Familiarize yourself with the concept of generative AI and its ability to create content is introduced, along with its real-world applications and limitations. You'll delve into the differences between traditional machine learning models, generative AI, and artificial general intelligence (AGI), and explore the key factors driving the development of generative AI.

What is generative AI?

Getting to know generative AI

Working with a generative AI model

Applications of generative AI

Generative AI in the machine learning landscape

Picking the right tool for the job

Differentiating generative AI from traditional ML

More dogs and GANs

The evolution of generative AI

Driving the field forward

Transformers

Generative AI breakthroughs

Introduction to Generative AI

In this chapter, we cover the essential steps in creating generative AI models: research and design, data collection, model training, and evaluation. We examine the significance of diverse datasets and advanced training techniques, as well as various evaluation methods, while discussing their strengths and limitations.

Model design and data collection

Research and design

A dataset windfall?

Model training

Factors impacting model training

Techniques for developing specialized models

Model evaluation

PixAIr animation

Helping Intellibrand evaluate

Developing Generative AI Models

This chapter focuses on the responsible use of generative AI. We discuss the challenges and strategies to mitigate social bias, intellectual property and privacy issues, and ethical considerations to prevent misuse. We conclude by exploring the immense potential and risks of Artificial Generative Intelligence (AGI), along with the approaches to control its outcomes.

Evaluating and mitigating social bias

Sources of bias

Detecting and mitigating bias

Copyright and ownership

Legal and privacy considerations

Identifying IP ownership claims

Responsible generative AI applications

Usage principles

Implementing responsible AI practices

Artificial general intelligence (AGI)

AGI characteristics

AGI outcomes

Using AI Models and Generated Content Responsibly

Chapter 4 examines the potential, impact, and integration of generative AI into human workflows. It discusses key contributors to AI development, from universities to companies, and explores societal adaptations to AI. It delves into AI's implications for productivity, job dynamics, education, media, entertainment, scientific advancements, and ethical considerations.

Eski iş akışlarına yeni yapay zekayı getirme

Seçenekler

Artırma

Birlikte Oluşturma

Yerine Geçme

Veri bilimi için üretken yapay zekadan yararlanma

Entegrasyon adımları

Yeni bir pazarlama kampanyası tasarlama

Üretken yapay zekada ilerleme

Açık kaynaklı olmak ya da olmamak

Yavaşlatır

Hızlandırır

Süper Ötesi GAN'ler

Üretken yapay zekanın geleceğine hazırlanma

Eğitimde üretken yapay zeka

ChatGPT

Yapay zeka dünyasında becerilerin değeri

Başardınız!

Getting Ready for the Age of Generative AI

Course Glossary: Generative AI Concepts

Yapay zeka (AI), dünyamızı yepyeni bir şekle sokuyor. Üretken yapay zeka ise metin, görüntü ve daha fazlasından yeni içerik oluşturabilen bir yapay zeka türü. Kodlama gerektirmeyen bu eğitimde, gelişmekte olan bu alandaki heyecan verici kavramlar hakkında bilgi edinecek ve yapay zekanın yaygın olarak benimsendiği bir geleceğe nasıl hazırlanacağınızı öğreneceksiniz. Öncelikle bu modellerin nasıl içerik oluşturduğunu, makine öğrenmesi ortamında nereye oturduklarını ve nasıl geliştirildiklerini anlayacaksınız. Üretken yapay zekanın gücü göz önüne alındığında, yasaların ve etiğin bu modellerle nasıl oynadığını da düşünecek, yanlılıktan nasıl kaçınacağınızı ve üretken yapay zekayı sorumlu bir şekilde nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz. Son olarak, üretken yapay zekanın geleceğine, bu araçlardan nasıl etkili bir şekilde yararlanacağımıza ve onlarla nasıl iş birliği yapabileceğimize bakacaksınız. Bu eğitimden sonra siz de üretken yapay zekanın yaratıcı yeteneklerini ortaya çıkarabileceksiniz. Başlayalım!

Videolar canlı transkriptler içerir. Bu transkriptlere videoların sol alt köşesindeki "Transkripti göster" seçeneğine tıklayarak erişebilirsiniz.

Kurs sözlüğü, kaynaklar bölümünün sağ tarafında bulunabilir.

CPE kredisi almak için kursu tamamlamanız ve nitelikli değerlendirmede %70 puan almanız gerekir. Sağdaki CPE kredileri başlığına tıklayarak değerlendirmeye gidebilirsiniz.

<h2>Üretken Yapay Zeka ile Tanışın</h2>
Yapay zeka (AI), dünyamızı yepyeni bir şekle sokuyor. Üretken yapay zeka ise metin, görüntü ve daha fazlasından yeni içerik oluşturabilen bir yapay zeka türü. Bu teknik olmayan kursta, bu yeni gelişen alanın temel kavramlarını ve bu tür yapay zekanın yaygın olduğu bir geleceğe nasıl hazırlanacağınızı öğreneceksiniz.
<br><br>
<h2>Üretken Yapay Zekanın Nasıl Çalıştığını Anlayın</h2>
Öncelikle bu modellerin nasıl içerik oluşturduğunu, makine öğrenmesi ortamında nereye oturduklarını ve nasıl geliştirildiklerini anlayacaksınız. Eğitim verilerinin toplanmasından modellerin değerlendirilmesine ve iyileştirilmesine kadar, yapay zeka şirketlerinin üretken yapay zeka araçlarını dünyaya sunmak için neleri göz önünde bulundurmaları ve yapmaları gerektiğini öğreneceksiniz.
<br><br>
<h2>Yasal ve etik hususları uygulama</h2>
Üretken yapay zekanın gücü göz önüne alındığında, bu modellerin oluşturulması ve kullanılması sürecinde yasaların ve etik kuralların nasıl bir rol oynadığını da ele alacağız. Önyargıları önlemeyi ve üretken yapay zekayı sorumlu bir şekilde kullanmayı öğreneceksiniz.
<br><br>
<h2>Bu Araçları Kullanmak İçin Doğru Zihniyete Sahip Olun</h2>
Son olarak, üretken yapay zekanın geleceğine, bu araçlardan nasıl etkili bir şekilde yararlanacağımıza ve onlarla nasıl iş birliği yapabileceğimize bakacaksınız. Bu eğitimden sonra siz de üretken yapay zekanın yaratıcı yeteneklerini ortaya çıkarabileceksiniz. Başlayalım!

Understanding Machine Learning

Yapay zekayı sorumlu kullanmayı öğrenin. Üretici yapay zeka modellerinin gelişimini keşfedin.

Başardınız!

Create Your Free Account