SAUSEM, Mesleki Yeterlilik Kurumu tarafından ulusal yeterliliklere göre sınav ve belgelendirme yapmakla yetkilendirilmiş bir kuruluştur.

Derin Öğrenme - Bilgisayarla Görmeye Yönelik (Uzaktan Eğitim)

 

SON BAŞVURU VE EĞİTİM TARİHLERİ
 

SON BAŞVURU TARİHİ                  30 EYLÜL 2021 PERŞEMBE 23:59

 

EĞİTİM TARİHİ                               1- 31 EKİM 2021 

 

SINAV HAFTASI                               25 - 31 EKİM 2021

 

 YENİ EĞİTİMLER VE DUYURULARI TAKİP ETMEK İÇİN TIKLAYIN

 

TELEGRAM KANALIMIZA KATILMAK İÇİN TIKLAYIN

 

Eğitim: Eğitim 1 ay sürmektedir. Kayıtlı ders videoları üzerinden uzaktan eğitim şeklinde yapılmaktadır.

 Eğitim portalı 24 saat açıktır. İstenilen gün ve saatte giriş yapılabilmektedir.

Eğitim portalındaki videolar eğitim sonrasında da sürekli olarak açık kalmaktadır.

Eğitim başlangıç tarihinde tarafımızdan SMS ile bilgilendirme yapılmaktadır. Eğitim başlamadan eğitim portalına giriş yapılamamaktadır.

Eğitime, Eğitim Portalına Giriş butonuna basarak katılabilirsiniz.


Kullanıcı Adı: TC Kimlik Numaranız
Şifre              : TC Kimlik Numaranızın İlk Beş Hanesi

 

Sınav: Sınav tarihleri aday işlemleri panelinden görüntülenebilmektedir.

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.

Sınavdan en az 50 puan alınması durumunda başarılı olup, tekrar sınava giriş yapılmasına gerek bulunmamaktadır.

 

Sertifika: Sertifikalar, e- sertifika olarak e-devlete yüklenecektir.

Ayrıca sertifika gönderilmeyecektir. E- sertifika için ücret alınmamaktadır.



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

Toplamda 82 ders saati eğitim verilmektedir.

Eğitime katılacak adaylar her hangi bir firma adına eğitimlerini fatura ettirmek istiyorlar ise başvurularını yaptıkları gün dekont ve firma bilgilerini bilgeng@sakarya.edu.tr mail adresine mutlaka mail atmalıdırlar.

BANKA HESAP BİLGİSİ 

(Kredi kartıyla ödemek istediğiniz takdirde başvuru esnasında ödeme yapabilirsiniz)
Ziraat Katılım Bankası
Alıcı Adı             : Sakarya Üniversitesi Dön. Ser. İşl. Md.
Hesap No           : 27-464698-2
IBAN                   : TR21 0020 9000 0046 4698 0000 02



İLETİŞİM BİLGİLERİ

Telefonlarda yaşanan yoğunluk nedeniyle daha hızlı iletişim için lütfen e-posta adresimiz (sausem@sakarya.edu.tr) ile ulaşım sağlayınız.

Mesai Saatleri: 08:30 - 12:30  || 13:30 - 17:30
Adres: Sakarya Üniversitesi Sürekli Eğitim Uygulama ve Araştırma Merkezi (SAUSEM) Esentepe Kampüsü 54187 Serdivan/SAKARYA 
Tel:   0264 295 42 20
E-posta: sausem@sakarya.edu.tr

 



Son Kayıt Tarihi
30 Eylül 2021
Eğitim Ücreti
400 TL
SAUSEM, Mesleki Yeterlilik Kurumu tarafından ulusal yeterliliklere göre sınav ve belgelendirme yapmakla yetkilendirilmiş bir kuruluştur.