Görüntü İşleme Teknolojileri - Temel Eğitim
Eğitimin Amacı
Görüntü İşleme Temelleri eğitimi, katılımcılara görüntü işleme teknolojisinin temel prensiplerini, araçlarını ve uygulama alanlarını öğretmeyi amaçlar.
Katılımcıların görüntü işleme tekniklerini kullanarak görüntüleri analiz etme, işleme ve çeşitli alanlarda uygulama becerilerini geliştirmelerini sağlar.
Öğrenme Hedefleri
Görüntü İşleme Temel Kavramlarını Anlamak: Görüntü işleme teknolojisinin temel kavramlarını ve prensiplerini öğrenmek.
Görüntü İşleme Tekniklerini Kavramak: Temel görüntü işleme tekniklerini ve algoritmalarını öğrenmek.
Görüntü Analizi: Görüntülerin analiz edilmesi ve özellik çıkarımı yöntemlerini kavramak.
Filtreleme ve Dönüşüm Teknikleri: Görüntü filtreleme ve dönüşüm tekniklerini anlamak ve uygulamak.
Görüntü Segmentasyonu: Görüntü segmentasyonu yöntemlerini ve uygulamalarını öğrenmek.
Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme ile Görüntü İşleme: Makine öğrenmesi ve derin öğrenme tekniklerinin görüntü işleme üzerindeki uygulamalarını öğrenmek.
Uygulama Alanlarını Keşfetmek: Görüntü işlemenin çeşitli sektörlerdeki uygulama alanlarını keşfetmek.
Görüntü İşleme Yazılımları ve Araçları: Popüler görüntü işleme yazılımlarını ve araçlarını kullanmayı öğrenmek.
Eğitimin İçeriği
Giriş ve Temel Kavramlar
Görüntü işleme nedir?
Görüntü işleme tarihçesi ve gelişimi
Dijital görüntülerin temel özellikleri
Görüntü İşleme Teknikleri ve Algoritmalar
Piksel işlemleri ve renk uzayları
Histogram eşitleme ve kontrast iyileştirme
Temel filtreleme teknikleri (Gaussian, median, vb.)
Görüntü Analizi ve Özellik Çıkarımı
Kenar tespiti (Canny, Sobel, vb.)
Köşe ve nesne tespiti (Harris, FAST, vb.)
Özellik çıkarımı ve eşleştirme (SIFT, SURF, ORB)
Filtreleme ve Dönüşüm Teknikleri
Frekans domaini filtreleme (Fourier dönüşümü)
Morfolojik işlemler
Görüntü iyileştirme ve restorasyon teknikleri
Görüntü Segmentasyonu
Eşikleme yöntemleri
Bölge tabanlı segmentasyon
Kümeleme ve kontur tespiti
Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme ile Görüntü İşleme
Makine öğrenmesi algoritmaları ile görüntü analizi
Derin öğrenme ve konvolüsyonel sinir ağları (CNN)
Derin öğrenme uygulamaları ve çerçeveleri (TensorFlow, PyTorch, vb.)
Uygulama Alanları
Tıbbi görüntüleme ve analiz
Otonom araçlar ve robotik
Güvenlik ve gözetim sistemleri
Endüstriyel uygulamalar ve kalite kontrol
Görüntü İşleme Yazılımları ve Araçları
OpenCV ile görüntü işleme
MATLAB ve görüntü işleme toolbox’ı
Python ve popüler kütüphaneler (scikit-image, PIL, vb.)
Gerçek Dünya Uygulamaları ve Vaka Çalışmaları
Başarılı görüntü işleme projeleri ve uygulamaları
Çeşitli sektörlerden örnekler
Vaka çalışmaları ve grup tartışmaları
Pratik Uygulamalar ve Atölye Çalışmaları
Görüntü işleme araçları ile pratik uygulamalar
Rol oyunları ve simülasyonlar
Grup çalışmaları ve projeler
Eğitim Yöntemleri
Teorik Dersler: Görüntü işleme kavramları ve teknikleri hakkında detaylı bilgiler.
Pratik Uygulamalar: Görüntü işleme araçları ve yazılımları ile uygulamalı çalışmalar.
Vaka Çalışmaları: Gerçek dünyadan görüntü işleme uygulamaları örneklerinin incelenmesi.
Grup Çalışmaları: Katılımcıların birlikte çalışarak görüntü işleme projeleri geliştirmeleri.
Soru-Cevap Oturumları: Eğitmen ve katılımcılar arasında etkileşimli tartışmalar.
| Kategori: | Teknoloji ve Dijitalleşme Eğitimleri |
| Görüntü İşleme Teknolojileri - Temel Eğitim Sınıf Eğitimi Süresi: | 2 Gün |
| Görüntü İşleme Teknolojileri - Temel Eğitim Online Eğitimi Süresi: | Günde 6 Saat olacak şekilde 2 gün planlanmıştır. Eğitim zoom uygulaması üzerinden gerçekleşmektedir. |