ÜRETKEN YAPAY ZEKA GENERATIVE AI
EĞİTİMİN AMACI
Bu eğitim, katılımcılara Üretken Yapay Zeka teknolojilerinin temel prensiplerini, uygulama alanlarını ve bu teknolojilerin iş ve araştırma dünyasındaki potansiyel etkilerini öğretmeyi amaçlar. Katılımcıların Üretken Yapay Zeka tekniklerini anlamalarını ve bu teknolojileri çeşitli uygulamalarda nasıl kullanabileceklerini keşfetmelerini sağlar.
ÖĞRENME
HEDEFLERİ Generative AI Temel Kavramlarını Anlamak: Generative AI’nın ne olduğunu ve nasıl çalıştığını öğrenmek. Generative AI Teknolojilerini Tanımak: Generative AI teknolojilerinin temel çalışma prensiplerini ve yapılarını anlamak. Uygulama Alanlarını Keşfetmek: Generative AI’nın çeşitli sektörlerdeki uygulama alanlarını keşfetmek. Generative AI Modelleri Geliştirmek: Generative AI teknikleri kullanarak temel modeller geliştirme ve uygulama becerileri kazanmak. Etik ve Sosyal Etkileri: Generative AI’nın etik ve sosyal etkilerini anlamak ve bu konularda bilinçlenmek. Gerçek Dünya Uygulamaları ve Vaka Çalışmaları: Generative AI uygulamalarının gerçek dünyadaki örneklerini incelemek ve analiz etmek.
EĞİTİMİN 1 İÇERİĞİ
Giriş ve Temel Kavramlar Generative AI nedir? Generative AI’nın tarihçesi ve gelişimi Generative AI’nın işlevi ve önemi Generative AI Teknolojileri Generative Adversarial Networks (GAN) Variational Autoencoders (VAE) Diğer generative AI yaklaşımları ve modelleri
EĞİTİMİN 2 İÇERİĞİ
GAN'lar (Generative Adversarial Networks) GAN’ların temel prensipleri ve yapısı GAN’ların eğitim süreci ve zorlukları GAN’ların uygulama alanları ve örnek projeler VAE’ler (Variational Autoencoders) VAE’lerin temel prensipleri ve yapısı VAE’lerin eğitim süreci VAE’lerin uygulama alanları ve örnek projeler
EĞİTİMİN 3 İÇERİĞİ
Generative AI Uygulama Alanları Görüntü ve video üretimi Doğal dil işleme ve metin üretimi Ses ve müzik üretimi Sanat ve tasarım Generative AI Modelleri Geliştirme Generative AI modelleri için veri hazırlama ve ön işleme Model geliştirme ve eğitim süreçleri Değerlendirme ve iyileştirme yöntemleri
EĞİTİMİN 4 İÇERİĞİ
Etik ve Sosyal Etkiler Generative AI’nın etik sorunları ve çözümleri Sahte içerik üretimi ve Deepfake teknolojileri Generative AI’nın sosyal etkileri ve sorumluluklar Generative AI Araçları ve Platformları Popüler generative AI kütüphaneleri ve araçları (TensorFlow, PyTorch, vb.) Generative AI için bulut tabanlı platformlar Uygulama geliştirme ve dağıtım süreçleri
EĞİTİMİN 5 İÇERİĞİ
Gerçek Dünya Uygulamaları ve Vaka Çalışmaları Başarılı generative AI projeleri ve uygulamaları Çeşitli sektörlerden örnekler Vaka çalışmaları ve grup tartışmaları Pratik Uygulamalar ve Atölye Çalışmaları Generative AI modelleri ile pratik uygulamalar Rol oyunları ve simülasyonlar Grup çalışmaları ve projeler
EĞİTİM YÖNTEMLERİ
Teorik Dersler: Generative AI kavramları ve teknolojileri hakkında detaylı bilgiler. Pratik Uygulamalar: Generative AI teknikleri ile uygulamalı çalışmalar. Vaka Çalışmaları: Gerçek dünyadan generative AI uygulamaları örneklerinin incelenmesi. Grup Çalışmaları: Katılımcıların birlikte çalışarak generative AI projeleri geliştirmeleri. Soru-Cevap Oturumları: Eğitmen ve katılımcılar arasında etkileşimli tartışmalar.
EĞİTİMİN SÜRESİ KATILIM &
SERTİFİKASYON
Sınıf Eğitimi Eğitimin içeriği, sınıf ortamında yapılacak eğitimler için hazırlanmıştır ve süresi 2 gündür. Eğitime katılım en fazla 15 kişi ile sınırlıdır. Katılım & Sertifikasyon Teknolojik yeniliklere ve yapay zeka uygulamalarına ilgi duyan herkes katılabilir. Eğitime katılanlara Katılım Belgesi verilir.
