Merhaba arkada?lar,

Description

Bilgisayar görüşü kursumuza hoşgeldiniz. Bu kursta sıfırdan yüz tanıma, nesne tanıma ve GANs geliştireceğiz. Tüm bu konular hiç bilmeyen bir kişinin anlayabilmesi için baştan sona ayrıntılarıyla anlatılmıştır. Nesne tanıma yaparken kullanacağımız algoritmaların temelinde derin öğrenme yatıyor. Ayrıca GANs'de tamamen bir derin öğrenme konusudur. Derin öğrenme bilmeyenler için kursun sonuna ek ders eklenmiştir. Bu ek ders ile derin öğrenmeyi anladıktan sonra nesne tanıma ve GANs anlayabileceksiniz.

Herkese Başarılar.

Bu kurs kimler için uygun:

• Bilgisayar Görüşünü Anlamak İsteyenler
• Nesne Tanıma Yapmak İsteyenler
• Yüz Tanıma Yapmak İsteyenler
• Generative Adversarial Networks Öğrenmek İsteyenler
• GANs ile Resim Üretmek İsteyenler

Course content

• Giriş ve Kursun Genel Akışı
  • Akış
• Kurulumlar
  • Anaconda ve Pycharm Kurulumu
  • Tensorflow Kurulumu (CPU ve GPU için)
  • Diğer Kütüphaneler
  • Kurulumlar (Yazılı)
• Yüz Tanıma 1: Teori
  • Viola-Jones Algoritması
  • Haar-like Özellikler
  • Integral Resmi
  • Sınıflandırıcıyı Eğitme
  • Adaptive Boosting (Adaboost)
  • Cascading
• Yüz Tanıma 2: OpenCV ile Yüz Tanıma
  • OpenCV 1. Adım
  • OpenCV 2. Adım
  • OpenCV 3. Adım
  • OpenCV 4. Adım
  • OpenCV 5. Adım
• Nesne Tanıma 1: Teori
  • Bölge Önerisi
  • R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN
  • SSD
  • Mat R-CNN
• Nesne Tanıma 2: Tensorflow ile Nesne Tanıma
  • Tensorflow Object Detection API Kurulumu
  • Tensorflow Object Detection API Kullanımı
  • Tensorflow Object Detection API Farklı Modelleri Kullanma
  • Bilgisayar Gözünden İstanbul
• Nesne Tanıma 3: Kendi Nesne Tanıma Modelini Geliştirme
  • Giriş ve Gerekenler
  • Adım 1: İndirmeler ve Anaconda Virtual Environment Üzerinde Kurulum
  • Adım 2: Resim Toplayıp Etiketleme
  • Adım 3: Eğitim Verisi Oluşturma
  • Adım 4: Label Map Oluşturma ve Eğitim Ayarları
  • Adım 5: Eğitimi Gerçekleştirme
  • Adım 6: Inference Graph
  • Adım 7: Programı Kullanma
  • Tüm Adımlar Yazılı ve Sıkça Karşılaşılan Hatalar
• GAN 1: Generative Adversarial Networks (GANs) Teori
  • GAN'e Genel Bir Bakış
  • GAN Nasıl Çalışır 1
  • GAN Nasıl Çalışır 2
  • GAN Nasıl Çalışır 3
  • Kullanım Alanları
• GAN 2: Keras ile GANs Oluşturma
  • GANs 1. Adım
  • GANs 2. Adım
  • GANs 3. Adım
  • GANs 4. Adım
  • GANs 5. Adım
• Ek Ders: Python'a giriş ve Numpy
  • Jupyter Notebook Tutorial
  • Veri Türleri 1
  • Veri Türleri 2
  • Koşullu İfadeler
  • Döngüler
  • Fonksiyonlar
  • Numpy Array
  • Numpy'da Indeksleme
  • Numpy'da İşlemler
  • Python Kodları
• Ek Ders: Derin Öğrenme
  • Makine Öğrenimi Nedir?
  • Yapay Sinir Ağları
  • Layers (Katmanlar)
  • Aktivasyon Fonksiyonları
  • Loss (Cost) Fonksiyonları
  • Gradient Descent
  • Optimizasyon Algoritmaları
  • Backpropagation
  • Overfitting ve Düzenlileştrime (Regularization)
  • Konvolüsyonel Sinir Ağları
  • Diğer Yapay Zeka Kursları için Kupon