Üretken Yapay Zeka Eğitimleri

Bu uygulamalı eğitimde, adım adım yönergeler ve örneklerle PyTorch’un torchchat aracını Python ile yerelde nasıl kuracağınızı öğrenin.

Meta'nın TRIBE V2 modelini Google Colab'de nasıl çalıştıracağınızı, doğal uyaranlardan kortikal aktiviteyi nasıl tahmin edeceğinizi ve sonuçları etkileşimli 3B beyin ısı haritaları olarak nasıl görselleştireceğinizi öğrenin.

Veo 3 ile örnek bir reklam oluşturmayı, farklı planlarda karakter tutarlılığını korumayı ve Ingredients özelliğiyle modüler kontrol sağlamayı öğrenin.

Mevcut videoları uzatarak ve belirli başlangıç karelerinden yararlanarak daha uzun, tutarlı videolar oluşturmak için Veo 3.1’in en yeni özelliklerini kullanmayı öğrenin.

Vercel'in v0 aracıyla doğal dil istemlerinden UI bileşenleri ve web uygulamaları üretmeyi, ayrıca bunları entegre edip dağıtmayı öğrenin.

Mistral’ın Voxtral Mini 3B modelini vLLM ile çalıştırmayı, bir API kurmayı ve Streamlit tabanlı bir ses özetleyici ve S&C uygulaması geliştirmeyi öğrenin.

Claude Code’un her oturumda projenizin kural, gelenek ve iş akışlarını güvenilir şekilde takip etmesi için yalın bir CLAUDE.md dosyasını nasıl tasarlayıp sürdüreceğinizi öğrenin.

Kanca tabanlı otomasyonun nasıl çalıştığını öğrenin ve test etme, biçimlendirme ve bildirim alma gibi kodlama görevlerini otomatikleştirmek için Claude Code kancalarını kullanmaya başlayın.

GitHub Copilot, “kod için yapay zekâ otomatik tamamlaması”ın çok ötesine geçti. 2026’da GitHub Copilot planları arasındaki farklar; gizlilik sınırları, yönetici kontrolleri, denetlenebilirlik ve kuruluşunuzun ihtiyaç duyduğu yönetişimle ilgilidir.

Google’ın en yeni görsel üretim modeli Nano Banana 2 hakkında bilmeniz gereken her şeyi öğrenin; ayrıca API’yi Python ile kullanarak yinelemeli bir sohbet tabanlı görsel düzenleyici nasıl kurulur, adım adım keşfedin.

Varyasyonel otomatik kodlayıcıların temel ilkelerini, kullanım alanlarını ve pratik faydalarını öğrenin ve PyTorch ile adım adım bir uygulamayı izleyin.

RAG hatlarınızı ölçekli olarak bağlam sadakati ve alaka düzeyi açısından değerlendirmek ve yapay zekâ testlerindeki boşluğu kapatmak için otomatik bir yargıç olarak LLM sistemi kurmayı öğrenin.