DERİN ÖĞRENME - BİLGİSAYARLA GÖRMEYE YÖNELİK
Geleneksel yöntem kabiliyet ve performanslarından daha ileri performans çıktısı gereksinimleri araştırmacıları yapay zeka tabanlı çözümlere itmiştir. Son yıllarda artan özellikle etiketli veri çeşidi ve miktarıyla bunu takiben gelişen grafik işlem kartları teknolojileri bu gereksinimleri karşılamada derin öğrenme yöntemlerinin temelini oluşturmuşlardır. Derin öğrenme algoritmaları, daha büyük boyutlu veriden daha fazla öznitelik ve parametre öğrenmeyi mümkün kılmaktadır. Yinelemeli derin yapay sinir ağları ve kısa-uzun süreli bellek ağları metin, karakter, ses gibi ardışık verilerin işlenmesinde kullanılmaktadır. Evrişimsel (konvolüsyonel) derin yapay sinir ağları, bazı özel mimari, parametre güncelleme yöntemleri ve aktivasyon fonksiyonları ile özellikle görüntü ile ilgili işlerde kullanılırlar.
Bu programın çıktısı olarak katılımcılar, büyük veri kullanılarak eğitilen derin evrişimsel sinir ağı modelleriyle, veri kümesinde bulunan nesne sınıflarına ait daha önce hiç karşılaşmadıkları görüntüleri tanıma, nesneleri çevreleyen sınırları belirleme ve bölütleme gibi konularda algoritma geliştirebileceklerdir. Ayrıca derin yapay sinir ağlarının geneli hakkında bilgi sahibi olarak hangi tipte veriyi nasıl ve ne çeşit bir yapıda eğitmeleri gerektiği hakkında bilgi sahibi olacaklardır. Lisans seviyesinde matematik ve orta düzey kodlama bilgisi gerektiren eğitim, mühendislik alanındaki öğrenciler ve mezunlara yöneliktir Ayrıca herhangi bir sayısal veya etiket şeklinde çıktıyı tahmin etmeye dayalı işlerle ilgilenen farklı disiplinlerden katılımcıların da genel kültür düzeyi ötesinde bilgi ve yetenek sahibi olabilmelerine uygun altyapıyı oluşturmaktadır.
EĞİTİM İÇERİĞİ
Tarihçe
Tanımlar (Yapay Zekâ, Makine Öğrenmesi, Yapay Sinir Ağları, Bilgisayarla Görme)
Öğrenme Çeşitleri (Öğreticili Öğrenme, Öğreticisiz Öğrenme, Pekiştirmeli Öğrenme)
Bilgisayarla Görme Uygulamaları
Yapay Sinir Ağı Temelleri
- Sınıflandırma ve Regresyon
- İkili Sınıflandırma
- Doğrusal ve Lojistik Regresyon
- Gradyan Azaltımı
- Öğrenme
- Aktivasyon Fonksiyonları
- İleri ve Geri Yayılım
- Kayıp ve Maliyet Fonksiyonları
- Hiperparametreler
- Sınıflandırma ve Regresyon İçin Performans Ölçütleri
Bilgisyarla Görmenin Temelleri
- Uzamsal ve Frekans Düzleminde Filtreleme
- Kenar ve Köşe Bulma
- Öznitelik Çıkarımı
- Nesne Tanıma ve Bölütleme
Konvolüsyonel (Evrişimsel) Yapay Sinir Ağlarıyla Bilgisalarla Görme
- Evrişimsel Yapay Sinir Ağı Katmanları
- Evrişim Katmanı
- Havuzlama Katmanı
- Tamamen Bağlı Katmanlar
- Evrişimsel Yapay Sinir Ağı İşlemleri
- Sıfır Dolgusu
- Evrişim Adımları
- Standartlaştırma ve Düzenlileştirme
- Yığın Normalizasyonu
- Başlangıç Ağırlıklarının Belirlenmesi
- Veri Artırma Yöntemleri
Nesne Tanıma ve Nesne Bulma Uygulamaları
Sakarya Üniversitesi Sürekli Eğitim Uygulama ve Araştırma Merkezi eğitimlerini başarıyla tamamlayan kursiyerler eğitim bitiş tarihinden 1 hafta sonra sertifikalarını turkiye.gov.tr (e-Devlet kapısı) sistemine girdiklerinde görebilmekte ve sertifikalarını e-devlet sistemi üzerinden sorgulayabilmektedir.
Aşağıdaki butona tıklayarak sertifikanızı sorgulayabilirsiniz.
Haziran 2021'den itibaren sertifikalarımızın %95'i basılı olarak değil dijital olarak gönderilmektedir. Adaylarımız turkiye.gov.tr sistemine girip sertifikalarını karekodlu olarak bilgisayarına indirebilmekte ya da yazıcılarından çıktı alabilmektedirler.
Bu sertifikalar için tüm onaylar verilmiş olup, tekrardan başkaca bir onaya ihtiyaç duyulmamaktadır.
Sınav Soru Sayısı: 10 Soru
Sınav Süresi: 20 Dakika
Sınav tarihleri "aday işlemleri panelinden" görüntülenebilmektedir. Aşağıdaki butona tıkladıktan sonra kullanıcı adı ve şifrenizle giriş yapabilirsiniz.
Aday İşlemleri Paneli'nde karşınıza açılacak olan ilk sayfada sınav tarihinizi görebilirsiniz.
Belirtilen sınav tarihi aralığında sınava 3 kez giriş yapma hakkı bulunmaktadır. Belirtilen tarih aralığında istenilen gün ve saatte sınava, eğitim portalında Sınav bölümünden giriş yapılabilmektedir.
Sınav uzaktan sınav yöntemiyle çoktan seçmeli (test) olarak yapılmaktadır. Sınav yaklaşık 20 soru 30 dakika sürmektedir. Sınavdan en az 50 puan alınması durumunda başarılı olup, tekrar sınava giriş yapılmasına gerek bulunmamaktadır.
