| Yüksekokul/Myo/Fakülte/Enstitü |
Mühendislik Fakültesi |
| Ders Kodu |
AI 405 |
| Ders Adı İngilizce |
Computer Vision |
| Ders Adı Türkçe |
Bilgisayarlı Görü |
| Öğretim Dili |
EN |
| Ders Türü |
Ters-Yüz Öğrenme |
| Dersin Düzeyi |
Seçiniz |
| Dönem |
Güz |
| Haftalık İletişim Saatleri |
| Ders: 3 |
Okuma: |
Laboratuvar : |
Diğer: |
|
| Tahmini Öğrenci İş Yükü |
Dönem boyunca 161 saat |
| Ders Kredileri |
6 AKTS |
| Değerlendirme |
Standart Harf Notu
|
| Ön Koşul |
COMP 110 - Object-Oriented Programming (JAVA)
|
| Yan Koşul |
Yok |
| Beklenen Ön Bilgi |
Nesne Yönelimli Programlama, Veri Yapıları |
| Kayıt Kısıtlamaları |
Sadece Lisans Öğrencileri |
| Genel Eğitim Hedefi |
Görüntü oluşumu, kamera parametreleri, ön işleme, konvolüsyon, segmentasyon, kenar ve köşe tespiti, çizgi ve elips uyumu, görüntü anlama ve nesne tanıma gibi Bilgisayarlı Görüntü işlemenin temel kavramlarıyla tanışmak. |
| Ders Açıklaması |
Bu derste; bilgisayarla görünün temel kavramları şu konu başlıklar altında kapsamlı bir şekilde incelenmektedir: Giriş, görüntü oluşumu, kamera parametreleri, önişleme, evriştirme, bölütleme, kenar ve köşe bulma, doğru ve elips uydurma, görüntü analizi, nesne tanıma ve derin öğrenme. |
Ders Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler:
1) Görüntü oluşum sürecini, kamera parametrelerini ve projeksiyonları anlar;
2) Filtreleme ve ön işleme için konvolüsyon uygular;
3) Bilgisayarlı görüntüde problemleri çözmek için olasılık ve istatistik yöntemlerini kullanır;
4) Kenar, köşe, blob tespit ediciler gibi özellik çıkarıcılar geliştirir;
5) Derin öğrenme yöntemlerini kullanarak görüntü işleme çözümleri geliştirir;
6) Görüntü anlama ve nesne tanıma çözümleri geliştirir;
7) Raporlar ve sunumlar aracılığıyla etkili iletişim kurar;
8) Verileri analiz etmek ve yorumlamak, mühendislik muhakemesi ile sonuçlar çıkarır;
9) Gerekli olduğunda yeni bilgileri edinir ve uygular.
|
| Program Öğrenme Çıktıları/Ders Öğrenme Çıktıları |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
| 1) Ekonomi bilgisini diğer sosyal bilimler ve matematik ile ilişkilendirir ve disiplinlerarası analizlerde kullanır |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 2) Ekonomi alanları arasındaki etkileşimleri ayırt eder ve bu ayrımları sentezler |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 3) Mikroekonomik ve makroekonomik teorileri matematiksel ve istatistiksel araçlarla modelleyerek ekonomik olayları analiz eder |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 4) Karmaşık iktisadi sorunların çözümünde alternatif kuramsal yaklaşımları değerlendirir ve elde ettiği bulguları karar alma süreçlerinde rasyonel bir şekilde uygular |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 5) Farklı ekonomik sistemleri nicel tekniklerle analiz eder ve karşılaştırır |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 6) İktisadi teorik bilgi ve modelleri Türkiye ve küresel ekonomilere ilişkin sorunlara uygular ve kanıta dayalı politika önerileri tasarlar |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 7) Ekonomik verileri ekonometrik, istatistiki yöntemlerle analiz eder ve sonuçları uygun yazılım programlarıyla sunar |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 8) Ekonomik analizin tüm aşamalarını bilimsel ve etik ilkeler doğrultusunda yürütür ve raporlar |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 9) Bilimsel bilgi paylaşımında yazılı ve sözlü İngilizceyi (en az CEFR B2 düzeyinde) etkin biçimde kullanır. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 10) Sosyal sorumluluğu iktisadi karar alma süreçlerine entegre eder |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 11) Yüksek derecede özerklikle daha ileri çalışmalar için gerekli öğrenme yetkinlikleri geliştirir |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Program Sonuçları ve Yeterliliklerle İlişkisi
