Bilgisayarla Görme Eğitimi, bilgisayarların görsel verileri (görüntü ve videolar) algılaması, analiz etmesi ve anlamlandırması için kullanılan tekniklerin ve algoritmaların öğretilmesini amaçlayan kapsamlı bir programdır. Bu eğitim, yapay zekâ ve makine öğrenimi ile entegre çalışan bir alan olup, görüntü işleme, nesne algılama, yüz tanıma, hareket analizi gibi konuları kapsar. Katılımcılar, bilgisayarla görme teknolojilerini kullanarak yenilikçi projeler geliştirme becerisi kazanır.
Eğitim İçerikleri
- Bilgisayarla Görmeye Giriş
- Bilgisayarla görmenin tanımı ve uygulama alanları
- Görüntü işleme ile bilgisayarla görme arasındaki farklar
- Bilgisayarla görme projelerinin temel bileşenleri
- Görüntü İşleme Temelleri
- Görüntülerin dijital formatta temsil edilmesi
- Görüntülerin histogram analizi ve renk uzayları
- Filtreleme, kenar algılama ve segmentasyon yöntemleri
- Derin Öğrenme ve Bilgisayarla Görme
- Derin öğrenme temelleri ve sinir ağlarının çalışma prensibi
- Convolutional Neural Networks (CNN) yapıları ve kullanımı
- Önceden eğitilmiş modellerin (VGG, ResNet, YOLO) uygulanması
- Nesne Algılama ve Sınıflandırma
- Nesne algılama algoritmaları (YOLO, SSD, Faster R-CNN)
- Görüntüde nesnelerin sınıflandırılması ve yerelleştirilmesi
- Çoklu nesne algılama teknikleri
- Yüz Tanıma ve Biyometrik Sistemler
- Yüz algılama ve tanıma algoritmaları
- Yüz özellik noktalarının çıkarılması
- Gerçek zamanlı yüz tanıma uygulamaları
- Video Analizi ve Hareket Algılama
- Video verilerinin işlenmesi ve kare analizi
- Hareket algılama ve izleme algoritmaları
- Optik akış ve hareket vektörlerinin kullanımı
- 3D Bilgisayarla Görme
- Derinlik haritaları ve 3D görüntü işleme
- Stereo görme ve nokta bulutları ile çalışmak
- 3D modelleme ve sanal gerçeklik entegrasyonu
- Görsel Veri ile Doğal Dil İşleme Entegrasyonu
- Görüntüden metin çıkarma (OCR) ve metin analizi
- Görüntü açıklama (Image Captioning) modelleri
- Görüntü ve video verilerinde anlam çıkarma
- Uygulama Alanları ve Proje Geliştirme
- Sağlık sektöründe bilgisayarla görme (medikal görüntüleme)
- Otonom araçlar ve nesne algılama sistemleri
- Perakende ve güvenlik sektörlerinde uygulamalar
- Bilgisayarla görme projelerinde veri seti hazırlama ve model eğitimi
- Araçlar ve Kütüphaneler
- OpenCV, TensorFlow, PyTorch gibi popüler araçların kullanımı
- Görüntü işleme için Python kütüphaneleri (Pillow, Scikit-Image)
- Proje tabanlı uygulamalar ve kodlama örnekleri
Eğitime Kimler Katılabilir?
- Yazılım Geliştiriciler ve Veri Bilimciler: Görüntü işleme ve yapay zeka alanında uzmanlaşmak isteyen kişiler.
- Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme Alanında Çalışanlar: Görsel verilerle çalışan yapay zekâ projeleri geliştiren profesyoneller.
- Mühendislik ve Bilgisayar Bilimleri Öğrencileri: Bilgisayarla görme teknolojilerini öğrenmek isteyen lisans ve lisansüstü öğrencileri.
- Otonom Sistem Geliştiricileri: Otonom araçlar, robotik sistemler veya güvenlik uygulamaları geliştiren kişiler.
- Akademisyenler ve Araştırmacılar: Görsel veri analizi ve bilgisayarla görme alanında araştırma yapmak isteyenler.
- Sağlık ve Endüstriyel Uygulama Profesyonelleri: Medikal görüntüleme, kalite kontrol ve üretim süreçlerinde bilgisayarla görmeyi kullanmak isteyenler.
Eğitimin Faydaları
- Görsel veriler üzerinde çalışabilme becerisi kazanılır.
- Yapay zekâ ve makine öğrenimi projelerinde bilgisayarla görme yetenekleri geliştirilir.
- Gerçek zamanlı uygulamalar (yüz tanıma, otonom araç sistemleri) için teknik bilgi ve pratik deneyim sağlanır.
- OpenCV, TensorFlow gibi popüler araçların kullanımı öğrenilir.
- Katılımcılar, bu eğitim sonunda bilgisayarla görme projeleri geliştirebilecek seviyeye gelir ve bu alandaki iş fırsatlarını değerlendirebilirler.
Bilgisayarla Görme Eğitimi, özellikle teknolojik gelişmelere öncülük eden sektörlerde kariyer hedefleyen bireyler için kritik bir beceri seti sunar.
