Eskişehir Teknik Üniversitesi

user
Kategori Adı

Veri Bilimi ve Yapay Zeka

Program İşleyişi

Uzaktan

Belge Türü

Sertifika

Eğitim Dili

Türkçe

Canlı Derse Devam Zorunluluğu(%)

60

Başarı Koşulları

Devam koşulunu sağlamak ve tüm derslerden başarılı olmak

Kayıt Dönemi

20.03.2023-12.04.2023

Eğitim Dönemi

19.04.2023-24.05.2023


Program Adı

Yapay Zekâ ve Görüntü İşleme

Program Türü ve Modeli

Sertifika Programı, Rehber Gözetimli

Program Koordinatörü

Dr. Öğr. Üyesi Utku Kaya

Eğitici(ler)

Dr. Öğr. Üyesi Utku Kaya

Prof. Dr. Abidin Kılıç

*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

Makine öğrenmesi ve derin öğrenmenin tarihçesi ve önemini anlamak. Katılımcıların kendi belirlediği problemleri yapay zekâ yardımıyla çözebilmesi.

Hedef Kitle

Yapay zekâ uygulamaları üzerine kod yazmak isteyen, bu konularda çalışan ve ilgisi olan kişiler

Program Ön Koşulu

En az ön lisans derecesine sahip olmak veya lisans öğrencisi olmak

Program Ölçme Değerlendirme

Ödev,
Gözetimli çevrimiçi sınav-1 (24.05.2023 15.00-15.45)
Gözetimli çevrimiçi sınav-2 (24.05.2023 19.00-19.45)

Açıklamalar

-

Ders Listesi

Eğitici: Dr. Öğr. Üyesi Utku Kaya

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

Ders Gün ve Saatleri:

19-26 Nisan 2023 (18.00-18.45) 03-10-17-24 Mayıs 2023 (18.00-18.45)

Ders İçeriği:

# Ders İçeriği
1 Yapay zeka nedir?(Giriş, Tarihçe, makine öğrenmesinin önemi ve uygulama alanları, Yapay sinir ağlarının yapısı)
2 Başarılı mimariler (Yapay sinir ağlarının yapısı, CNN ve konvülasyon katmanı tanımı ve yapısı, Sinir ağlarının katmanları ve mimarisi)
3 Veri İşleme (Smote ve veri arttırma teknikleri)
4 Veri İşleme (Derin öğrenmede görüntü önişleme işlemleri, Dengesiz sınıflandırma ve önleme yöntemleri)
5 Uygulama(Derin öğrenme mimarisi tasarlama ve uygulama, Halka açık veri setleri ile derin öğrenme uygulaması)
6 Uygulama(Başarı metrikleri ve hesaplama yöntemleri, Sınıf aktivasyon haritasının önemi ve hesaplama yöntemleri)

Eğitici: Prof. Dr. Abidin Kılıç

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

Ders Gün ve Saatleri:

19-26 Nisan 2023 (14.00-14.45) 03-10-17-24 Mayıs 2023 (14.00-14.45)

Ders İçeriği:

# Ders İçeriği
1 Görüntü İşleme Hakkında(Görüntü işlemenin önemi, Işık akısı, dalga boyu şiddeti gibi kavramlar. Görme nasıl gerçekleşir.)
2 Görüntü İşlemenin Temelleri(Görüntüler sayısal olarak ifadesi, renk matrisi, görüntü örnekleme, sayısal görüntü işleme.)
3 Görüntü İşleme Uygulaması 1-(Görüntü işleme Matlab uygulaması)
4 Konum Bölgesinde Görüntü İyileştirme (Görüntüyü siyah beyaz haline çevirme, Histogram eşitleme, gürültü ekleme, sıkıştırma, aynalama vb. görüntü ön işleme metotları)
5 Frekans Bölgesinde Görüntü İyileştirme(Bir- ve iki-boyutlu Fourier dönüşümü, Fourier dönüşümünün önemi ve uygulama alanları, frekans bölgesi süzgeçleme, görüntü keskinleştirme)
6 Görüntü İşleme Uygulaması 2-(Fourier dönüşümü Matlab uygulaması)