| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Bilgisayar Görmesi | ISE 515 | 0 | 3 + 0 | 3 | 6 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | YUKSEK_LISANS |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üyesi MUHAMMED KOTAN |
| Dersi Verenler | |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| Dersin Amacı | Bilgisayar görmesi, günümüzün akademisi ve endüstrisindeki en hızlı büyüyen ve en heyecan verici yapay zeka disiplinlerinden biridir. Robotların gezinip görevleri yerine getirebilmesi, arama motorlarının milyarlarca görüntü ve videoyu indeksleyebilmesi, algoritmaların tıbbi görüntüleri hastalıklar için teşhis edebilmesi, otonom giden arabaların güvenli bir şekilde görüp sürebildiği vb. birçok önemli güncel konuların temelinde bilgisayar görmesi yatmaktadır.Bu derste, tüm bu teknolojilerin keşfedilmesi ve modern yapay zeka uygulamalarının karmaşık görsel dünyayı algılayabilen, anlayabilen ve yeniden yapılandırabilen bilgisayarlı görme teknolojilerinin incelenmesi amaçlanmıştır. Bilgisayarla görmenin temel ilkeleri ve önemli uygulamaları hakkında bilgi edinmek ve gerçek dünya uygulaması ile öğrencilerin ilginç ve son teknoloji bilgisayarlı görü algoritmalarını uygulayabilmeleri için projeler geliştirmeleri amaçlanmıştır. |
| Dersin İçeriği | Bilgisayar görmesine giriş, temel kavramlar, görüntü matrisinin oluşturulması; komşuluk prensipleri, bilgisayar görmesi yazılım ve donanım mimarisi, gri, binary ve renkli görüntü isleme, niceleme, filtreleme, kenar belirleme, özellik çıkartma, 3D bilgisayar görmesinin temelleri, uygulamalar. |
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Bilgisayar görmesinin temellerini bilir ve uygular. | Anlatım, Deney ve Laboratuvar, | |
| 2 | Bilgisayar görmesi donanım elemanlarını tanımak. | Anlatım, Tartışma, Deney ve Laboratuvar, Gözlem, | |
| 3 | Görüntü işleme konusunda bilgi sahibi olmak | Anlatım, Tartışma, Gezi / Gözlem, Gözlem, | |
| 4 | Görüntü işleme algoritmalarını oluşturup programlarını yazabilmek.Endüstriyel bir görme sistemini tasarlayabilmek. | Deney ve Laboratuvar, Gezi / Gözlem, Gözlem, | |
| 5 | 2B den 3B ye dönüşümleri gerçekleştirebilir. | Anlatım, Deney ve Laboratuvar, Gözlem, | |
| 6 | Endüstriyel bir görme sistemini tasarlayabilmek. | Anlatım, Tartışma, Deney ve Laboratuvar, Gözlem, |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Bilgisayar görmesi temelleri | |
| 2 | Görüntü Oluşumu | |
| 3 | Filtreleme ve kenar bulma | |
| 4 | Kamera geometrisi | |
| 5 | Oznitelikler | |
| 6 | Ayırt edici/yerel noktalar | |
| 7 | Örüntü tanıma sistemleri | |
| 8 | Bolutleme | |
| 9 | Nesne tanima | |
| 10 | Sahne tanima | |
| 11 | Hareket | |
| 12 | 3B oluşturma ve derinlik | |
| 13 | Derin öğrenme uygulamaları | |
| 14 | Proje Sunumları |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | |
| Ders Kaynakları | 1- Computer Vision: Algorithms and Applications, Richard Szeliski, ISBN-10: 1848829345 2-Computer Vision: A Modern Approach (2nd Edition), David A. Forsyth and Jean Ponce, Prentice Hall, ISBN-10: 013608592X |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Yaşadığı toplumun bilgi toplumu olmasına katkıda bulunmak, toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik sorunlara çözüm sunmak amaçlarıyla alanındaki bilimsel, teknolojik, sosyal veya kültürel ilerlemeleri ulusal ve uluslararası bilimsel ortamlarda (toplantılarda) tanıtır. | ||||||
| 2 | Alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, alanında güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgiye sahip olup ve elde ettiği bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular. | ||||||
| 3 | Alanı ile ilgili problemleri tanımlar ve formüle eder, yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; karmaşık sistem veya süreçleri tasarlar ve tasarımlarında yenilikçi/alternatif çözümler ile gelişmekte olan yenilikçi yöntemleri kullanır. | ||||||
| 4 | Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri bilimsel yöntemlerle tamamlar; verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. | ||||||
| 5 | Alanındaki uygulamaların sosyal, çevresel, sağlık, güvenlik, hukuki boyutlarını ve iş hayatı uygulamalarını bilir ve bunların getirdiği kısıtların farkındadır. Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin bir biçimde birlikte ve ya bağımsız çalışabilir ve sorumluluk alır. | ||||||
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| Toplam | 0 |
| Toplam | 0 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 8 | 3 | 24 |
| Ara Sınav | 1 | 12 | 12 |
| Kısa Sınav | 1 | 4 | 4 |
| Ödev | 1 | 10 | 10 |
| Final | 1 | 18 | 18 |
| Proje / Tasarım | 8 | 3 | 24 |
| Toplam İş Yükü | 140 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 5,6 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 6 | ||