GenAI 3.1. : GAN, VAE ve Diffusion: Görüntü Üreten 3 Dev Teknolojinin Karşılaştırması. скачать в хорошем качестве

GenAI 3.1. : GAN, VAE ve Diffusion: Görüntü Üreten 3 Dev Teknolojinin Karşılaştırması.

Hiç bir yapay zekanın, sanki içinde birbiriyle savaşan iki farklı kişilik varmış gibi çalıştığını düşündünüz mü? Biri durmadan sahte resimler üreten bir "Kalpazan", diğeri ise onu yakalamaya çalışan bir "Dedektif". Bu bitmek bilmeyen rekabetin sonunda, fotogerçekçi, akıl almaz görseller ortaya çıkıyor. Peki ya başka bir yapay zeka, bir resmi alıp onun "özünü" çıkararak, o öze sadık kalarak yepyeni ve yaratıcı bir eser inşa etmeye çalışırsa? Ders notları ve kitabı için : https://onkupon.com/product/uretken-y... Eğitim Serisinin tamamına erişmek için :    • GenAI : Üretken Yapay Zeka   Eğitim serisinin sertifika sınavına erişim için : https://onkupon.com/egitim/uretken-ya... Bu bölümde, yapay zekanın "hayal kurmayı" öğrendiği üç devrimsel mimariyi, yani GAN, VAE ve Diffusion modellerini masaya yatırıyoruz. Onları sadece teknik olarak değil, felsefi olarak da karşılaştırıyoruz. Biri amansız bir rekabetten beslenirken, diğeri özü çıkarmaya ve yeniden inşa etmeye odaklanıyor, bir diğeri ise saf kaostan düzen yaratıyor. Bu üç farklı "düşünme" biçiminin, ürettikleri görsellerin ruhunu nasıl değiştirdiğini, hangisinin daha fotogerçekçi, hangisinin daha yaratıcı olduğunu ve hangisinin eğitiminin neden bu kadar zor olduğunu keşfedeceğiz. Derinlemesine Konu Başlıkları: GAN (Çekişmeli Üretken Ağlar): Ebedi Rekabet: "Kalpazan" (Jeneratör) ve "Dedektif" (Diskriminatör) arasındaki o amansız savaşın ardındaki mantığı ve bu rekabetin nasıl inanılmaz derecede keskin görseller ürettiğini inceliyoruz. Ancak bu yöntemin neden "Mode Collapse" gibi sorunlara yol açabildiğini de sorguluyoruz. VAE (Değişimsel Öz-Kodlayıcı): Özü Çıkarıp Yeniden İnşa Etmek: Bir resmi alıp, onu en temel özelliklerine indirgeyen bir "dar boğazdan" (Latent Space) geçirmenin ve sonra o "özü" kullanarak yepyeni bir eser yaratmanın felsefesini deşifre ediyoruz. Bu yöntemin neden daha yaratıcı ama daha az gerçekçi sonuçlar verdiğini anlıyoruz. Diffusion Modelleri: Kaostan Düzen Yaratmak: Bir resmi önce tamamen gürültüye çevirip, sonra o gürültüden adım adım yeni bir düzen inşa etme prensibini ve bu yöntemin nasıl son derece özgün çıktılar ürettiğini öğreniyoruz. Büyük Karşılaştırma: Bu üç dev teknolojinin güçlü ve zayıf yönlerini, olasılıksal doğalarını ve hangi senaryolarda hangisinin daha üstün olduğunu karşılaştırmalı bir tabloyla ortaya koyuyoruz. Miras ve Bugün: Deepfake'ten video oyunlarına, Stable Diffusion'dan StyleGAN'e, bu üç temel felsefenin günümüz teknolojilerini nasıl şekillendirdiğini ve aslında hepsinin "Latent Space" gibi ortak atalardan nasıl beslendiğini görüyoruz. Bu video, yapay zekanın sadece bir tane "düşünme" biçimi olmadığını, farklı felsefelerle nasıl farklı sonuçlar ürettiğini anlamak isteyen herkes için ileri seviye bir karşılaştırma rehberi.