Ön Koşul
.
Eğitim Hakkında
Generative AI, yapay zeka teknolojilerinin en yenilikçi alanlarından biri olup, mevcut verilerden yeni, özgün ve anlamlı içerikler üretebilen modelleri kapsamaktadır. Sanat, metin, müzik ve görsel tasarım gibi çeşitli alanlarda devrim yaratan bu teknoloji, geleceğin yaratıcı çözümlerinin temelini oluşturur. Bu eğitim, generative AI’nin temel prensiplerini, kullanılan model çeşitlerini ve uygulama alanlarını kapsamlı bir şekilde öğretirken, katılımcıların bu teknolojiyi pratikte etkin biçimde kullanabilmelerini de hedefler.
Generative AI; veri setlerinden öğrenerek, benzer ama orijinal yeni içerikler üretebilen yapay zeka modellerinin tümüdür. GAN’lar (Generative Adversarial Networks), VAEs (Variational Autoencoders), Diffusion modelleri ve Transformer tabanlı yaklaşımlar gibi farklı teknikler kullanılarak, yaratıcı içerik üretiminde devrim niteliğinde çözümler sunar. Eğitim, bu modellerin çalışma prensiplerini, avantajlarını ve kullanım senaryolarını detaylı bir şekilde ele alır.
Kimler İçindir?
- Yapay zeka ve makine öğrenimi alanında çalışan profesyoneller,
- Veri bilimcileri, analistler ve araştırmacılar,
- Yazılım geliştiriciler ve mühendisler,
- Yaratıcı içerik üretimi, tasarım ve medya profesyonelleri,
- Akademik çalışmalarda yenilikçi çözümler arayan üniversite öğrencileri,
- İnovasyon ve teknolojik gelişmeleri yakından takip etmek isteyen teknoloji meraklıları.
Sertifika
Eğitimlerimize %80 oranında katılım gösterilmesi ve eğitim müfredatına göre uygulanacak sınav/projelerin başarıyla tamamlanması durumunda, eğitimin sonunda dijital ve QR kod destekli “BT Akademi Başarı Sertifikası” verilmektedir.
Eğitim İçeriği
- Eğitim Açılışı ve Eğitim Hedefleri
- Eğitimin amacı ve beklentiler
- Katılımcı profili ve ön bilgi gereksinimleri
- Generative AI Tanımı ve Tarihçesi
- Yapay zeka alanında üretken modellerin yeri
- Gelişim süreci ve önemli dönüm noktaları
- Güncel Uygulamalar ve Kullanım Alanları
- Metin, görsel, müzik ve diğer medya üretimi örnekleri
- Sektörel uygulamalar (eğlence, reklam, tasarım, sağlık vb.)
- Model Kategorileri
- GAN’lar (Generative Adversarial Networks)
- Generator ve Discriminator yapısı
- Eğitim dinamikleri ve zorluklar
- VAE’ler (Variational Autoencoders)
- Olasılıksal kodlama ve latent uzay kavramı
- Yeniden üretim süreci ve örnekleme teknikleri
- Diffusion Modelleri
- Forward (ilerleme) ve reverse (geri kazanım) süreçler
- Görsel ve ses üretimindeki kullanımı
- Transformer Tabanlı Modeller
- Dikkat mekanizması ve büyük ölçekli dil modelleri (ör. GPT, ChatGPT)
- Prompt mühendisliği ve uygulama örnekleri
- Model Seçim Kriterleri ve Karşılaştırmalar
- Avantajlar, dezavantajlar ve kullanım senaryoları
- Uygulama alanına göre model tercih stratejileri
- GAN’ların Mimari Yapısı ve Çalışma Prensibi
- Generator ve Discriminator’ın rolü
- Kayıp fonksiyonları ve eğitim sürecindeki denge
- GAN Eğitimindeki Zorluklar ve İyileştirme Yöntemleri
- Mod çökmesi, dengesizlik ve çözümler (Conditional GAN, Wasserstein GAN, vb.)
- Variational Autoencoders (VAE)
- Encoder-decoder yapısı ve latent uzay modellemesi
- Yeniden üretim ve örnekleme teknikleri
- Uygulama Örnekleri
- Basit GAN ve VAE modellerinin kod ve mimari incelemesi
- Uygulamalı demo örnekleri
- Transformer Tabanlı Modeller
- Büyük dil modelleri: GPT, ChatGPT ve benzerleri
- Dikkat mekanizması, ölçeklenebilirlik ve model mimarisi
- Prompt mühendisliğinin temelleri ve örnek uygulamalar
- Diffusion Modelleri
- Temel prensipler: Rastgelelik, forward ve reverse süreçler
- Parametre ayarları, stabilite ve performans iyileştirmeleri
- Görsel üretim ve diğer medya uygulama örnekleri
- Popüler Generative AI API’leri
- OpenAI, Hugging Face ve diğer platformların tanıtımı
- API dokümantasyonları ve entegrasyon stratejileri
- Uygulamalı API Kullanımı
- Kod örnekleri ile API entegrasyon adımları
- Gerçek zamanlı model çıktılarının analizi ve değerlendirmesi
- Etik ve Toplumsal Etkiler
- Bias, yanlış kullanım ve sorumluluk konuları
- Telif hakları, şeffaflık ve hesap verebilirlik prensipleri
- Güvenlik ve Regülasyon
- Veri güvenliği, model kötüye kullanımı ve regülasyon örnekleri
- Uygulama Senaryoları
- Endüstride kullanılan örnek projeler ve başarı hikayeleri
- Gelecekteki potansiyel kullanım alanları ve trendler
- Model Geliştirme ve Deneysel Çalışmalar
- Veri seti seçimi, ön işleme ve model eğitimi
- Eğitim süreci, metrikler ve çıktı değerlendirmeleri
- Soru-Cevap ve Grup Tartışmaları
- Karşılaşılan sorunlar ve çözüm stratejilerinin paylaşılması
- Katılımcı deneyimleri ve geri bildirimlerin değerlendirilmesi
- Eğitimde Öğrenilenlerin Özetlenmesi
- Temel kavramların ve modellerin tekrarı
- Önemli öğrenme noktalarının vurgulanması
- İleri Düzey Kaynaklar
- Kitap, makale ve online kurs önerileri
- Topluluklar, forumlar ve ileri seviye projeler
- Gelecekteki Çalışma Alanları ve Trendler
- Yapay zeka, makine öğrenmesi ve diğer ileri teknolojik gelişmeler
- Katılımcıların kariyer ve proje önerilerine yönelik yönlendirmeler
Neden Bu Eğitimi Almalısınız ?
- .Yaratıcılık ve İnovasyon: Sanat, müzik, metin ve görsel tasarım alanlarında sınırları zorlayan, özgün içerikler üretir.
- Gelişmiş Teknolojik Altyapı: GAN, VAE, Diffusion modelleri gibi ileri algoritmalarla yenilikçi çözümler sunar.
- Uygulama Çeşitliliği: Reklam, medya, sağlık, finans ve daha birçok sektörde veri analizi ve problem çözme süreçlerini optimize eder.
- Kariyer ve Rekabet Avantajı: Bu alanda uzmanlaşan profesyoneller, iş dünyasında ve akademik çevrelerde büyük talep görür.
- Öğrenme ve Uygulama Fırsatları: Eğitim, teorik bilgiyi pratik uygulamalarla harmanlayarak, katılımcıların generative AI teknolojilerini derinlemesine kavramalarını sağlar.
Önemli Notlar
Program ücretlerine KDV dahil değildir.
Paylaş: