MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ

Yazılım Mühendisliği

CE 466 | Ders Tanıtım Bilgileri

Dersin Adı
Bilgisayarla Görme
Kodu
Yarıyıl
Teori
(saat/hafta)
Uygulama/Lab
(saat/hafta)
Yerel Kredi
AKTS
CE 466
Güz/Bahar
3
0
3
5

Ön-Koşul(lar)
Yok
Dersin Dili
İngilizce
Dersin Türü
Seçmeli
Dersin Düzeyi
Lisans
Dersin Veriliş Şekli -
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri Deney / Laboratuvar / Atölye uygulama
Anlatım / Sunum
Dersin Koordinatörü
Öğretim Eleman(lar)ı -
Yardımcı(ları) -
Dersin Amacı Bu ders, bilgisayarla görme temel prensipleri ve uygulamaları hakkında bilgi sahibi olmak isteyen öğrencilere yöneliktir. Derste bilgisayarla görme ile ilgili temel kavramlar tanıtılacaktır. Bilgisayarla görmenin günlük hayatımızda önemli olan pratik uygulamaları tartışılacaktır. Öğrenciler bilgisayarla görme algoritmalarını uygulayabilecekleri projeye katılacaktır.
Öğrenme Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • İmgeler kullanarak işaret işlemenin teorik ve pratik yönlerini tanımlayabilecektir,
  • İmge oluşturma ve imge analizinin ilkelerini açıklayabilecektir,
  • Bilgisayarla görme konusunda temel teknik yaklaşımları tartışabilecektir,
  • Ölçüm temellerini ve imgedeki özniteliklerin doğru tespitini ifade edebilecektir,
  • İmge kayıt, hizalama ve eşleştirme için kullanılan çeşitli yöntemleri sınıflandırabilecektir.
Ders Tanımı Bu ders imge oluşturma, işaret işleme, öznitelik tespiti eşleştirme, kesimleme, öznitelik tabanlı hizalama, hareketten yapı, yoğun hareket tahmini, görüntü dikme, hesaplamalı fotoğrafçılık, stereo uyuşma, üç boyutlu geri-çatma, görüntü-tabanlı renderleme ve tanıma konularını içerecektir.

 



Dersin Kategorisi

Temel Ders
Uzmanlık/Alan Dersleri
Destek Dersleri
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
Aktarılabilir Beceri Dersleri

 

HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Bilgisayarla görmeye giriş Bölüm 1. Kısım 1.1-1.4. Szeliski, Richard. Computer vision: algorithms and applications. Springer Science & Business Media, 2010.
2 Görüntü (imge) Oluşumu Bölüm 2. Szeliski, Richard. Computer vision: algorithms and applications. Springer Science & Business Media, 2010.
3 Görüntü (imge) işleme Bölüm 3. Szeliski, Richard. Computer vision: algorithms and applications. Springer Science & Business Media, 2010.
4 Önitelik tespiti ve eşleştirme Bölüm 4. Szeliski, Richard. Computer vision: algorithms and applications. Springer Science & Business Media, 2010.
5 Kesimleme Bölüm 5. Szeliski, Richard. Computer vision: algorithms and applications. Springer Science & Business Media, 2010.
6 Öznitelik Tabanlı Hizalama Bölüm 6. Szeliski, Richard. Computer vision: algorithms and applications. Springer Science & Business Media, 2010.
7 Hareketten Yapı Bölüm 7. Szeliski, Richard. Computer vision: algorithms and applications. Springer Science & Business Media, 2010.
8 Yoğun hareket tahmini Bölüm 8. Szeliski, Richard. Computer vision: algorithms and applications. Springer Science & Business Media, 2010.
9 Ara Sınav
10 Resim dikme Bölüm 9. Szeliski, Richard. Computer vision: algorithms and applications. Springer Science & Business Media, 2010.
11 Hesaplamalı Fotoğrafçılık Bölüm 10. Szeliski, Richard. Computer vision: algorithms and applications. Springer Science & Business Media, 2010.
12 Stereo uyuşma Bölüm 11. Szeliski, Richard. Computer vision: algorithms and applications. Springer Science & Business Media, 2010.
13 Üç boyutlu geri çatma Bölüm 12. Szeliski, Richard. Computer vision: algorithms and applications. Springer Science & Business Media, 2010.
14 Proje sunumları
15 Dersin gözden geçirilmesi
16 Final Sınavı

 

Ders Kitabı

Szeliski, Richard. Computer vision: algorithms and applications. Springer Science & Business Media, 2010.

