PyTorch ve TensorFlow ile Bilgisayar Görüşü Temelleri

Bilgisayar görüşü, sağlıktan otonom sürüşe kadar birçok sektörü dönüştürüyor, ancak başlamak için hem temel teoriyi hem de pratik çerçeveleri sağlam bir şekilde kavramamız gerekiyor. Bu metin tabanlı kurs, temel piksel manipülasyonlarından en son derin öğrenme modellerini eğitmeye kadar adım adım size rehberlik ediyor. Başlangıçtan, sinirsel ağları tasarlama, eğitme ve değerlendirme yeteneğine sahip güvenilir bir pratisyene geçiş yapacaksınız. Açıklayıcı açıklamalar ve yapısal kod parçalarını okuyarak, makinelerin görsel verileri nasıl yorumladığını ve bu kavramları gerçek dünya senaryolarına nasıl uygulayacağınızı anlayacaksınız. Ne öğreneceksin: - OpenCV kullanarak çekirdek görüntü temsili, renk alanları ve ön işleme tekniklerini anlayın. - Hem PyTorch hem de TensorFlow'da sıfırdan Convolutional Neural Networks (CNNs) oluşturun ve eğitin. - ResNet ve modern Vision Transformers (ViTs) gibi önceden eğitilmiş mimarileri kullanarak transfer öğrenmesini uygulayın. - Yerel tahminler için YOLO ve Faster R-CNN dahil nesne tespit modelleri uygulayın. - Piksel düzeyinde sınıflandırma için U-Net mimarilerini kullanarak anlamsal segmentasyon boru hatlarını ayarlayın. - Gelişmiş veri artırımı ve modern veri kümesi boru hattı uygulamalarıyla model eğitimini optimize edin. Kurs, ileri derin öğrenme mimarilerine geçmeden önce temel görüntü işleme ve sinir ağı temelleriyle başlar. Görüntü sınıflandırma, nesne tespiti ve segmentasyon görevleri için yapılmış kod uygulamalarını keşfedecek, modellerinizi nasıl hata ayıklayacağınızı ve iyileştireceğinizi öğreneceksiniz. Bu kurs, yapay zeka alanında çalışmak isteyen yeni başlayanlar, umut vadeden veri bilimcileri ve yazılım geliştiriciler için tasarlanmıştır. Python programlamanın temellerini bilmek tavsiye edilmekle birlikte, önceden derin öğrenme deneyimi gerekmez. Bilgisayar görüşünün potansiyelini açmak ve ilk akıllı görsel uygulamalarınızı kurmak için bugün okumaya başlayın.