon modellerine giriş
- Difüzyon modellerinin eğitimi
- Görüntü ve ses oluşturmada uygulamalar
- Uygulamalı proje: Bir difüzyon modeli uygulama
Reinforcement Learning Generative AI İçinde
- Pekiştirmeli öğrenmeye giriş
- Pekiştirmeli öğrenmeyi üretici modellerle entegre etme
- Oyun tasarımı ve prosedürel içerik oluşturmada uygulamalar
- Uygulamalı proje: Pekiştirmeli öğrenme ile içerik oluşturma
Etik ve Önyargı İleri Konuları
- Derin sahtecilikler ve sentetik medya
- Üretici modellerdeki önyargıyı algılama ve azaltma
- Yasal ve etik hususlar
Sektöre Özgü Uygulamalar
- Generative AI sağlık hizmetlerinde
- Yaratıcı endüstriler ve eğlence
- Generative AI bilimsel araştırmalarda
Generative AI Alanındaki Araştırma Trendleri
- Son gelişmeler ve atılımlar
- Açık sorunlar ve araştırma fırsatları
- Generative AI alanında bir araştırma kariyerine hazırlanma
Kapsam Projesi
- Generative AI için uygun bir sorun belirleme
- İleri düzey veri kümesi hazırlığı ve artırımı
- Model seçimi, eğitimi ve ince ayarı
- Projenin değerlendirilmesi, yinelemesi ve sunumu
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Temel makine öğrenimi kavramları ve algoritmalarına ilişkin anlayış
- Python programlama konusunda deneyim ve TensorFlow veya PyTorch’ün temel kullanımı
- Sinir ağları ve derin öğrenmenin ilkelerine aşinalık
Hedef Kitle
- Veri bilimcileri
- Makine öğrenimi mühendisleri
- Yapay zeka uygulayıcıları
21 Saat