İçerik Oluşturma İçin Multimodal AI Eğitimi

Türkiye dilindeki bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), açık kaynaklı çerçeveleri kullanarak özel çok modlu yapay zeka modelleri oluşturmak isteyen ileri düzey yapay zeka geliştiricilerine, makine öğrenimi mühendislerine ve araştırmacılara yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar;

• Çok modlu öğrenme ve veri birleştirmenin temellerini anlayın.
• DeepSeek, OpenAI, Hugging Face ve PyTorch kullanarak çok modlu modelleri uygulayın.
• Metin, resim ve ses entegrasyonu için modelleri optimize edin ve ince ayar yapın.
• Gerçek dünya uygulamalarında çok modlu yapay zeka modellerini kullanın.

Bu eğitmen eşliğindeki canlı eğitim, Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), kullanıcı deneyimlerini çok modlu AI destekli arayüzlerle geliştirmek isteyen başlangıç ve orta seviye UI/UX tasarımcıları, ürün yöneticileri ve AI araştırmacılarına yöneliktir.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Çok modlu AI'nın temellerini ve insan-bilgisayar etkileşimi üzerindeki etkisini anlamak.
• AI destekli giriş yöntemleri kullanarak çok modlu arayüzler tasarlamak ve prototip oluşturmak.
• Ses tanıma, hareket kontrolü ve göz takibi teknolojilerini uygulamak.
• Çok modlu sistemlerin etkinliğini ve kullanılabilirliğini değerlendirmek.

Bu eğitmen eşliğindeki canlı eğitim, Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), çoklu modlu içeriği anlayabilen ve üretebilen yapay zekâ ajanları geliştirmek isteyen orta düzeyden ileri düzeye AI geliştiricileri, araştırmacılar ve multimedya mühendislerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Metin, görüntü ve konuşma verilerini işleyip entegre edebilen AI ajanları geliştirmek.
• GPT-4 Vision ve Whisper ASR gibi çoklu modlu modelleri uygulamak.
• Çoklu modlu AI iş akışlarını verimlilik ve doğruluk açısından optimize etmek.
• Çoklu modlu AI ajanlarını gerçek dünya uygulamalarında konuşlandırmak.

Bu eğitmen eşliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya şirket içi), çapraz mod öğrenme, AI otomasyonu ve ileri düzey karar alma süreçleri için DeepSeek'ün çok modlu yeteneklerinden yararlanmak isteyen orta düzeyden ileri düzeye AI araştırmacıları, geliştiriciler ve veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• DeepSeek'ün çok modlu AI'sini metin, görüntü ve ses uygulamaları için uygulayabilecekler.
• Birden fazla veri türünü entegre ederek daha zengin içgörüler sunan AI çözümleri geliştirebilecekler.
• DeepSeek modellerini çapraz mod öğrenme için optimize edip ince ayar yapabilecekler.
• Çok modlu AI tekniklerini gerçek dünya endüstri kullanım örneklerine uygulayabilecekler.

Türkiye dilindeki bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), akıllı fabrikalarda kalite kontrol, öngörücü bakım ve robotik için çok modlu yapay zekayı uygulamak isteyen orta seviyeden ileri seviyeye kadar endüstri mühendislerine, otomasyon uzmanlarına ve yapay zeka geliştiricilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar;

