Ders Öğretim Planı

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü Yıl Dönem AKTS
HRT344 Bilgisayarla Görme (SD 4) 927003 3 6 3

Dersin Amacı

Otomatik sistemler geliştirmek için bilgisayarla görme yaklaşımlarının ve tekniklerinin öğretilmesi amaçlanmıştır.

Dersin Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri

Yrd. Doç. Dr. Sedat Doğan

Ön Koşul Dersleri

Yok

Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar

Steger C et al. ,2007. Machine Vision Algorithms and Applications.Wiley-VCH, Weinheim.

Dersin Sunulduğu Dil

Türkçe

Staj Durumu

Yok

Dersin İçeriği

Bilgisayarla görme, görsel hedef izleme, hedef işaretleme, detay çıkarma, görüntü eşleştirme kavramı, görüntü eşleştirme yöntemleri.

Değerlendirme

# Etkinlikler Adet Yuzde Katkısı Yarıyıl İci Etkinlik Yıl Sonu Etkinlik
90 Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri 0 40
91 Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri 0 60
1 Ara Sınav 1 70 1
22 Proje Hazırlama 1 30 1
2 Final Sınavı 1 100 1

Ders İş Yükü Verisi

# Etkinlikler Adet Süresi(saat) Toplam İş Yükü(saat)
1 Ara Sınav 1 1 1
2 Final Sınavı 1 1 1
22 Proje Hazırlama 1 10 10
29 Bireysel Çalışma 1 10 10
32 Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma 1 8 8
33 Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma 1 8 8
54 Ev Ödevi 5 8 40

Haftalık Ders İçeriği

Hafta Teorik Uygulama Laboratuar Ders Notları
1 Yapay zeka ve bilgisayarla görme kavramları, konuları ve birbiriyle ilişkisi
2 Bilgisayarla görme için epipolar geometri, temel ve esas matrisler, homografi.
3 Gerçek zamanlı uygulamalarda bilgisayarla görme.
4 Görüntülerde 3 boyutlu görüş için disparite kavramı ve disparite haritalarının üretilmesi
5 Görüntü eşleştirme teknikleri ve bilgisayarla görme.
6 Optik akış, seyrek ve yoğun optik akış.
7 Yoğun nokta eşleştirme teknikleri.
8 Yapay zeka felsefesi. Nedensellik, uslamlama.
9 Ontoloji kavramı. Görüntülerden bilgi çıkarabilmek için kullanılabilecek ontolojik yaklaşımlar. Yapay sinir ağları.
10 Arasınav.
11 Perceptron modelleri. Öğrenme algoritmaları.
12 Bilgisayarla görme ve yapay zekanın, birlikte kullanılarak problemlerin çözülmesi için kullanılan yaklaşımlar.
13 Yapay zeka, bilgisayarla görme ve akıllı sensör ağları.
14 Sensör ağlarının konumsal veri üretimi ve acil durum yönetiminde kullanılması.
15

Dersin Öğrenme Çıktıları

# Öğrenme Çıktı Id Açıklama
1 1313333 Öğrenci bilgisayarla görme ve yapay zeka kavramlarını ve doğalarını öğrenir.
2 1313330 Otomatik görme sisteminin nasıl geliştirileceğini öğrenir.
3 1313331 Geometri ve karşılık gelen kavramsal anlam arasındaki ilişkilerin varlığını ve önemini kavrar.
4 1313332 Yapay zeka, bilgisayar görüşü ve yapay sinir ağlarının açık kaynak kütüphanelerini kullanır ve bu kütüphaneleri kendi programlarına nasıl entegre edeceğini öğrenir.

Bölüm Program Çıktıları

# Program Çıktı Id Açıklama
1 70015 Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi.
2 70019 Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
3 70020 Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi.
4 70021 Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi. bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.
5 70360 Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi
6 70022 Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.
7 70023 Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi.
8 70024 Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
9 70373 Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.
10 70025 Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi
11 70377 Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık

Ögrenme Çıktı Matrisi

Program Çıktısı
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Öğrenme Çıktısı
1 4 5
2 4 5
3 4 5
4 4 5
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek