Ondokuz Mayıs Üniversitesi Bilgi Paketi - Ders Kataloğu

Ders Öğretim Planı

Ders KoduDers AdıDers TürüYılYarıyılAKTS
HRT328 Bilgisayarla Görme (SD 4) 927006 3 6 5
Dersin Seviyesi
Lisans
Dersin Amacı
Otomatik sistemler geliştirmek için bilgisayarla görme yaklaşımlarının ve tekniklerinin öğretilmesi amaçlanmıştır.
Dersin Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Yrd. Doç. Dr. Sedat Doğan
Öğrenme Çıktıları
  1. Öğrenci bilgisayarla görme ve yapay zeka kavramlarını ve doğalarını öğrenir.
  2. Otomatik görme sisteminin nasıl geliştirileceğini öğrenir.
  3. Geometri ve karşılık gelen kavramsal anlam arasındaki ilişkilerin varlığını ve önemini kavrar.
  4. Yapay zeka, bilgisayar görüşü ve yapay sinir ağlarının açık kaynak kütüphanelerini kullanır ve bu kütüphaneleri kendi programlarına nasıl entegre edeceğini öğrenir.
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Ön Koşul Dersleri
Yok
Önerilen Diğer Husular
Yok
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
Steger C et al. ,2007. Machine Vision Algorithms and Applications.Wiley-VCH, Weinheim.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Staj Durumu
Yok
Dersin İçeriği
Bilgisayarla görme, görsel hedef izleme, hedef işaretleme, detay çıkarma, görüntü eşleştirme kavramı, görüntü eşleştirme yöntemleri.
Haftalık Ders İçeriği
Hafta Teorik Uygulama Laboratuar
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.
Değerlendirme
Yarıyıl (Yıl) İçi EtkinlikleriAdetKatkı (%)
Ara Sınav170
Proje Hazırlama130
Toplam100
Yarıyıl (Yıl) Sonu EtkinlikleriAdetKatkı (%)
Final Sınavı1100
Toplam100
Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri40
Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri60
Toplam100
İş Yükü Hesaplaması
EtkinliklerAdetSüresi(saat)Toplam İş Yükü(saat)
Ara Sınav111
Final Sınavı111
Proje Hazırlama12525
Bireysel Çalışma12020
Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma11515
Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma11515
Ev Ödevi51050
Toplam127