Bilgisayar Görünümü için Derin Öğrenme Temelleri

Bilgisayarlar dijital görüntüleri nasıl görür, anlar ve yorumlar? Bu metin tabanlı kurs, görüntü işlemesinin temel ilkelerinden bilgisayar görüş görevleri için modern derin öğrenme modelleri oluşturmaya kadar sizi yönlendirir. Dijital görüntülerin nasıl temsil edildiğini ve manipüle edildiğini öğrenerek başlayacaksınız, sonra kenarları, dokuları ve karmaşık şekilleri tespit etmek için sıfırdan konvülzyonel sinir ağları (CNN) inşa etmeye ilerleyeceksiniz. Son olarak, günümüzde en son teknolojiyle üretilen görsel uygulamaları güçlendiren transfer öğrenme ve Vision Transformers gibi gelişmiş mimariler ve modern kavramları keşfedeceksiniz. Öğreneceğiniz şeyler: 1. Görüntü işleme ve dijital temsilin temel kavramlarını anlayacaksınız. 2. Görüntü sınıflandırması için konvülzyonel sinir ağları (CNN) oluşturmak ve eğitmek. 3. Önceden eğitilmiş modelleri özel veri kümelerine uyarlamak için transfer öğrenmesini uygulamak. 4. Görüntü dönüştürücüleri (ViTs) de dahil olmak üzere modern görsel mimarileri keşfetmek. 5. Nesne tespiti ve görüntü segmentasyonu gibi önemli bilgisayar görsel görevleri uygulamak 6. Model genellemelerini geliştirmek için görüntü verilerini hazırlayın ve artırın. Ders, derin öğrenme mimarilerine adım adım ilerlemeden önce temel tanımlamalar ve temel görüntü işleme kavramlarıyla başlar. Açıklayıcı açıklamalar ve yapılmış kod yürüyüşleri ile gerçek dünya görüş sorunlarını nasıl çözeceğinizi pratik bir şekilde anlayacaksınız. Bu ders makine öğrenimi ve bilgisayar görüşü konusunda yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Derin öğrenme konusunda önceden tecrübe gerekmez, ancak Python' u temel seviyede bilmek yararlıdır. Bilgisayar görüşü ve derin öğrenme temellerinizi inşa etmek için bugün okumaya başlayın.