Bu eğitim, yapay zeka ve görüntü işleme alanında gerçekleştirilebilecek çeşitli proje konuları yer almaktadır. MNIST, CNN, YOLO, U-Net gibi derin öğrenme modelleri kullanılarak; çiçek türü sınıflandırma, trafik levhası ve araç takibi, zatürre hastalığı tespiti, moda tasarımı, tarım alanı bölütleme, işaret dili tanıma gibi uygulamalar geliştirilmesi hedeflenmektedir. Ayrıca stil transferi, poz tahmini, görüntü iyileştirme ve resimden açıklama oluşturma gibi ileri düzey bilgisayarla görme teknikleri de projelere dâhildir.
Eğitimin Amaçları
Bu eğitim, derin öğrenme tekniklerini kullanarak görüntü işleme problemlerinin Python ile nasıl çözülebileceğini uygulamalı örnekler üzerinden öğretmeyi amaçlar.
- Görüntü işleme problemlerine uygun derin öğrenme mimarilerini seçebilir,
- Python ve ilgili kütüphaneler (TensorFlow/Keras, OpenCV, PIL) ile uygulamalar geliştirebilir,
- Görsel model çıktılarının yorumlanması, görselleştirilmesi ve performans değerlendirmesini yapabilir.
