Generative Yapay Zeka'nın temellerini öğrenin ve klasik makine öğrenmesi modellerinden farklarını anlayın. Görüntü, metin, ses gibi türlerde özgün içerikler üretebilmesindeki temellerin teorisini anlayın.

İki sinir ağının (generator ve discriminator) yeni veri örnekleri üretmek için eş zamanlı olarak eğitildiği GAN'ların çalışma şekline derinlemesine hakim olun. Sıfırdan bu modelleri nasıl oluşturabileceğinizi uygulamalı olarak öğrenin.

Olasılıksal bir yaklaşım kullanarak veri üreten VAEs konseptini derinlemesine öğrenin. Gerçek hayat uygulama alanlarını uygulamalı olarak keşfedin.

PixelRNN ve PixelCNN gibi autoagressive modellerin görüntü ve metin dizileri oluşturmak için nasıl kullanıldığını öğrenin.

Aslen NLP görevleri için tasarlanan transformer modellerinin generative görevlere nasıl uyarlandığını inceleyin. GPT (Generative Pre-trained Transformer) gibi metin üretimi için olan modellerin ve transformers kullanan generative görüntü modellerinin temellerini öğrenin.

Rastgele gürültüyü yapılandırılmış verilere dönüştüren yinelemeli bir yaklaşım sunan difüzyon modelleri olarak bilinen yeni nesil generative modeller hakkında bilgi edinin. Prensiplerini, GAN'lara göre avantajlarını ve yüksek kaliteli görüntü üretimi uygulamalarını anlayın.

Generative Yapay Zeka'nın etik tartışmalarını, yanıltıcı içerik (deepfake) oluşturma potansiyelini, telif hakkı sorunlarını öğrenin.

Sanat, müzik, tasarım ve eğlence alanlarında generative Yapay Zeka'nın yaratıcı uygulamalarını keşfedin. Sanatçıların ve yaratıcıların yaratıcılığı arttırmak ve yenilikçi eserler üretmek için yapay zekayı nasıl kullandıklarını öğrenin.

Makine öğrenimi modellerini eğitmek için sentetik veri üretimi, ilaç keşfi ve pazarlamada kişiselleştirilmiş içerik oluşturma gibi çeşitli sektörlerde generative Yapay Zeka'nın pratik uygulamalarını inceleyin.