AI görüntü üreteçleri, dili işleyebilen, görüntüleri tanıyabilen ve her ikisini de yeni içeriğe dokuyabilen sistemler içerir. Dall-E ve Stable Diffusion gibi açık sistemler, bu uygulamaların genel halk tarafından erişilebilir olmasını sağlar. Adobe, Firefly ile bu tür oluşturucuları şimdiden kurumsal müşteriler için Photoshop’a getiriyor. Görüntü oluşturucular büyük bir telif hakkı tartışmasını ateşledi ve birçok sanatçı kendi topluluklarında aktif olarak seslerini yükseltiyor. Bir röportajda Arineo Group’ta Yapay Zeka Uzmanı olan Dr. Gerhard Heinzerling, bu sistemlerin teknik olarak çizim yapıp yapamayacağını, görüntü tanımanın nerede gelişebileceğini ve çok modlu öğrenmenin istemlerin anlaşılmasında oynadığı rolü görmek için iX’e göz atıyor.
Birçok kişi zaten illüstratörler veya grafik tasarımcılar yerine AI görüntü oluşturucuları kullanıyor. Bu sistemler aynı zamanda taslak hazırlayanların yerini ne kadar çabuk alıyor?
Teknik çizimler alanında görüntü oluşturmak için AI modellerinin kullanımı son yıllarda ilerlemiştir. Basit mühendislik çizimleri oluşturabilen veya mevcut çizimleri tamamlayabilen şablonlar zaten var. Bu şablonlar, belirli girdi parametrelerine ve gereksinimlerine göre otomatik olarak çizimler oluşturabilir.
Ancak teknik resim, çizimin ötesinde geniş deneyim ve problem çözme becerisi gerektiren bir meslektir. Bu sadece görüntü oluşturmakla ilgili değil, aynı zamanda teknik kavramları anlamak, müşteri ihtiyaçlarını dikkate almak ve çizimleri buna göre uyarlamakla ilgili.
Şu anda yapay zeka modelleri, konu karmaşık mühendislik çizimleri oluşturmaya geldiğinde insanların yerini alacak kadar gelişmiş değil. Teknik detayları anlamak, değişiklik yapmak ve yaratıcı çözümler üretmek hâlâ insan uzmanlığı gerektiriyor. Öngörülebilir gelecekte taslak hazırlayanların yapay zeka veya görüntü oluşturucularla gerçek ve eksiksiz bir şekilde değiştirileceğini düşünmüyorum.
Dr Gerhard Heinzerling, 1999 yılında kelimelerin beyinde nasıl depolandığı sorusu üzerine doktorasını yaptı. Daha sonra SAP danışmanı olarak çalıştı ve şimdi Arineo’da AI görüntü tanıma alanında çalışıyor.
Çizimler bir yana ve şimdi resmi olarak iptal edilen biyometrik kitle gözetimi: yakın gelecekte görüntü tanıma sistemleri için hangi yeni kullanımları bekleyebiliriz?
Gelecek çok şey var. Otomotiv endüstrisinde, görüntü tanıma sistemleri otonom araçların geliştirilmesinde önemli bir rol oynamaktadır. Yapay zeka, yol işaretlerini, yayaları, araçları ve yoldaki diğer nesneleri tanımak ve izlemek için kullanılır. Sağlık sektöründe görüntü tanıma sistemleri ağırlıklı olarak hastalık ve yaralanmaların teşhisi için tartışılmaktadır. X-ışınları, CT taramaları, MRI’lar ve diğer tıbbi görüntülerde tümörlerin, anormalliklerin veya diğer sağlık durumlarının tespit edilmesini içerir.
Görüntü tanıma sistemleri açık alanda da kullanılabilir. Bir yandan, tarımda bitki hastalıkları, haşere istilaları veya bitkilerdeki besin eksiklikleri tespit edilebilir. Bu tür sistemler ayrıca bitki büyümesinin izlenmesi, mahsul planlaması ve sulama optimizasyonu için de uygundur. Öte yandan görüntü tanıma, kirliliğin, ormansızlaşmanın, biyoçeşitliliğin veya diğer çevresel boyutların izlenmesine yardımcı olabilir. AI böylece çevre koruma önlemlerini ve çevresel değişikliklerin analizini destekler.
Perakende de fayda sağlayabilir: görüntü tanıma sistemleri, müşteri davranışını ve akışlarını analiz eder ve ürün yerleşimini optimize etmeye ve envanter yönetimini iyileştirmeye yardımcı olur.
