İçerik Oluşturma İçin Multimodal AI Eğitimi

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), özel çok modalli yapay zeka modellerini oluşturmak isteyen ileri düzey AI geliştiricileri, makine öğrenme mühendisleri ve araştırmacıları için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Çok modalli öğrenmenin temellerini ve veri sentezi konularını anlamak.
• DeepSeek, OpenAI, Hugging Face ve PyTorch kullanarak çok modalli modeller uygulamak.
• Metin, görüntü ve ses entegrasyonu için modelleri optimize etmek ve ayarlamak.
• Gerçek dünya uygulamalarına çok modalli AI modellerini dağıtmak.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), çok modalli AI destekli arayüzler yoluyla kullanıcı deneyimlerini geliştirmek isteyen başlangıç seviyesinden ileri düzey UI/UX tasarımcılarına, ürün yöneticilerine ve AI araştırmacılarına yönelik olarak tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları başarabilecektir:

• Çok modalli AI'nin temellerini ve insan-bilgisayar etkileşimine etkilerini anlamak.
• AI tarafından yönetilen giriş yöntemleri kullanarak çok modalli arayüzler tasarlamak ve prototipler oluşturmak.
• Konuşma tanıma, hareket kontrolü ve göz takibi teknolojilerini uygulamak.
• Çok modalli sistemlerin etkinliğini ve kullanabilirliğini değerlendirmek.

Vertex AI, metin, ses ve görüntü verilerini tek bir işlem hattına entegre eden çok modallik destekleyen güçlü araçlar sunar. Uzun bağlam pencere desteği ve Gemini API parametreleri ile, planlama, çıkarım ve çapraz modal zeka alanlarında gelişmiş uygulamalar mümkün hale gelir.

Bu eğitmen öncülünde, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) ara seviye ve üst düzey uzmanlar için tasarlanmış olup, Vertex AI'de çok modallik AI işlem hatları oluşturmayı, inşa etmeyi ve optimize etmeyi hedefler.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek duruma gelecektir:

• Çok modallik girdileri ve çıktıları için Gemini modellerini kullanabilmek.
• Karmaşık çıkarım için uzun bağlamlı işlem hatları oluşturmak.
• Metin, ses ve görüntü analizlerini entegre eden işlem hatları tasarlamak.
• Performans ve maliyet verimliliği için Gemini API parametrelerini optimize etmek.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli sunum ve tartışma.
• Çok modallık işlem hatları ile elden deneme laboratuvarları.
• Uygulanan çok modallık kullanımları için proje tabanlı alıştırmalar.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümünü talep etmek için lütfen bize ulaşın.

Bu eğitmen yönetimi altındaki canlı eğitim, Türkiye (çevrimiçi veya yerel)'da, çoklu modalli içerik anlama ve oluşturma yeteneğine sahip AI agentleri oluşturmak isteyen orta seviye ve ileri düzey AI geliştiricilerini, araştırmacıları ve çoklu medya mühendislerini hedefleyen bir programdır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şu becerilere sahip olacaktır:

• Metin, görüntü ve ses verilerini işleme ve entegre eden AI agentleri geliştirebilir.
• GPT-4 Vision ve Whisper ASR gibi çoklu modalli modelleri uygulayabilir.
• Çoklu modalli AI veri akışlarını verimlilik ve doğruluk açısından optimize edebilir.
• Gerçek dünyada çoklu modalli AI agentlerini dağıtabilir.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerel) orta seviye ve ileri düzey AI araştırmacılarına, geliştiricilere ve veri bilimcilerine yönelik olup, DeepSeek'in çok modallı yeteneklerini çapraz modal öğrenme, AI otomasyonu ve ileri düzey karar alma için kullanmalarını amaçlamaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• Metin, görüntü ve ses uygulamaları için DeepSeek'in çok modallı AI'nin uygulanması.
• Farklı veri tiplerini entegre ederek daha zengin analizler sağlayan AI çözümleri geliştirme.
• Çapraz modal öğrenim için DeepSeek modellerinin iyileştirilmesi ve ince ayarlanması.
• Çok modallı AI tekniklerini gerçek dünya endüstri kullanımları için uygulama.

Bu eğitmen yönetilen, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) ortamı, kalite kontrolü, tahmini bakım ve akıllı fabrikalarda robotik için çok moda yapay zeka uygulamak isteyen orta düzeyden ileri düzey industrial mühendislerine, otomasyon uzmanlarına ve AI geliştiricilerine yönelik olmaktedir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekleri şekilde hazır hale gelecek:

• Çok moda yapay zeka'nın endüstriyel otomasyondaki rolünü anlamak.
• Akıllı fabrikalar için sensör verilerini, görüntü tanıma ve gerçek zamanlı izlemeyi entegre etmek.
• AI ile desteklenen veri analizlerini kullanarak tahmini bakımı uygulamak.
• Defekt tespiti ve kalite kontrolü için bilgisayarlı görüş yöntemlerini uygulamak.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen, canlı eğitim (Türkiye - çevrimiçi veya yerel) ortamında, çok modalli yapay zeka kullanarak gerçek zamanlı çeviri ve dil anlayışını geliştirmek isteyen orta seviye diller uzmanları, yapay zeka araştırmacıları, yazılım geliştiricileri ve iş profesyonelleri için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar aşağıdaki becerilere sahip olacaktır:

