Herkes İçin Yapay Zeka II
Bilgisayarlara dünyayı bizim gibi görmeyi öğretin! Yapay zekâ ve makine öğreniminin heyecan verici kesişimi olan "Bilgisayarla Görme" alanına adım atacağınız bu eğitimde; yapay sinir ağlarından nesne algılamaya kadar uzanan temel teknikleri ve algoritmaları öğrenin.
Program Hakkında:
İnsan beyni, karmaşık görsel verileri saniyeler içinde işleme, nesneleri tanımlama ve anında karar verme konusunda eşsiz bir yeteneğe sahiptir. Peki, bilgisayarların da dünyayı tıpkı bizim gibi görmesini ve anlamlandırmasını sağlamak mümkün müdür? İşte bu eğitim programı, sensörler ve makine öğrenme algoritmaları kullanarak insan görme sistemini dijital dünyada simüle eden "Bilgisayarla Görme" (Computer Vision) disiplinine kapsamlı bir giriş yapmanızı sağlamaktadır. Katılımcılar, bilgisayarların dijital görüntüler veya videolardan nasıl anlamlı veriler elde ettiğini ve bu verilere dayanarak nasıl otonom kararlar aldığını keşfedeceklerdir.
EMpower Vakfı'nın sponsorluğunda ve Bilgeİş ekibinin katkılarıyla hayata geçirilen bu zengin program, Burak Akbulut, Sümeyye Öztürk, Hande Alp ve Cansu Ezgi Yaltay gibi alanında uzman eğitmenlerin rehberliğinde sunulmaktadır. Eğitim süresince, basit bir doğrusal regresyondan başlayıp karmaşık yapay sinir ağlarına kadar uzanan geniş bir yelpazede makine öğrenimi teknikleri incelenmektedir. Sadece algoritmaların ezberletilmesi değil; aynı zamanda nesne algılama, kenar tespiti ve görüntü filtreleme gibi modern tekniklerin "nasıl ve neden" çalıştığının mantığı da katılımcılara aktarılmaktadır. Geleceğin yapay zekâ teknolojilerini anlamak ve bilgisayarlara dijital bir vizyon kazandırmak isteyen herkes için bu kurs, mükemmel bir teorik ve pratik temel sunmaktadır.
Öne Çıkanlar
Makine öğrenimi temelleri: Sınıflandırma ve lineer regresyon modelleri.
İleri makine öğrenimi algoritmaları: Kümeleme, k-en yakın (k-NN) algoritması ve yapay sinir ağları.
Görüntü işleme teknikleri: Morfolojik işlemler, bağlı bileşen analizi ve görüntü filtreleri.
Nesne ve özellik analizi: Kenar algılama, özellik çıkarma, nesne algılama ve nesne tanıma işlemleri.
Modern makine öğrenme yöntemlerinin arkasındaki temel fikirler, algoritmaların "nasıl, neden ve ne zaman" çalıştığına dair sezgisel ve teorik yaklaşımlar.
Katılım ve Erişim
Bilgeiş hesabı oluşturulması gerekmektedir
Makine öğrenimi temelleri: Sınıflandırma ve lineer regresyon modelleri.
İleri makine öğrenimi algoritmaları: Kümeleme, k-en yakın (k-NN) algoritması ve yapay sinir ağları.
Görüntü işleme teknikleri: Morfolojik işlemler, bağlı bileşen analizi ve görüntü filtreleri.
Bilgeiş hesabı oluşturulması gerekmektedir