Herkes AI hakkında konuşuyor, ancak çok azı konuya giriyor. Yeni iX Special, büyük dil modellerinin arkasındaki mimarinin nasıl çalıştığını ve görüntüler oluşturulurken üretken bir yapay zekada hangi sistemlerin birlikte çalıştığını gösterir. Geliştiriciler, yapay zeka çiplerinin nasıl çalıştığını ve piyasada neden bu kadar çok sayıda bulunduğunu keşfeder. Bir kıyaslama, projeleriniz için doğru GPU’yu seçmenize yardımcı olur. Kişisel gelişim için, özel sayı size ortak kitaplıklar arasında rehberlik eder ve en iyi açık şablonların nerede bulunabileceğini gösterir. iX aboneleri yeni sayıyı ücretsiz olarak alıyor, aksi takdirde hemen Haberler Shop’tan sipariş edin!
Görüntüler ve dil, anlamı iletme biçimleri açısından çok çeşitli ve karmaşıktır. Bir AI sisteminin bir insan konuşma isteminden veya görüntüsünden gelen tüm bilgileri işleyebileceğinden nasıl emin olabiliriz?
Bilgi isteminden bilgi işleme, yapay zeka sistemleri için karmaşık bir görevdir. Ancak, bir yapay zeka sisteminin ilgili tüm bilgileri doğru bir şekilde işleyebilmesini sağlamak için farklı yaklaşımlar vardır. Bir yanda geniş bir veri yelpazesiyle eğitim. Farklı kaynaklardan gelen bilgileri işlemek için, çok çeşitli verilerle bir yapay zekayı eğitmek önemlidir. Bu, geliştiricilerin farklı bilgi biçimleri hakkında derinlemesine bir anlayış geliştirmek için sistemi çeşitli metin, resimler ve çok modlu veri kaynaklarıyla eğittiği anlamına gelebilir.
Bu daha sonra yapay zeka sistemlerinin hem görsel hem de sözlü bilgileri birlikte işlediği çok modlu öğrenmeye yol açar. Yapay zeka sistemleri, çok modlu verilerle eğitim alarak görüntüler ve ilişkili metin arasında ilişkiler kurmayı öğrenebilir ve böylece bilgileri daha iyi anlayabilir. Özel amaçlar için, AI sistemleri bu nedenle belirli görevlere veya alanlara göre uyarlanabilir. Öğrenme aktarımı, AI sistemlerinin bir bağlamda öğrenilen bilgileri benzer yeni bağlamlara uygulamasına da olanak tanır. Model sonuçları her zaman verilerin kalitesine bağlıdır ve özellikle karmaşık konularda her zaman insanların deneyimlerini dahil etmelisiniz.
Bay Heinzerling, cevaplarınız için çok teşekkür ederim!
“Üç soru ve cevap” serisinde iX, ister kullanıcının PC önündeki bakış açısı, ister yöneticinin bakış açısı veya bir yöneticinin günlük hayatı olsun, günümüzün BT zorluklarının özüne inmek istiyor. Günlük uygulamanızdan veya kullanıcılarınızdan önerileriniz var mı? Özetle hangi konuda hangi önerileri okumak istersiniz? O zaman bize yazın veya forumda bir yorum bırakın.
(psst)
Haberin Sonu
Birçok kişi zaten illüstratörler veya grafik tasarımcılar yerine AI görüntü oluşturucuları kullanıyor. Bu sistemler aynı zamanda taslak hazırlayanların yerini ne kadar çabuk alıyor?
Teknik çizimler alanında görüntü oluşturmak için AI modellerinin kullanımı son yıllarda ilerlemiştir. Basit mühendislik çizimleri oluşturabilen veya mevcut çizimleri tamamlayabilen şablonlar zaten var. Bu şablonlar, belirli girdi parametrelerine ve gereksinimlerine göre otomatik olarak çizimler oluşturabilir.
Ancak teknik resim, çizimin ötesinde geniş deneyim ve problem çözme becerisi gerektiren bir meslektir. Bu sadece görüntü oluşturmakla ilgili değil, aynı zamanda teknik kavramları anlamak, müşteri ihtiyaçlarını dikkate almak ve çizimleri buna göre uyarlamakla ilgili.
Şu anda yapay zeka modelleri, konu karmaşık mühendislik çizimleri oluşturmaya geldiğinde insanların yerini alacak kadar gelişmiş değil. Teknik detayları anlamak, değişiklik yapmak ve yaratıcı çözümler üretmek hâlâ insan uzmanlığı gerektiriyor. Öngörülebilir gelecekte taslak hazırlayanların yapay zeka veya görüntü oluşturucularla gerçek ve eksiksiz bir şekilde değiştirileceğini düşünmüyorum.
Dr Gerhard Heinzerling, 1999 yılında kelimelerin beyinde nasıl depolandığı sorusu üzerine doktorasını yaptı. Daha sonra SAP danışmanı olarak çalıştı ve şimdi Arineo’da AI görüntü tanıma alanında çalışıyor.
Çizimler bir yana ve şimdi resmi olarak iptal edilen biyometrik kitle gözetimi: yakın gelecekte görüntü tanıma sistemleri için hangi yeni kullanımları bekleyebiliriz?
Gelecek çok şey var. Otomotiv endüstrisinde, görüntü tanıma sistemleri otonom araçların geliştirilmesinde önemli bir rol oynamaktadır. Yapay zeka, yol işaretlerini, yayaları, araçları ve yoldaki diğer nesneleri tanımak ve izlemek için kullanılır. Sağlık sektöründe görüntü tanıma sistemleri ağırlıklı olarak hastalık ve yaralanmaların teşhisi için tartışılmaktadır. X-ışınları, CT taramaları, MRI’lar ve diğer tıbbi görüntülerde tümörlerin, anormalliklerin veya diğer sağlık durumlarının tespit edilmesini içerir.
Görüntü tanıma sistemleri açık alanda da kullanılabilir. Bir yandan, tarımda bitki hastalıkları, haşere istilaları veya bitkilerdeki besin eksiklikleri tespit edilebilir. Bu tür sistemler ayrıca bitki büyümesinin izlenmesi, mahsul planlaması ve sulama optimizasyonu için de uygundur. Öte yandan görüntü tanıma, kirliliğin, ormansızlaşmanın, biyoçeşitliliğin veya diğer çevresel boyutların izlenmesine yardımcı olabilir. AI böylece çevre koruma önlemlerini ve çevresel değişikliklerin analizini destekler.
Perakende de fayda sağlayabilir: görüntü tanıma sistemleri, müşteri davranışını ve akışlarını analiz eder ve ürün yerleşimini optimize etmeye ve envanter yönetimini iyileştirmeye yardımcı olur.
Herkes AI hakkında konuşuyor, ancak çok azı konuya giriyor. Yeni iX Special, büyük dil modellerinin arkasındaki mimarinin nasıl çalıştığını ve görüntüler oluşturulurken üretken bir yapay zekada hangi sistemlerin birlikte çalıştığını gösterir. Geliştiriciler, yapay zeka çiplerinin nasıl çalıştığını ve piyasada neden bu kadar çok sayıda bulunduğunu keşfeder. Bir kıyaslama, projeleriniz için doğru GPU’yu seçmenize yardımcı olur. Kişisel gelişim için, özel sayı size ortak kitaplıklar arasında rehberlik eder ve en iyi açık şablonların nerede bulunabileceğini gösterir. iX aboneleri yeni sayıyı ücretsiz olarak alıyor, aksi takdirde hemen Haberler Shop’tan sipariş edin!
Görüntüler ve dil, anlamı iletme biçimleri açısından çok çeşitli ve karmaşıktır. Bir AI sisteminin bir insan konuşma isteminden veya görüntüsünden gelen tüm bilgileri işleyebileceğinden nasıl emin olabiliriz?
Bilgi isteminden bilgi işleme, yapay zeka sistemleri için karmaşık bir görevdir. Ancak, bir yapay zeka sisteminin ilgili tüm bilgileri doğru bir şekilde işleyebilmesini sağlamak için farklı yaklaşımlar vardır. Bir yanda geniş bir veri yelpazesiyle eğitim. Farklı kaynaklardan gelen bilgileri işlemek için, çok çeşitli verilerle bir yapay zekayı eğitmek önemlidir. Bu, geliştiricilerin farklı bilgi biçimleri hakkında derinlemesine bir anlayış geliştirmek için sistemi çeşitli metin, resimler ve çok modlu veri kaynaklarıyla eğittiği anlamına gelebilir.
Bu daha sonra yapay zeka sistemlerinin hem görsel hem de sözlü bilgileri birlikte işlediği çok modlu öğrenmeye yol açar. Yapay zeka sistemleri, çok modlu verilerle eğitim alarak görüntüler ve ilişkili metin arasında ilişkiler kurmayı öğrenebilir ve böylece bilgileri daha iyi anlayabilir. Özel amaçlar için, AI sistemleri bu nedenle belirli görevlere veya alanlara göre uyarlanabilir. Öğrenme aktarımı, AI sistemlerinin bir bağlamda öğrenilen bilgileri benzer yeni bağlamlara uygulamasına da olanak tanır. Model sonuçları her zaman verilerin kalitesine bağlıdır ve özellikle karmaşık konularda her zaman insanların deneyimlerini dahil etmelisiniz.
Bay Heinzerling, cevaplarınız için çok teşekkür ederim!
“Üç soru ve cevap” serisinde iX, ister kullanıcının PC önündeki bakış açısı, ister yöneticinin bakış açısı veya bir yöneticinin günlük hayatı olsun, günümüzün BT zorluklarının özüne inmek istiyor. Günlük uygulamanızdan veya kullanıcılarınızdan önerileriniz var mı? Özetle hangi konuda hangi önerileri okumak istersiniz? O zaman bize yazın veya forumda bir yorum bırakın.
(psst)
Haberin Sonu