• Endüstriyel otomasyonda çok modlu yapay zekanın rolünü anlayın.
• Akıllı fabrikalar için sensör verilerini, görüntü tanımayı ve gerçek zamanlı izlemeyi entegre edin.
• Yapay zeka destekli veri analizini kullanarak öngörücü bakımı uygulayın.
• Hata tespiti ve kalite güvencesi için bilgisayarlı görüşü uygulayın.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim Türkiye'de (çevrimiçi veya yerinde) gerçek zamanlı çeviri ve dil anlama için çok modlu AI'dan yararlanmak isteyen orta düzey dil bilimciler, AI araştırmacıları, yazılım geliştiriciler ve iş profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Dil işleme için çok modlu AI'nın temellerini anlamak.
• Konuşma, metin ve görüntüleri işlemek ve çevirmek için AI modellerini kullanmak.
• AI destekli API'ler ve çerçeveler kullanarak gerçek zamanlı çeviri uygulamak.
• İş uygulamalarına AI destekli çeviriyi entegre etmek.
• AI destekli dil işlemede etik hususları analiz etmek.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), çok modlu verileri işleyebilen ve yorumlayabilen akıllı sistemler oluşturmak isteyen orta düzey AI araştırmacıları, veri bilimcileri ve makine öğrenimi mühendisleri için tasarlanmıştır.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Çok modlu AI'nın ilkelerini ve uygulamalarını anlamak.
• Farklı türdeki verileri birleştirmek için veri füzyon tekniklerini uygulamak.
• Görsel, metinsel ve işitsel bilgileri işleyebilen modeller oluşturmak ve eğitmek.
• Çok modlu AI sistemlerinin performansını değerlendirmek.
• Çok modlu verilerle ilgili etik ve gizlilik endişelerini ele almak.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim, Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), çok modlu yapay zekayı risk analizi ve dolandırıcılık tespiti için kullanmak isteyen orta düzey finans profesyonelleri, veri analistleri, risk yöneticileri ve yapay zeka mühendislerine yöneliktir.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Çok modlu yapay zekanın finansal risk yönetiminde nasıl uygulandığını anlamak.
• Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış finansal verileri dolandırıcılık tespiti için analiz etmek.
• Anormallikler ve şüpheli faaliyetleri belirlemek için yapay zeka modellerini uygulamak.
• Finansal belge analizi için NLP ve bilgisayarlı görüyü kullanmak.
• Gerçek dünya finans sistemlerinde yapay zeka destekli dolandırıcılık tespiti modellerini konuşlandırmak.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim, Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), çok modlu yapay zekayı tıbbi teşhisler ve sağlık hizmetleri uygulamalarında kullanmak isteyen orta düzeyden ileri düzeye kadar sağlık profesyonelleri, tıp araştırmacıları ve yapay zeka geliştiricileri için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Modern sağlık hizmetlerinde çok modlu yapay zekanın rolünü anlamak.
• Yapay zeka destekli teşhisler için yapılandırılmış ve yapılandırılmamış tıbbi verileri entegre etmek.
• Tıbbi görüntüleri ve elektronik sağlık kayıtlarını analiz etmek için yapay zeka tekniklerini uygulamak.
• Hastalık teşhisi ve tedavi önerileri için tahmine dayalı modeller geliştirmek.
• Tıbbi transkripsiyon ve hasta etkileşimi için konuşma ve doğal dil işleme (NLP) uygulamalarını hayata geçirmek.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), çeşitli duyusal verileri entegre ederek daha özerk ve verimli robotlar oluşturmak isteyen ileri düzey robotik mühendisleri ve AI araştırmacılarına yöneliktir. Bu robotlar, görebilir, duyabilir ve dokunabilir özelliklere sahip olacaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Robotik sistemlerde çok modlu algılamayı uygulamak.
• Sensör füzyonu ve karar verme için AI algoritmaları geliştirmek.
• Dinamik ortamlarda karmaşık görevleri gerçekleştirebilen robotlar oluşturmak.
• Gerçek zamanlı veri işleme ve harekete geçirme süreçlerindeki zorlukları ele almak.

Bu eğitmen eşliğindeki canlı eğitim, Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) ortamında, çok modlu yapay zeka ile sanal asistanları geliştirmek isteyen başlangıç ve orta seviye ürün tasarımcıları, yazılım mühendisleri ve müşteri destek uzmanlarına yöneliktir.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Çok modlu yapay zekanın sanal asistanları nasıl geliştirdiğini anlamak.
• Konuşma, metin ve görüntü işlemeyi yapay zeka destekli asistanlara entegre etmek.
• Ses ve görü yeteneklerine sahip etkileşimli sohbet ajanları oluşturmak.
• Konuşma tanıma, doğal dil işleme (NLP) ve bilgisayarlı görü için API'leri kullanmak.
• Müşteri desteği ve kullanıcı etkileşimi için yapay zeka destekli otomasyon uygulamak.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), çeşitli girdi biçimlerini anlayıp işleyebilen kullanıcı arayüzleri tasarlamak ve uygulamak isteyen orta düzey UX/UI tasarımcıları ve ön uç geliştiricilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Kullanıcı etkileşimini artıran çok modlu arayüzler tasarlamak.
• Ses ve görsel tanıma özelliklerini web ve mobil uygulamalara entegre etmek.
• Çok modlu verileri kullanarak uyarlanabilir ve duyarlı kullanıcı arayüzleri oluşturmak.
• Kullanıcı verilerinin toplanması ve işlenmesiyle ilgili etik hususları anlamak.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim, Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) ortamında düzenlenmekte olup, çoklu ortam AI uygulamaları için prompt mühendisliği becerilerini geliştirmek isteyen ileri düzey AI profesyonellerine yöneliktir.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Çoklu ortam AI'nın temellerini ve uygulama alanlarını anlamak.
• Metin, görüntü, ses ve video oluşturma için prompt'ları tasarlamak ve optimize etmek.
• GPT-4, Gemini ve DeepSeek-Vision gibi çoklu ortam AI platformları için API'leri kullanmak.
• Birden fazla içerik formatını entegre eden AI odaklı iş akışları geliştirmek.