| Ders Adı | Kodu | Yerel Kredi | AKTS | Ders (saat/hafta) | Uygulama (saat/hafta) | Laboratuar (saat/hafta) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Yapay Görü | MTM4651 | 3 | 6 | 3 | 0 | 0 |
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Yarıyıl | Güz |
|---|
| Dersin Dili | İngilizce, Türkçe |
|---|---|
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli @ Matematik Mühendisliği Lisans Programı (İngilizce) |
| Ders Kategorisi | Temel Meslek Dersleri |
| Dersin Veriliş Şekli | Yüz yüze |
| Dersi Sunan Akademik Birim | Matematik Mühendisliği Bölümü |
|---|---|
| Dersin Koordinatörü | Müslüm Özışık |
| Dersi Veren(ler) | Fatih Taşçı |
| Asistan(lar)ı |
| Dersin Amacı | Bu ders görüntü işleme metotlarını öğrenerek sanayide kullanılmak üzere bilgisayarlı görme uygulaması geliştirmeyi amaçlar. Endüstriyel otomasyonlarda, örneğin parça sayma, görsel kalite kontrol gibi alanlarda bilgisayarlı görme sıkça kullanılmaktadır. |
|---|---|
| Dersin İçeriği | Bilgisayarlı görmeye giriş. Resimleri matris ile ifade etme ve komşuluk operatörleri. Bilgisayarlı görme sistemleri için donanım ve yazılım mimarileri. Siyah-Beyaz, Gri tonlu ve Renkli resim işleme. Gürültü azaltma. Kenar Belirleme, Öznitelik çıkarımı. 3 Boyutlu resim işleme. Örnek uygulamalar. |
| Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar |
|
| Opsiyonel Program Bileşenleri | Yok |
Ders Öğrenim Çıktıları
- Bilgisayarlı görme donanım ve yazılım elemanlarını anlamak
- Bilgisayarlı görme sistemleri
- Görüntü işleme algoritmaları geliştirmek ve kodlamak
- Sanayiye yönelik görüntü işleme sistemleri dizayn etmek
Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Bilgisayarlı görmeye giriş | Kaynaklardaki ilgili bölüm |
| 2 | Bilgisayarlı görme sisteminin donanım ve yazılım mimarisi | Kaynaklardaki ilgili bölüm |
| 3 | Resmi matris olarak ifade etme ve komşuluk işlemleri | Kaynaklardaki ilgili bölüm |
| 4 | Siyah-Beyaz, gri tonlu ve renkli resim işleme ve kullanılışları | Kaynaklardaki ilgili bölüm |
| 5 | Eşikleme, resmin histogramı ve gürültü temizleme metodları | Kaynaklardaki ilgili bölüm |
| 6 | Kenar ve köşe bulma algoritmaları | Kaynaklardaki ilgili bölüm |
| 7 | Örüntü tanımaya yönelik görüntü analizleri | Kaynaklardaki ilgili bölüm |
| 8 | Piksel tabanlı işlemler | Kaynaklardaki ilgili bölüm |
| 9 | Vize | |
| 10 | Bilgisayarlı görmede sınıflandırma uygulamaları için öznitelik çıkarımı | Kaynaklardaki ilgili bölüm |
| 11 | Görsel muayene ve kalite sistemleri için görüntü işleme | Kaynaklardaki ilgili bölüm |
| 12 | 3 Boyutlu görüntü işlemenin temelleri | Kaynaklardaki ilgili bölüm |
| 13 | Sanayi uygulamaları ve öğrenci sunumları | Kaynaklardaki ilgili bölüm |
| 14 | Örnek uygulamalar ve öğrenci sunumları | Kaynaklardaki ilgili bölüm |
| 15 | Örnek uygulamalar ve öğrenci sunumları | Kaynaklardaki ilgili bölüm |
| 16 | Final Sınavı |
Değerlendirme Sistemi
| Etkinlikler | Sayı | Katkı Payı |
|---|---|---|
| Devam/Katılım | ||
| Laboratuar | ||
| Uygulama | ||
| Arazi Çalışması | ||
| Derse Özgü Staj | ||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | ||
| Ödev | ||
| Sunum/Jüri | ||
| Projeler | ||
| Seminer/Workshop | ||
| Ara Sınavlar | 1 | 60 |
| Final | 1 | 40 |
| Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı | ||
| Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı | ||
| TOPLAM | 100 | |
AKTS İşyükü Tablosu
| Etkinlikler | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İşyükü |
|---|---|---|---|
| Ders Saati | 14 | 3 | |
| Laboratuar | |||
| Uygulama | |||
| Arazi Çalışması | |||
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 14 | 9 | |
| Derse Özgü Staj | |||
| Ödev | |||
| Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği | |||
| Projeler | |||
| Sunum / Seminer | |||
| Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 2 | |
| Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi) | 1 | 2 | |
| Toplam İşyükü : | |||
| Toplam İşyükü / 30(s) : | |||
| AKTS Kredisi : | |||
| Diğer Notlar | Yok |
|---|
