Eskişehir Teknik Üniversitesi

user
Kategori Adı

Veri Bilimi ve Yapay Zeka

Program İşleyişi

Uzaktan


Belge Türü

Sertifika

Eğitim Dili

Türkçe


Derse Devam Zorunluluğu(%)

70

Başarı Koşulları

Devam koşulunu sağlamak ve tüm derslerden başarılı olmak.


Kayıt Dönemi

18.10.2022-10.11.2022

Eğitim Dönemi

15.11.2022-20.01.2023



Program Adı

Derin Öğrenme ile Görüntü Analizi

Program Türü ve Modeli

Sertifika Programı, Rehber Gözetimli

Program Koordinatörü

Dr. Öğr. Üyesi Selcan KAPLAN BERKAYA

Eğitici(ler)

Dr. Öğr. Üyesi Selcan KAPLAN BERKAYA

Dr. Öğr. Üyesi Mehmet KILIÇARSLAN

Dr. Öğr. Üyesi Sema CANDEMİR


*Bu program, mesleki/kişisel gelişim amaçlıdır. Programdan başarılı olunması halinde sadece belgelendirme yapılmakta olup kesinlikle bir unvan ya da iş garantisi verilmemektedir.

*Minimum katılımcı sayısına ulaşılamaması durumunda bu program açılmayabilir. Bu durumda programa ilişkin ödenen ücret başvuru sahibine iade edilir.

Programın Amacı

Katılımcıların çeşitli görüntü analizi uygulamalarını gerçekleştirebilmesini sağlamaktır.

Hedef Kitle

Çalışmalarında çeşitli görüntü veri setleri üzerinde analiz gerçekleştirecek araştırmacılar.

Program Ön Koşulu

En az ön lisans derecesine sahip olmak veya lisans öğrencisi olmak;
Temel programlama bilgisine sahip olmak

Program Ölçme Değerlendirme

Proje

Açıklamalar

-

Ders Listesi

Eğitici: Dr. Öğr. Üyesi Selcan KAPLAN BERKAYA

Ders Gereksinimleri(donanım-yazılım vb.): Masaüstü veya dizüstü bilgisayar (kamera, mikrofon ve hoparlöre sahip) MATLAB

Ders Gün ve Saatleri:

15-22-29 Kasım 2022 Saat: 20.00-21.00

6-13-20-27 Aralık 2022 Saat: 20.00-21.00

3-10-17 Ocak 2023 Saat: 20.00-21.00

Proje son tarih: 20.01.2023

Ders İçeriği:

# Ders İçeriği
1 Sayısal Görüntü İşlemeye Giriş
2 Sayısal Görüntü İşleme için MATLAB
3 Uzamsal Bölgede Görüntü İşleme
4 Frekans Bölgesinde Görüntü İşleme
5 Morfolojik Görüntü İşleme
6 Renkli Görüntü İşleme
7 Görüntü Tanıma ve Sınıflandırma
8 Görüntü İşleme Uygulamaları

Eğitici: Dr. Öğr. Üyesi Mehmet KILIÇARSLAN

Ders Gereksinimleri(donanım-yazılım vb.): Masaüstü veya dizüstü bilgisayar (kamera, mikrofon ve hoparlöre sahip) Python, Tensorflow, Keras, Pytorch

Ders Gün ve Saatleri:

15-22-29 Kasım 2022 Saat: 21.00–22.00

6-13-20-27 Aralık 2022 Saat: 21.00–22.00

3-10-17 Ocak 2023 Saat: 21.00–22.00

Proje son tarih: 20.01.2023

Ders İçeriği:

# Ders İçeriği
1 Bilgisayarla Görmeye Giriş
2 Görüntüde kenar bulma
3 Görüntüde köşe bulma
4 Bilgisayarla Görme ve derin öğrenme
5 Görüntü sınıflandırma
6 Nesne tespiti yöntemleri
7 Anlamsal bölümleme yöntemleri
8 Video işleme

Eğitici: Dr. Öğr. Üyesi Sema CANDEMİR

Ders Gereksinimleri(donanım-yazılım vb.): Masaüstü veya dizüstü bilgisayar (kamera, mikrofon ve hoparlöre sahip) Python, Tensorflow, Keras

Ders Gün ve Saatleri:

17-24 Kasım 2022 Saat: 20.00-21.00

1-8-15-22-29 Aralık 2022 Saat: 20.00-21.00

5-12-19 Ocak 2023 Saat: 20.00-21.00

Proje son tarih: 20.01.2023

Ders İçeriği:

# Ders İçeriği
1 Sağlıkta Yapay Zeka ve Medikal Görüntü Analizi Konularına Giriş
2 Medikal Görüntü Analizi için Hesaplamalı Model Geliştirmek İçin Araçlar
3 Hesaplamalı Medikal Görüntü Modeli Tasarım Aşamaları
4 Medikal Görüntülerde Derin Öğrenme Modellerinin Kullanımı
5 Derin Öğrenme Model Eğitimi
6 Yetersiz Medikal Veri için Çözümler
7 Medikal Görüntü Modellerinin Egitimi
8 Medikal Görüntü Analizi Sistemlerinin Yorumlanması
9 Medikal Görüntü Analizi Uygulama – Hastalık Sınıflandırma
10 Medikal Görüntü Analizi Uygulama – Klinik Nesne bulunması ve Bölütleme