Önerilen Okumalar/Materyaller

Shapiro, Stockman, Computer Vision, Prentice-Hall, 2001; Deep Learning, by Goodfellow, Bengio, Courville; Dictionary of Computer Vision and Image Processing, Fisher et al.

Deep Learning, by Goodfellow, Bengio, and Courville. ISBN: 978-0262035613;

Dictionary of Computer Vision and Image Processing, by Fisher et al. ISBN: 978-1119941866

 

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl Aktiviteleri Sayı Katkı Payı %
Katılım
Laboratuvar / Uygulama
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
Portfolyo
Ödev
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje
1
30
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınav
1
30
Final Sınavı
1
40
Toplam

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
2
60
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı
1
40
Toplam

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Yarıyıl Aktiviteleri Sayı Süre (Saat) İş Yükü
Teorik Ders Saati
(Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati)
16
0
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati
(Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati)
16
0
Sınıf Dışı Ders Çalışması
0
Arazi Çalışması
0
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
0
Portfolyo
0
Ödev
0
Sunum / Jüri Önünde Sunum
0
Proje
0
Seminer/Çalıştay
0
Sözlü Sınav
0
Ara Sınavlar
1
0
Final Sınavı
1
0
    Toplam
0

 

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

#
Program Yeterlilikleri / Çıktıları
* Katkı Düzeyi
1
2
3
4
5
1

Matematik, Fen Bilimleri, Bilgisayar Bilimleri ve Yazılım Mühendisliği konularında yeterli bilgi sahibidir; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, Yazılım Mühendisliği problemlerinde kullanır.

X
2

Karmaşık Yazılım Mühendisliği problemlerini saptar, tanımlar, formüle eder ve çözer; bu amaca uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçer ve uygular.

X
3

Karmaşık bir yazılım sistemini, süreci veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlar, gerçekleştirir, sınar, doğrular, raporlar, ölçer ve bakımını yapar; bu amaçla modern yöntemleri uygular.

4

Yazılım Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirir, seçer ve kullanır; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanır.

X
5

Yazılım Mühendisliği problemlerinin incelenmesi için deney tasarlar, deney yapar, veri toplar, sonuçları analiz eder ve yorumlar.

6

Yazılım Mühendisliği disiplini içinde ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışır; bireysel çalışma sergiler.

7

Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurar; etkin rapor yazar ve yazılı raporları anlar, tasarım ve üretim raporları hazırlar, etkin sunum yapar, açık ve anlaşılır talimat verir ve alır.

8

Mühendislik ve Yazılım uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi sahibidir; mühendislik ve yazılım çözümlerinin hukuksal sonuçlarının farkındadır.

9

Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahiptir; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi sahibidir. 

10

Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi sahibidir; girişimcilik, yenilikçilik hakkında bilinçlidir; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi sahibidir.

11

Bir yabancı dili kullanarak Yazılım Mühendisliği ile ilişkili konularda, bilgi toplar ve meslektaşları ile iletişim kurar. ("European Language Portfolio Global Scale", Level B1)

12

İkinci yabancı dili orta düzeyde kullanır.

13

Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincindedir; bilgiye erişebilir, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izler ve kendini sürekli yeniler; insanlık tarihi boyunca oluşan bilgi birikimini Yazılım Mühendisliği alanıyla ilişkilendirir. 

*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest

 


SOSYAL MEDYA

İzmir Ekonomi Üniversitesi
izto logo
İzmir Ticaret Odası Eğitim ve Sağlık Vakfı
kuruluşudur.
ieu logo

Sakarya Caddesi No:156
35330 Balçova - İzmir / TÜRKİYE

kampus izmir

Bizi Takip edin

İEU © Tüm hakları saklıdır.