Tüm Eğitimler

Our Top Course
React Js
(15 Değerlendirmeler)
$15 $25
Java Program
(15 Değerlendirmeler)
$10 $40
Web Design
(15 Değerlendirmeler)
$10 $20
Web Design
(15 Değerlendirmeler)
$20 $40

Your shopping cart

Generative AI Eğitimi

Generative AI eğitimi; GAN, VAE, Diffusion ve Transformer tabanlı üretken modellerin prensiplerini ve kullanım senaryolarını öğretir. Metin/görsel içerik üretimi, API entegrasyonları, prompt temelleri, uygulamalı çalışmalar ile etik ve güvenlik çerçevesinde pratik yetkinlik kazandırır.

Generative AI Eğitimi
  • Kategori Yapay Zeka
  • Eğitim Yeri
  • Başlangıç Tarihi Eğitim Planlanmaktadır
  • Eğitim Türü online
  • Eğitim Süresi
  • Kontenjan 20 Kişi
  • Sertifika Evet
Tümünü göster

Generative AI Eğitimi

Generative AI (Üretken Yapay Zekâ), yapay zekâ teknolojilerinin en yenilikçi alanlarından biri olup mevcut verilerden yeni, özgün ve anlamlı içerikler üretebilen modelleri kapsar. Metin, görsel, müzik, video ve tasarım gibi pek çok alanda devrim yaratan bu teknoloji; geleceğin yaratıcı çözümlerinin ve akıllı ürünlerinin temelini oluşturur.

ARC Enstitü Generative AI Eğitimi, üretken yapay zekânın temel prensiplerinden başlayarak model türlerini, çalışma mantığını ve gerçek dünya kullanım senaryolarını kapsamlı şekilde öğretir. Programın temel hedefi; katılımcıların Generative AI teknolojilerini pratikte etkin biçimde kullanabilmeleri, üretkenliklerini artırmaları ve profesyonel projeler geliştirebilecek seviyeye ulaşmalarıdır.

Nedir?

Generative AI; veri setlerinden öğrenerek benzer fakat orijinal yeni içerikler üretebilen yapay zekâ modellerinin bütünüdür. Bu alanda;

  • GAN’lar (Generative Adversarial Networks)
  • VAE’ler (Variational Autoencoders)
  • Diffusion Modelleri
  • Transformer tabanlı yaklaşımlar (GPT benzeri LLM’ler)

gibi farklı teknikler kullanılarak yaratıcı içerik üretiminde güçlü çözümler geliştirilir. Eğitim, bu modellerin çalışma prensiplerini, avantajlarını, sınırlılıklarını ve kullanım senaryolarını uygulamalı şekilde ele alır.

Devamını Göster

Eğitim İçeriği

    • Eğitimin kapsamı, hedefleri ve öğrenme çıktıları
    • Generative AI’nin yapay zekâ ekosistemindeki yeri
    • Üretken modellerin tarihçesi ve önemli dönüm noktaları
    • Metin, görsel, müzik ve tasarım üretiminde güncel örnekler
    • Generative AI kullanım alanları: reklam, içerik üretimi, tasarım, sağlık vb.

    • Model kategorileri ve kullanım amaçları
    • GAN, VAE, Diffusion ve Transformer modellerinin genel farkları
    • Hangi problem için hangi model seçilir? (seçim kriterleri)
    • Veri ihtiyacı, eğitim maliyeti ve performans karşılaştırmaları
    • Üretim süreçlerinde model kullanım stratejileri

    • Generator & Discriminator yapısı ve eğitim mantığı
    • Kayıp fonksiyonları ve öğrenme dinamikleri
    • GAN eğitimindeki klasik zorluklar (mode collapse vb.)
    • Conditional GAN, Wasserstein GAN gibi modern iyileştirmeler
    • Kullanım senaryoları: görsel üretim, stil transferi, veri artırımı

    • Encoder–Decoder yapısı ve olasılıksal modelleme
    • Latent space kavramı ve örnekleme mantığı
    • Reconstruction, regularization ve çıktı kalitesi ilişkisi
    • Görsel üretimde ve veri sentezlemede VAE kullanımı
    • VAE ile pratik örnekler ve model yorumlama

    • Forward / Reverse diffusion süreçleri
    • Rastgelelik, örnekleme adımları ve kalite kontrolü
    • Stabilite ve performans iyileştirme yaklaşımları
    • Görsel üretimde diffusion kullanım senaryoları
    • Üretken görsel sistemlerde çıktı değerlendirme kriterleri

    • Transformer mimarisinin temel prensipleri (attention mekanizması)
    • Büyük Dil Modelleri (LLM): GPT, ChatGPT benzeri sistemler
    • Prompt mühendisliği temelleri: netlik, rol tanımı, bağlam yönetimi
    • Prompt stratejileri: zero-shot, few-shot, çok adımlı komut kurguları
    • Metin üretiminde kalite artırma: çıktı kontrolü, yeniden yazım, formatlama

    • OpenAI, Hugging Face ve benzeri platformların genel yaklaşımı
    • API çalışma mantığı: istek–yanıt, parametre yönetimi, çıktı analizi
    • Uygulamalı entegrasyon adımları (use-case odaklı)
    • Gerçek zamanlı üretim: içerik üretimi, otomasyon senaryoları
    • Üretim ortamında performans ve maliyet optimizasyonu yaklaşımları

    • Yapay zekâda etik riskler: bias, yanlış kullanım, güvenilirlik
    • Telif hakları, içerik sahipliği ve şeffaflık prensipleri
    • Veri güvenliği ve model kötüye kullanımı riskleri
    • Endüstriyel kullanım örnekleri ve başarı hikâyeleri
    • Mini proje yaklaşımı: problem tanımı → model seçimi → çıktı üretimi → değerlendirme

Kimler İçin?

  • Yapay zekâ ve makine öğrenimi alanında çalışan profesyoneller
  • Veri bilimcileri, analistler ve araştırmacılar
  • Yazılım geliştiriciler ve mühendisler
  • Tasarım, medya ve yaratıcı içerik üretimi alanında çalışan profesyoneller
  • Üniversite öğrencileri ve akademik çalışmalarda yenilikçi çözümler arayanlar
  • İnovasyon ve teknoloji trendlerini takip eden, üretken yapay zekâyı işine entegre etmek isteyen herkes

Bu Eğitimden Sonra

  • Generative AI model türlerini ve kullanım alanlarını net biçimde ayırt eder
  • GAN, VAE, Diffusion ve Transformer yaklaşımlarının mantığını kavrar
  • LLM tabanlı sistemlerle profesyonel prompt üretimi yapabilir
  • API entegrasyonu mantığını anlayarak proje geliştirme akışına geçebilir
  • Etik, güvenlik ve telif risklerini dikkate alan üretken AI süreçleri tasarlayabilir

Sertifika

Örnek Sertifika
Yetkinlik Sertifikası

Eğitim programını başarıyla tamamlayan katılımcılara, edinilen bilgi ve yetkinlikleri resmî olarak belgeleyen sertifika verilecektir.

Generative AI Eğitimi
  • Kategori Yapay Zeka
  • Eğitim Yeri
  • Başlangıç Tarihi Eğitim Planlanmaktadır
  • Eğitim Türü online
  • Eğitim Süresi
  • Kontenjan 20 Kişi
  • Sertifika Evet
Tümünü göster
Generative AI Eğitimi

Örnek Sertifika
Örnek Sertifika

Eğitim programını başarıyla tamamlayan katılımcılara, edinilen bilgi ve yetkinlikleri resmî olarak belgeleyen sertifika verilecektir.

Ders Önizleme