Eğitim İçeriği

Çok Modlu Yapay Zekaya Giriş

  • Çok modlu yapay zeka nedir?
  • Temel zorluklar ve uygulamalar
  • Önde gelen çok modlu modellere genel bakış

Metin İşleme ve Doğal Dil Anlama

  • Metin tabanlı yapay zeka ajanları için LLM'lerden yararlanma
  • Çok modlu görevler için prompt mühendisliğini anlama
  • Alanlara özgü uygulamalar için metin modellerini ince ayarlama

Görüntü Tanıma ve Üretme

  • Yapay zeka ile görüntü işleme: sınıflandırma, altyazılandırma ve nesne tespiti
  • Diffusion modelleri ile görüntü üretme (Stable Diffusion, DALLE)
  • Görüntü verilerini metin tabanlı modellerle entegre etme

Ses ve Konuşma İşleme

  • Whisper ASR ile konuşma tanıma
  • Metinden sese (TTS) sentez teknikleri
  • Ses tabanlı yapay zeka ile kullanıcı etkileşimini geliştirme

Çok Modlu Girdilerin Entegrasyonu

  • Birden fazla girdi türünü işlemek için yapay zeka boru hatları oluşturma
  • Metin, görüntü ve ses verilerini birleştirmek için füzyon teknikleri
  • Çok modlu yapay zeka ajanlarının gerçek dünya uygulamaları

Çok Modlu AI Agents Dağıtımı

  • API tabanlı çok modlu yapay zeka çözümleri oluşturma
  • Modelleri performans ve ölçeklenebilirlik için optimize etme
  • Çok modlu yapay zekayı üretimde dağıtma için en iyi uygulamalar

Etik Değerlendirmeler ve Gelecek Trendleri

  • Çok modlu yapay zekada önyargı ve adalet
  • Çok modlu veri ile gizlilik endişeleri
  • Çok modlu yapay zekada gelecekteki gelişmeler

Özet ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Makine öğrenmesi temellerine ilişkin anlayış
  • Python programlama deneyimi
  • Derin öğrenme çerçevelerine aşinalık (örneğin, TensorFlow, PyTorch)

Hedef Kitle

  • AI geliştiricileri
  • Araştırmacılar
  • Multimedya mühendisleri
 21 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler