Merge branch 'main' into merveenoyan-patch-2

chapters/tr/chapter0/introduction.mdx

@@ -1,12 +1,10 @@
-# Hugging Face Ses Kursuna hoş geldiniz!
+# Hugging Face Sesle Makine Öğrenmesi Kursuna Hoş Geldiniz!
 
-Sayın öğrenci,
+Ses için transformer kullanımı kursuna hoş geldiniz. Zamanla birlikte transformer'ların çok yönlü ve güçlü derin öğrenme mimarilerinden biri olduklarına şahit olduk. Transformer kullanarak doğal dil işleme, bilgisayarlı görü ve ses işleme dahil olmak üzere geniş bir yelpazede son teknoloji sonuçları elde edebilirsiniz.
 
-Bu ses için transformer kullanımı kursuna hoş geldiniz. Zaman zaman transformer'ların kendilerini en güçlü ve çok yönlü derin öğrenme mimarilerinden biri olarak kanıtladığını gördük. Doğal dil işleme, bilgisayarlı görü ve daha yakın zamanda ses işleme dahil olmak üzere geniş bir yelpazede görevde son teknoloji sonuçları elde etme yeteneğine sahiptirler.
+Bu kursta, transformer'ların ses verilerinde nasıl kullanılabileceklerini keşfedeceğiz. Konuşma tanıma, ses sınıflandırma veya metinden konuşma üretme gibi farklı görevlerle ve transformer'larla ilgiliyseniz, bu kurs tam size göre.
 
-Bu kursda, transformer'ların ses verilerine nasıl uygulanabileceğini keşfedeceğiz. Onları çeşitli sesle ilgili görevleri ele almak için nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz. Konuşma tanıma, ses sınıflandırma veya metinden konuşma üretme gibi ilginizi çeken bir alan olsun, transformer'lar ve bu kurs sizi kapsamaktadır.
-
-Bu modellerin neler yapabileceğini size göstermek için, aşağıdaki demo içinde birkaç kelime söyleyin ve modelin gerçek zamanlı olarak bunları yazıya döktüğünü izleyin!
+Bu modellerin neler yapabileceğini size göstermek için, aşağıdaki demo içinde birkaç kelime söyleyin ve modelin gerçek zamanlı olarak bunları yazıya döküşünü izleyin!
 
 <iframe
  src="https://openai-whisper.hf.space"
@@ -15,7 +13,7 @@ Bu modellerin neler yapabileceğini size göstermek için, aşağıdaki demo iç
  height="450">
 </iframe>
 
-Kurs boyunca, ses verileriyle çalışmanın özelliklerini anlayacak, farklı transformer mimarilerini öğrenecek ve güçlü önceden eğitilmiş modelleri kullanarak kendi ses transformer'larınızı eğiteceksiniz.
+Kurs boyunca, ses verileriyle çalışmayı, farklı transformer mimarilerini öğrenecek ve güçlü öneğitimli modelleri kullanarak kendi ses transformer'larınızı eğiteceksiniz.
 
 Bu kurs, derin öğrenme alanında bir geçmişi olan ve transformer'lar hakkında genel bir aşinalığa sahip öğrenciler için tasarlanmıştır.
 Ses verilerinin işlenmesinde herhangi bir uzmanlık gerekmemektedir. Transformer'lar konusundaki anlayışınızı tazelemeye ihtiyacınız varsa, temel transformer konularına daha fazla detay veren [NLP Kursuna](https://huggingface.co/course/chapter1/1) göz atabilirsiniz.
@@ -24,29 +22,29 @@ Ses verilerinin işlenmesinde herhangi bir uzmanlık gerekmemektedir. Transforme
 
 **Sanchit Gandhi, Hugging Face'de Makine Öğrenimi Araştırma Mühendisi**
 
-Merhaba, Sanchit! Hugging Face'in açık kaynak ekibinde ses için makine öğrenimi araştırma mühendisi olarak çalışıyorsunuz, harika! Başlıca odak noktanız otomatik konuşma tanıma ve çeviri ve şu anki hedefiniz ses modellerini daha hızlı, daha hafif ve kullanımı daha kolay hale getirmek. Çok ilginç bir çalışma alanı gibi görünüyor! Size başarılar dilerim. 🤗
+Merhaba, adım Sanchit! Hugging Face'in açık kaynak ekibinde ses için makine öğrenimi araştırma mühendisi olarak çalışıyorum. Uzmanlık alanım otomatik konuşma tanıma ve çeviri, ve şu anki hedefim ise ses modellerini daha hızlı, daha hafif ve kullanımı daha kolay hale getirmek. 🤗
 
 **Matthijs Hollemans, Hugging Face'de Makine Öğrenimi Araştırma Mühendisi**
 
-Merhaba, Matthijs! Hugging Face'in açık kaynak ekibinde ses için makine öğrenimi mühendisi olarak çalışıyorsunuz, harika! Aynı zamanda ses sentezleyicileri nasıl yazılacağına dair bir kitabın yazarısınız ve boş zamanlarınızda ses eklentileri oluşturuyorsunuz, bu çok etkileyici bir çalışma alanı gibi görünüyor. Hugging Face ekibine ve projelerinize başarılar dilerim! 
+Adım Matthijs! Hugging Face'in açık kaynak ekibinde ses için makine öğrenimi mühendisi olarak çalışıyorum. Aynı zamanda ses sentezleyicileri nasıl yazılacağı üstüne bir kitap yazarıyım ve boş zamanlarınızda ses eklentileri oluşturuyorum.
 
 **Maria Khalusova, Hugging Face'de Doküman & Kurs Hazırlayıcı**
 
-Merhaba Maria! Transformers ve diğer açık kaynak araçlarını daha erişilebilir hale getirmek için eğitim içeriği ve belgeleme oluşturuyorsunuz, harika! Karmaşık teknik kavramları basitleştiriyor ve insanların son teknolojilerle nasıl başlayacaklarını anlamalarına yardımcı oluyorsunuz. Bu, teknolojiye ilgi duyan insanlar için çok önemli bir katkıdır.
+Adım Maria! Transformers ve diğer açık kaynak araçlarını daha erişilebilir hale getirmek için eğitim içeriği ve dokümentasyon yazıyorum. Karmaşık teknik kavramları basitleştiriyor ve insanların son teknolojilerle nasıl başlayacaklarını anlamalarına yardımcı oluyorum.
 
 **Vaibhav Srivastav, Hugging Face'de Makine Öğrenimi Geliştirici Destek Mühendisi**
 
-Ben Vaibhav (VB) ve Hugging Face Açık Kaynak ekibinde Ses için Geliştirici Destek Mühendisiyim. Düşük kaynaklı Metinden Sese (Text to Speech) araştırmaları yapıyor ve en son ses araştırmalarını geniş kitlelere ulaştırmaya yardımcı oluyorum.
+Ben Vaibhav (VB) ve Hugging Face Açık Kaynak ekibinde Ses için Geliştirici Destek Mühendisiyim. Düşük kaynaklı Metinden Sese (Text to Speech) Makine Öğrenmesi araştırmaları yapıyor ve en son ses araştırmalarını geniş kitlelere ulaştırmaya yardımcı oluyorum.
 
 ## Kurs Yapısı
 
 Kurs, derinlemesine çeşitli konuları kapsayan birkaç üniteye ayrılmıştır:
 
-* [1.Ünite](https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter1): Ses verileriyle çalışmanın özel detaylarını öğrenin, bunlar arasında ses işleme teknikleri ve veri hazırlama bulunur.
+* [1.Ünite](https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter1): Ses verileriyle çalışmanın özel detaylarını, ses işleme tekniklerini ve veri hazırlamayı öğrenin.
 * [2.Ünite](https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter2): Ses uygulamalarını tanıyın ve farklı görevler için 🤗 Transformers borularını kullanmayı öğrenin, bunlar arasında ses sınıflandırma ve konuşma tanıma bulunur.
 * [3.Ünite](https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter3): Ses transformer mimarilerini keşfedin, nasıl farklılaştıklarını öğrenin ve en iyi uydukları görevleri öğrenin.
 * [4.Ünite](https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter4): Kendi müzik türü sınıflandırıcınızı nasıl oluşturacağınızı öğrenin.
-* [5.Ünite](https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter5): Konuşma tanımaya derinlemesine inin ve toplantı kayıtlarını transkript etmek için bir model oluşturun.
+* [5.Ünite](https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter5): Konuşma tanımaya derinlemesine inin ve toplantı kayıtlarını metne geçirmek için bir model eğitin.
 * [6.Ünite](https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter6): Metinden konuşma üretmeyi öğrenin.
 * [7.Ünite](https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter7): Transformer'larla gerçek dünya ses uygulamaları nasıl oluşturulduğunu öğrenin.
 
@@ -66,7 +64,6 @@ Kurs birimleri, aşağıdaki yayın programıyla ardışık bloklar halinde yay
 
 ## Öğrenme yolları ve sertifikasyon
 
-
 Bu kursu almanın doğru veya yanlış bir yolu yoktur. Bu kursun tüm materyalleri %100 ücretsiz, kamuya açık ve açık kaynaktır. Kursu kendi hızınıza göre alabilirsiniz, ancak birimleri sıralı bir şekilde geçmenizi öneririz.
 
 Kursu tamamladıktan sonra sertifika almak isterseniz, iki seçeneğimiz bulunmaktadır: