GenAI 8 : Yapay Zeka Metnin Ötesine Nasıl Geçiyor? | Multimodality скачать в хорошем качестве

GenAI 8 : Yapay Zeka Metnin Ötesine Nasıl Geçiyor? | Multimodality

Generative AI serimizin 8. videosuna hoş geldiniz! Bu bölümde, yapay zekanın sadece metinleri değil; görselleri, sesleri ve videoları nasıl anladığını ve işlediğini anlatan Multimodality kavramını derinlemesine inceliyoruz. "Kedi" kelimesini duyduğumuzda zihnimizde bir kedi resminin canlanması gibi, yapay zekanın da farklı veri türleri (metin, resim, ses) arasında ortak bir "anlam uzayı" oluşturmasını sağlayan teknolojiyi keşfedin. Bu ortak dil sayesinde yapay zeka: Bir buzdolabı fotoğrafından yemek tarifi üretebiliyor. Elle çizilmiş bir taslağı web sitesi koduna dönüştürebiliyor. Bir ses kaydındaki duygu tonunu metne ihtiyaç duymadan analiz edebiliyor. Bu videoda "Embedding Space" (Gömme Uzayı), "Context Vector" (Bağlam Vektörü), "Encoding" ve "Decoding" gibi temel kavramların ne anlama geldiğini ve bu teknolojinin pratik hayattaki inanılmaz kullanım alanlarını öğreniyoruz. Sizce yapay zekanın farklı algıları birleştirebilmesi gelecekte en çok hangi alanı değiştirecek? Yorumlarınızı bekliyoruz! #YapayZeka #GenerativeAI #Multimodality #MultimodalAI #Embedding #Teknoloji Zaman Kodları (Timestamps) 0:00 - Giriş: Generative AI Serisi 8. Video - Multimodality 0:09 - Multimodality Nedir? İletişim Kanalı Olarak Algı 1:55 - Bu Derste Neler Öğreneceğiz? (Embedding Space, Context Vector) 2:33 - "Kedi" Analojisi: Kelime ve Görüntü Arasındaki İlişki 4:26 - Encoding & Decoding: Ortak Bir Anlam Uzayı Oluşturmak 6:37 - Multimodality'nin Gerçek Hayattaki Kullanım Alanları (Buzdolabı, Çizim, Maç Analizi) 8:29 - Eski ve Yeni Yöntemler: "Speech-to-Text"e Karşı Doğrudan Ses İşleme 11:08 - Yeni Yöntemlerin Avantajı: Duygu Analizi Gibi Derin Verileri Kaybetmemek