TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Birim | FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ |
| BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ (DR) (İNGİLİZCE) | |
| Kod | CENG601 |
| Ad | Application of CNN models |
| Dönem | 2025-2026 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Dönem | Güz |
| Süre (T+U) | 3-0 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 6 AKTS |
| Yerel Kredi | 3 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | İngilizce |
| Seviye | Doktora Dersi |
| Tür | Normal |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Doç. Dr. SERKAN KARTAL |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Güncel dönem ders programı henüz yapılmamıştır.
|
Dersin Amacı / Hedefi
Bu dersin amacı, öğrencilere Evrişimsel Sinir Ağları (CNN'ler) ve bilgisayarlı görme görevlerindeki uygulamaları hakkında kapsamlı bir anlayış kazandırmaktır. Dersin sonunda öğrenciler, görüntü sınıflandırması, nesne algılama, anlamsal segmentasyon ve daha fazlası gibi görevler için CNN modelleri tasarlama, uygulama ve değerlendirme konusunda yeterlilik kazanacaklardır.
Dersin İçeriği
Bu ders, CNN mimarileri, görüntü sınıflandırması, nesne algılama ve anlamsal segmentasyon gibi konuları inceleyerek Evrişimsel Sinir Ağları'nın (CNN'ler) teorik temellerini ve pratik uygulamalarını kapsar. Öğrenciler, uygulamalı alıştırmalar ve projeler aracılığıyla çeşitli bilgisayarlı görüş uygulamaları için CNN modelleri tasarlama ve dağıtma konusunda yeterlilik kazanacaklardır.
Dersin Ön Koşulu
Ders, öğrencilerin gözetimli öğrenme ve sinir ağları da dahil olmak üzere makine öğrenimi kavramları hakkında temel bilgiye sahip olduklarını ve Python gibi programlama dillerinde yeterlilik sahibi olduklarını varsayar.
Kaynaklar
Python Makine Öğrenimi, Sebastian Raschka, 2019, Bilgisayarla Görme: Algoritmalar ve Uygulama, Richard Szeliski.
Notlar
Python Veri Bilimi El Kitabı, Jake VanderPlas, 2017, Görüntü Sistemleri için Derin Öğrenme, Mohamed Elgendy
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | CNN Mimarilerinin Kapsamlı şekilde anlar |
| ÖÇ02 | CNN tabanlı model uygulamasıyla ilgili uygulamalı deneyim sahibi olur |
| ÖÇ03 | Gerçek Dünya Senaryolarında CNN Modellerini uygular |
| ÖÇ04 | CNN Modellerinin Kritik Değerlendirmesi ve İyileştirilmesi |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
| Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
|---|---|---|---|
| PÖÇ01 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Lisans düzeyinde kazanılan yetkinlikler temelinde Bilgisayar Mühendisliği temel alanında özgün çalışmalar için gerekli temeli sağlayan ileri düzeyde bilgi ve kavrayışa sahiptir. | 4 |
| PÖÇ02 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Mühendislik alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular. | 3 |
| PÖÇ03 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkında olup, gerektiğinde bunları inceler ve öğrenir. | 3 |
| PÖÇ04 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Mühendislik problemlerini kurgular, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular. | 3 |
| PÖÇ05 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözümler ve yorumlar. | 2 |
| PÖÇ06 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir, sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirir. | |
| PÖÇ07 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Öğrenme becerilerine sahip olur. | |
| PÖÇ08 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Bilgisayar Mühendisliğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkında olup gerektiğinde bunları inceler ve öğrenir. | 2 |
| PÖÇ09 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını Bilgisayar Mühendisliği alanındaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda açık bir şekilde yazılı veya sözlü olarak aktarır. | |
| PÖÇ10 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Bilgisayar Mühendisliğinde uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgiye sahip olur. | |
| PÖÇ11 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Bilgisayar Mühendisliğinin gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde etkileşimli olarak kullanır. | |
| PÖÇ12 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Evrişimsel Sinir Ağlarına Giriş | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri |
| 2 | CNN Mimarileri | Ders notlarının okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri |
| 3 | CNN modelleri ile görüntü sınıflandırması | Ders notlarını okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri |
| 4 | Nesne tespiti | Ders notlarını okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri |
| 5 | CNN modelleri ile Nesne Algılama uygulamaları | Ders notlarını okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri |
| 6 | Semantik Segmentasyon | Ders notlarını okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri |
| 7 | Semantik Segmentasyon uygulamaları | Ders notlarını okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri |
| 8 | Ara Sınavlar | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
|
| 9 | Transfer Öğrenme ve İnce Ayar | Ders notlarını okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri |
| 10 | Gelişmiş CNN Teknikleri | Ders notlarını okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri |
| 11 | Evrişimsel Sinir ağlarının Endüstri ve Araştırmadaki Uygulamaları | Ders notlarını okunması | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Gösteri |
| 12 | Gözden Geçirme | Ders notlarının okunması, proje sunumu. | Öğretim Yöntemleri: Proje Temelli Öğrenme , Tartışma, Soru-Cevap |
| 13 | Proje Çalışmaları ve Gösterilmesi | Ders notlarının okunması, proje sunumu. | Öğretim Yöntemleri: Proje Temelli Öğrenme , Tartışma, Soru-Cevap |
| 14 | Proje Sunumları | Ders notlarının okunması, proje sunumu. | Öğretim Yöntemleri: Proje Temelli Öğrenme , Tartışma, Soru-Cevap |
| 15 | Proje Çalışmaları ve Sunumlar | Ders notlarının okunması, proje sunumu. | Öğretim Yöntemleri: Proje Temelli Öğrenme , Tartışma, Soru-Cevap |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Proje raporunun hazırlanması | Ölçme Yöntemleri: Proje / Tasarım |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Proje raporunun hazırlanması | Ölçme Yöntemleri: Proje / Tasarım, Sözlü Sınav |
Öğrenci İş Yükü - AKTS
| Çalışmalar | Sayısı | Süresi (Saat) | İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ders (Sınav haftaları dahil değildir) | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 5 | 70 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ödev, Proje, Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) | 1 | 14 | 14 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı | 1 | 28 | 28 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 154 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (s) | 6,16 | ||
| AKTS | 6 AKTS | ||