Yapay Zekâ ile Görüntü İşleme Atölyesi'ne davetlisin! 📣

Görsel verileri analiz etme ve yapay zeka destekli sistemler geliştirmeyi öğreneceğin bu eğitimde; piksel düzeyinden derin öğrenme tabanlı görüntü tanımaya ve transfer learning uygulamalarına kadar çeşitli yöntemler adım adım incelenecek. Görüntü işleme temellerini tanıyacak ve kendi yapay zeka tabanlı görsel analiz uygulamalarını geliştirmeyi uygulamalı olarak öğreneceksin.

📅 18-20-25-27 Kasım

⏰ 18.00

📍 Online

18 Kasım | Görüntü İşlemenin Temelleri ve Python Ekosistemi

• Görüntü İşleme Nedir? Uygulama Alanları ve Örnekler
• Görüntü Temsili: Piksel, renk uzayları (RGB, Grayscale, HSV)
• OpenCV ve NumPy ile temel görüntü işlemleri (okuma, gösterme, kesme, boyutlandırma)
• Filtreleme, kenar tespiti ve basit dönüşümler (blur, edge detection, rotation)

  20 Kasım | Özellik Çıkarma ve Klasik Görüntü İşleme Teknikleri      

• Görüntüden özellik çıkarma kavramı
• Histogramlar, eşikleme ve segmentasyon teknikleri
• HOG, SIFT, ORB gibi özellik tanımlayıcılar
• Nesne tespiti ve takip: Klasik yöntemlerle örnek uygulama
   

  25 Kasım | Derin Öğrenme ile Görüntü Tanıma          

• Sinir ağlarına giriş ve CNN (Convolutional Neural Networks) mantığı
• TensorFlow / Keras ile temel CNN modeli kurma
• Veri hazırlama: augmentasyon, normalizasyon, train-test ayrımı
• Görüntü sınıflandırma uygulaması
   

  27 Kasım | Transfer Learning, Uygulama Projesi ve Yeni Trendler       

• Transfer learning ve popüler modeller
• Kendi veri setinle model eğitme
• Yeni trendler: Görüntü segmentasyonu, GAN’ler, multimodal modeller
• Görüntü sınıflandırma veya nesne tanıma uygulaması

Lütfen Kişisel Verilere İlişkin Aydınlatma Metni'ni ve Görsel Ve İşitsel Kayıt Verilerinin İşlenmesine İlişkin Aydınlatma Metni'ni okuyunuz.

Herhangi bir sorun için [email protected] adresinden bize ulaşabilirsin.