logo
Bilgisayarlı Görü Uygulama Alanları
Program
Son test Değerlendirme Formu

Bilgisayarlı Görü Uygulama Alanları

73
8
9.8K Katılımcı
06:03:04

KATILIM SERTİFİKALI

  • Açıklama

  • SSS

  • Yorumlar (0)

Açıklama

  • Derin Öğrenme ile Yüz Tanıma modelleri eğitebilmek ve Çekişmeli Üretici Ağlar (GANs) hakkında genel fikir edinmek ve kullanılabilecek yöntemleri öğrenmeyi amaçlamaktadır.
  • Derin öğrenmenin en yaygın uygulamalarından biri olan Obje tanıma ve Semantik segmentasyon hakkında bilgi sahibi olmalarını, metot ve yaklaşımları inceleyerek derste sunulan uygulamalar ile kendi eğitimlerini yapabilecek seviyeye gelmelerini amaçlamaktadır.
  • Optik karakter tanıma problemini tanıma, bu problem üzerine derin öğrenme modelleri eğitebilme ve bu modelleri kullanarak bir optik karakter tanıma sistemi oluşturmadır.
  • Derin Öğrenme ile Yüz Tanıma ve GAN,
  • Derin Öğrenme ile Obje Tanıma ve Segmentasyon,
  • Derin Öğrenme ile Optik Karakter Tanıma.
  • Derin öğrenme yöntemleri ile uygulama geliştirmek isteyenler,
  • Derin öğrenme alanındaki bilgi dağarcığını genişletmek isteyenler
  • Makine öğrenmesi üzerine çalışmış, derin öğrenme ile yüz tanıma, obje tanıma ve segmentasyon, optik karakter tanıma hakkında bilgi sahibi olmak isteyenler,
  • Derin öğrenme ile model eğitimi ve uygulamasını detaylarıyla öğrenmek isteyenler.
  • Temel matematik bilgisi
  • Temel Makine öğrenmesi ve Derin öğrenme Modelleri bilgisi
  • Python bilgisi
  • Pytorch kütüphanesi bilgisi
  • Keras kütüphanesi bilgisi
  • Derin öğrenme ön bilgisi (CNN, RNN, model optimizasyonu)
  • Yapay veri üreten sistemler geliştirebilir,
  • Modelleri kendi verisine uygulayabilir,
  • Farklı modellere yardımcı veri üreten uygulamalar yapabilir,
  • Obje tanıma ve segmentasyon sistemlerini anlayabilir,
  • Modelleri kendi verisine uygulayabilir,
  • Obje tanıma ve segmentasyon bazlı çözüm üretebilir,
  • Resimler üzerinde optik karakter tanıma modelleri eğitebilir,
  • Eğitilmiş modelleri herhangi bir metin içeren resme uygulayabilir,
  • Modellerin performanslarını öğretilen performans ölçüm metrikleriyle karşılaştırıp, en başarılı modelleri seçebilir.

Eğitime başlamak için lütfen giriş yapınız.