| N Yok |
S Destekleyici |
H Çok İlgili |
| |
|
|
| |
Program Çıktıları ve Yeterlilikler |
Düzey |
Değerlendirme |
| 1) |
Ekonomi bilgisini diğer sosyal bilimler ve matematik ile ilişkilendirir ve disiplinlerarası analizlerde kullanır |
N |
|
| 2) |
Ekonomi alanları arasındaki etkileşimleri ayırt eder ve bu ayrımları sentezler |
N |
|
| 3) |
Mikroekonomik ve makroekonomik teorileri matematiksel ve istatistiksel araçlarla modelleyerek ekonomik olayları analiz eder |
N |
|
| 4) |
Karmaşık iktisadi sorunların çözümünde alternatif kuramsal yaklaşımları değerlendirir ve elde ettiği bulguları karar alma süreçlerinde rasyonel bir şekilde uygular |
N |
|
| 5) |
Farklı ekonomik sistemleri nicel tekniklerle analiz eder ve karşılaştırır |
N |
|
| 6) |
İktisadi teorik bilgi ve modelleri Türkiye ve küresel ekonomilere ilişkin sorunlara uygular ve kanıta dayalı politika önerileri tasarlar |
N |
|
| 7) |
Ekonomik verileri ekonometrik, istatistiki yöntemlerle analiz eder ve sonuçları uygun yazılım programlarıyla sunar |
N |
|
| 8) |
Ekonomik analizin tüm aşamalarını bilimsel ve etik ilkeler doğrultusunda yürütür ve raporlar |
H |
|
| 9) |
Bilimsel bilgi paylaşımında yazılı ve sözlü İngilizceyi (en az CEFR B2 düzeyinde) etkin biçimde kullanır. |
H |
|
| 10) |
Sosyal sorumluluğu iktisadi karar alma süreçlerine entegre eder |
H |
|
| 11) |
Yüksek derecede özerklikle daha ileri çalışmalar için gerekli öğrenme yetkinlikleri geliştirir |
H |
|
| Hazırlayan ve Tarih |
MUHİTTİN GÖKMEN , February 2026 |
| Ders Koordinatörü |
TUBA AYHAN |
| Dönem |
Güz |
| Dersi Veren(ler) |
|
Ders İçeriği
| Hafta |
Konu |
| 1) |
Giriş |
| 2) |
Konvolüsyon
|
| 3) |
Filtreleme |
| 4) |
Özellikler: Kenar Tespiti |
| 5) |
Özellikler: HoG, Harris Köşeleri, SIFT
|
| 6) |
Kameralar ve Görüntü Oluşumu |
| 7) |
Sinir Ağları – Geri Yayılım, Eğitim
|
| 8) |
Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN) |
| 9) |
Derin Öğrenme - Otomatik Kodlayıcılar (Autoencoders)
|
| 10) |
Derin Öğrenme – Sınıflandırma ve Tanıma
|
| 11) |
Derin Öğrenme - Nesne Tespiti
|
| 12) |
Derin Öğrenme - Segmentasyon
|
| 13) |
Derin Öğrenme - Transformers
|
| 14) |
Stereo and Optical flow
|
| 15) |
Final Sınavı/Proje/Sunum Dönemi
|
| 16) |
Final Sınavı/Proje/Sunum Dönemi
|
| Gerekli/Tavsiye Edilen Okumalar | Computer Vision: Algorithms and Applications, Richard Szeliski, Springer Science & Business Media, 2010
Introductory Techniques for 3-D Computer Vision, by Emanuele Trucco, Alessandro Verri, Prentice-Hall, 1998
|
| Öğretme Teknikleri | Bilgisayarlarla donatılmış sınıfta ders anlatımı ve uygulamalar yapılacaktır. Sınıf içi uygulamalar ve 3 proje öğrenciler tarafından gerçekleştirilecektir. |
| Ödev ve Projeler | Sınıf içi uygulamalar, 3 proje |
| Laboratuvar Çalışması | Programlama alıştırmaları |
| Bilgisayar Kullanımı | Programlama için |
| Diğer Aktiviteler | |
| Değerlendirme Yöntemleri |
| Değerlendirme Araçları |
Sayı |
Ağırlık |
| TOPLAM |
% |
|
| Ders Yönetimi |
gokmenm@mef.edu.tr
0 212 395 3626; 5th Floor , #551
Rules for attendance: Minimum of 70% attendance required.
Missing a quiz: Provided that proper documents of excuse are presented, each missed quiz by the student will be given a grade which is equal to the average of all of the other quizzes. No make-up will be given.
Missing a midterm: Provided that proper documents of excuse are presented, a make-up exam for midterm exam will be provided.
Missing a final: Faculty regulations.
Inappropriate conduct, academic dishonesty and plagiarism are subject to Law on Higher Education Article 54.
|
Bilgi Paketi / Ders Kataloğu