*Katılımcıların kişisel bilgisayarlarını getirmesi gerekmektedir. Temel Python ve Numpy: Değişkenler, döngüler, fonksiyonlar, sınıflar; N boyutlu diziler ile vektör ve matris işlemleri Python ve OpenCV ile görüntü işleme: Dijital görüntünün yapısı, fotoğraf/video okuma ve yazma, kamera akışını işleme, yeniden boyutlandırma, kırpma, döndürme Temel yapay zeka kavramları: Sinir ağı, öğrenme kuralı, öğrenme hızı, optimizasyon ve kayıp fonksiyonları, aşırı ya da eksik uyumlama Önceden eğitilmiş görüntü sınıflandırma modellerinin kullanımı: ResNet, VGG16 ve VGG19, Inception modelleri Kendi görüntü sınıflandırma veri setimizi oluşturma: Görsel arama API‘larını kullanma Basit CNN mimarisi ile görüntü sınıflandırma: Keras ve Tensorflow Önceden eğitilmiş görüntü sınıflandırma modellerini kendi veri setimiz için yeniden eğitme: Transfer learning Önceden eğitilmiş görüntü sınıflandırma modellerinin daha yüksek doğrulukla yeniden eğitilmesi: Finetuning Gelişmiş görüntü sınıflandırma modellerinin sıfırdan eğitilmesi: TinyVGGNet Mimaris Gelişmiş görüntü sınıflandırma modellerinin sıfırdan eğitilmesi: MobileNetV2 Mimarisi Son dokunuşlar: Eğitilen modeli kaydetme, kestirim için optimize etme ve yeniden yükleme |