Operasyonel Yapay Zeka Uygulamaları Eğitimi - Clone -Test -deneme
Contrary to popular belief, Lorem Ipsum is not simply random text. It has roots in a piece of classical Latin literature from 45 BC, making it over 2000 years old.Contrary to popular belief, Lorem Ipsum is not simply random text. It has roots in a piece of classical Latin literature from 45 BC, making it over 2000 years old.Contrary to popular belief, Lorem Ipsum is not simply random text. It has roots in a piece of classical Latin literature from 45 BC, making it over 2000 years old.
Ders 1: Yapay Zeka Araçlarına Giriş
YZ Ekosistemine Bakış:
- Metin Tabanlı Araçlar: ChatGPT, Gemini, Claude 3.5 Sonnet, DeepSeek.
- Görsel Tabanlı Araçlar: MidJourney, Dall-E, Stable Diffusion vb.
- Ses Tabanlı Araçlar: ElevenLabs
- Video Üretim Araçları: Sora, Kling
- No-Code Platformlar: Cursor, Bolt, v0
LLM (Büyük Dil Modeli) Nedir, Nasıl Çalışır?
- Büyük dil modellerinin (Transformer mimarisi gibi) temel mantığı.
- Eğitilme süreçleri, veri setlerinin önemi ve “öğrenme” mekanizmaları.
- LLM tabanlı araçların neden metin üretme, anlama ve özetleme konularında başarılı olduğu.
Yapay Zeka Araçları Nasıl Çalışır?
- Metin Tabanlı Araçların İşleyişi: Prompt → Model Yanıtı → Adaptasyon/Ayarlar.
- Görsel ve Ses Araçlarının Temel Prensipleri: Derin öğrenme tabanlı generatif modeller (GAN, Diffusion vb.).
- Genel Veri Akışı: Veri toplanması, modelin analizi/üretimi, kullanıcıya cevap veya çıktı sağlama.
Operasyonel Uygulama Örnekleri
Sigorta sektöründe hasar süreci, poliçe yenileme, müşteri hizmetleri gibi başlıklarda YZ araçlarının rolü.