• Dil işleme için çok modalli yapay zeka temellerini anlamak.
• Konuşma, metin ve görüntüleri işlemek ve çevirmek için yapay zeka modellerini kullanmak.
• Yapay zeka destekli API'ler ve çatılar kullanarak gerçek zamanlı çeviri uygulamak.
• İş uygulamalarına yapay zeka destekli çeviriyi entegre etmek.
• Yapay zeka destekli dil işleme için etik meseleleri analiz etmek.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya現場), çoklu modalite verilerini işlemeyi ve yorumlayabilecek zeki sistemler oluşturmak isteyen orta seviye yapay zeka araştırmacıları, veri bilimcileri ve makine öğrenimi mühendisleri için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanacaklardır:

• Çoklu modalite yapay zekası ve uygulamalarının ilkelerini anlamak.
• Farklı veri tiplerini birleştirmek için veri bütünleme tekniklerini uygulamak.
• Görsel, metin ve ses bilgilerini işlemeyi öğrenen modeller inşa etmek ve eğitmek.
• Çoklu modalite yapay zeka sistemlerinin performansını değerlendirmek.
• Çoklu modalite verilere ilişkin etik ve gizlilik endişelerini ele almak.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (online veya yerinde) orta düzeyli finans profesyonelleri, veri analistleri, risk yöneticileri ve yapay zeka mühendislerinin çok modlu yapay zekayı risk analizi ve hile tespiti için kullanmalarını sağlamayı amaçlar.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek olacaklar:

• Çok modlu yapay zekanın finansal risk yönetimi nasıl uygulanacağını anlayacaklardır.
• Hile tespiti için yapısal ve yapısal olmayan finansal verileri analiz edeceklerdir.
• Anormellikleri ve şüpheli faaliyetleri belirlemek için yapay zeka modellerini uygulayacaklardır.
• Finansal belge analizi için doğal dil işleme (NLP) ve bilgisayar görselini kullanacaklardır.
• Gerçek dünyada finansal sistemlerde yapay zeka destekli hile tespiti modelleri dağıttıklarını öğrenmiş olacaklar.

Bu eğitmen öncülüğündeki, canlı eğitim (Türkiye - çevrimiçi veya yerel), multimodal yapay zeka uygulamalarını tıbbiagnostik ve sağlık uygulamalarında kullanmak isteyen orta düzeyden ileri düzey healthcare profesyonellerine, tıp araştırmacılara ve AI geliştiricilerine yöneliktir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Modern sağlık hizmetlerinde multimodal yapay zeka rolünü anlamak.
• AI destekliagnostiğe için yapılandırılmış ve yapılandırılmamış tıbbi verileri entegre etmek.
• Tıbbi görüntüleri ve elektronik sağlık kayıtlarını analiz etmek için yapay zeka tekniklerini uygulamak.
• Hastalık tanıları ve tedavi önerileri için öngörücü modeller geliştirme.
• Tıbbi transkripsiyon ve hasta etkileşimleri için konuşma ve doğal dil işleme (NLP) uygulamak.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) gelişmiş seviye robotik mühendisleri ve YAPAY ZEKA araştırmacıları için düzenlenmiştir. Bu kurs, çeşitli duyusal verilerin entegrasyonunu kullanarak daha otonom ve etkin, görebilen, duyabilen ve dokunabilen robotlar oluşturmak isteyen kişiler hedeflenmektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Robotik sistemlerde çoklu modlu algılama uygulamasını gerçekleştirebileceklerdir.
• Sensör entegrasyonu ve karar verme için YAPAY ZEKA algoritmaları geliştirebileceklerdir.
• Dinamik ortamlarda karmaşık görevleri gerçekleştirebilen robotlar oluşturabileceklerdir.
• Gerçek zamanlı veri işleme ve eylemdeki zorlukları ele alabileceklerdir.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerel) başlangıç seviyesinden orta seviyeye kadar ürün tasarımcıları, yazılım mühendisleri ve müşteri destek uzmanları için multimodal yapay zeka ile sanal asistanları geliştirmeyi isteyenlerine yöneliktedir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Multimodal yapay zeka'nın sanal asistanları nasıl geliştirdiğini anlamak.
• AI destekli asistanlarda ses, metin ve görüntü işleme entegre etmek.
• Ses ve görme özelliklerine sahip etkileşimli konuşmalı uygulamalar oluşturmak.
• Konuşma tanımaya, doğal dil işleme (NLP) ve bilgisayarlı görüş için API'leri kullanmak.
• Müşteri destek ve kullanıcı etkileşimlerinde yapay zeka tabanlı otomasyonu uygulamak.

Bu Türkiyetaki (online veya face-to-face) eğitmenler tarafından yönetilen canlı eğitim, çeşitli girdi formlarını anlamak ve işlemeyi mümkün kılan kullanıcı arayüzleri tasarlamak ve uygulamak isteyen orta seviye UX/UI tasarımcıları ve front-end geliştiricilere yönelik olmaktedir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Kullanıcı katılımını artıracak çok moda arayüzleri tasarlamak.
• Ses ve görsel tanıma işlemlerini web ve mobil uygulamalara entegre etmek.
• Çok moda veriyi kullanarak uyarlanabilir ve yanıt veren UI'lar oluşturmak.
• Kullanıcı verisi toplama ve işleme etik düşüncelerini anlamak.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) multimodal yapay zeka uygulamaları için benzetim mühendisliği becerilerini geliştirmek isteyen uzman seviye AI profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Multimodal yapay zeka ve uygulamalarının temelini anlamak.
• Metin, görüntü, ses ve video oluşturma için benzetimleri tasarlamak ve optimize etmek.
• GPT-4, Gemini ve DeepSeek-Vision gibi multimodal AI platformları için API'leri kullanmak.
• Birden fazla içerik formatını entegre eden yapay zeka yönlü iş akışlarını geliştirmek.