Bilgisayarlı Görüye Giriş Eğitimi

Eğitim Hakkında

Bu eğitim, bilgisayarlı görünün temel kavramlarını, görüntü ve videodan nasıl bilgi çıkarıldığını ve kurumsal kullanım alanlarını anlamak isteyen profesyoneller için tasarlanmış tek günlük bir başlangıç programıdır. Katılımcılar temel görevleri canlı demolarla tanır, bir görsel yapay zeka projesinin gereksinimlerini ve etik-yasal sınırlarını değerlendirir.

Neden Bu Eğitim?

Görerek Öğrenin. Nesne algılama, segmentasyon ve metin okuma gibi görevleri canlı kamera ve video demolarıyla deneyimleyin.

Sektörden Örnekler. Üretim, perakende, sağlık, lojistik ve akıllı şehir alanlarından gerçekçi görsel yapay zeka vakalarını inceleyin.

Sorumlu Kullanım. Yüz tanıma ve kamera verisinin KVKK ve EU AI Act kapsamındaki hassasiyetlerini proje başında değerlendirin.

“Kameralar zaten her yerde; fark yaratan, gördüklerini anlamlı, güvenilir ve sorumlu kararlara dönüştürebilen kurumlardır.”

Ön Koşullar

Teknik Şart Yok — Programlama, matematik veya görüntü işleme altyapısı aranmaz; kavramlar görsel anlatılır.
Temel Dijital Beceri — Bilgisayar ve internet tarayıcısını günlük işlerinizde rahatça kullanabiliyor olmak yeterlidir.
Kameralı Cihaz — Etkileşimli denemeler için kamerası olan dizüstü bilgisayar, tablet veya akıllı telefon.
Kullanım Fikri — Kurumunuzda kamera veya görüntü verisiyle çözülebileceğini düşündüğünüz bir sorun örneği.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiMakinelerin görüntüyü nasıl işlediğini kavramak, temel bilgisayarlı görü görevlerini tanımak ve kurumsal bir görsel yapay zeka projesinin gereksinimlerini belirlemek.

Modül 1

Makineler Nasıl Görür?

İnsan görmesi ile makine görmesi arasındaki farklar
Piksel, renk kanalları ve çözünürlük kavramları
Klasik görüntü işleme ile derin öğrenme yaklaşımı
Görüntüden öznitelik öğrenen evrişimli ağlar sade anlatım
Işık, açı ve arka planın model başarısına etkisi
Etkileşimli demo: Bir modelin görüntüde dikkat ettiği yerler

Modül 2

Temel Bilgisayarlı Görü Görevleri

Görüntü sınıflandırma: Bu görüntüde ne var?
Nesne algılama: Nesneler nerede ve kaç tane?
Segmentasyon ile piksel düzeyinde nesne ayrıştırma
Optik karakter tanıma (OCR) ve belge okuma
İnsan pozu, hareket analizi ve video analitiği
Canlı demo: Kamera görüntüsünde gerçek zamanlı algılama

Modül 3

Sektörel Uygulamalar ve Proje Gereksinimleri

Üretimde kalite kontrol ve iş güvenliği uygulamaları
Perakendede raf analizi ve lojistikte paket takibi
Sağlıkta tıbbi görüntü analizi ve karar desteği
Veri ihtiyacı: görüntü toplama ve etiketleme süreci
Kamera, aydınlatma, uç cihaz ve bulut seçimi
Vaka: Depo girişinde plaka ve paket okuma projesi

Modül 4

Sorumlu Kullanım, Atölye ve Kapanış

Yüz tanıma, biyometrik veri ve KVKK özel nitelikli veri
EU AI Act'te biyometrik tanımlama sistemlerine yaklaşım
Görsel dil modelleriyle görüntüyü yorumlama ve sorgulama
Atölye: Görsel yapay zeka proje tasarım kanvası
Eğitim değerlendirmesi ve interaktif Soru-Cevap
Katılım sertifikası takdimi ve ileri eğitim önerileri

Eğitim Kazanımları

Görüntü Kavramları — Piksel, renk kanalı ve çözünürlük gibi kavramlarla bir görüntünün makine için nasıl temsil edildiğini açıklayabileceksiniz.
Çalışma Mantığı — Derin öğrenme modellerinin görüntülerden desen ve nesneleri nasıl öğrendiğini sezgisel olarak kavrayacaksınız.
Görev Ayrımı — Sınıflandırma, nesne algılama, segmentasyon ve OCR görevlerini ayırt edip doğru probleme eşleştirebileceksiniz.
Video Analitiği — Kamera akışlarından sayım, takip ve olay tespiti yapan video analitiği çözümlerinin mantığını yorumlayabileceksiniz.
Sektörel Fırsatlar — Üretim, perakende, sağlık ve lojistikte bilgisayarlı görünün sağlayabileceği değeri örneklerle değerlendirebileceksiniz.
Proje Gereksinimleri — Bir görsel yapay zeka projesi için veri, etiketleme, kamera ve altyapı ihtiyaçlarını belirleyebileceksiniz.
Yasal Farkındalık — Yüz tanıma ve kamera verisiyle ilgili KVKK ve EU AI Act kaynaklı riskleri proje başında fark edebileceksiniz.
Proje Kanvası — Kurumunuz için hedefi, verisi ve başarı ölçütü tanımlı bir görsel yapay zeka proje taslağı hazırlayacaksınız.

Kimler İçin Uygundur?

Operasyon
üretim
perakende
güvenlik ve lojistik yöneticileri
iş analistleri
proje yöneticileri ile kamera ve görüntü verisinden değer üretmek isteyen profesyoneller.

Sıkça Sorulan Sorular

Bilgisayarlı Görüye Giriş Eğitimi kimler için uygundur?

Program; operasyon, üretim, perakende, güvenlik ve lojistik yöneticileri, iş analistleri, proje yöneticileri ile kamera ve görüntü verisinden değer üretmek isteyen, teknik altyapısı olmayan profesyoneller için tasarlanmıştır.

Eğitim ne kadar sürer ve hangi formatta verilir?

Eğitim 1 tam gün ve 4 modülden oluşur. Kurumun tercihine göre Digital Vizyon Akademi sınıflarında, kurum lokasyonunda veya online olarak gerçekleştirilir; tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi katılım sertifikası alır.

Katılım için teknik bilgi gerekiyor mu?

Hayır. Programlama veya görüntü işleme bilgisi gerekmez. Kavramlar görsel anlatım ve canlı demolarla aktarılır; kamerası olan bir cihaz etkileşimli denemeler için yeterlidir.

Yüz tanıma sistemleri eğitimde nasıl ele alınıyor?

Yüz tanımanın teknik mantığı anlatılırken biyometrik verinin KVKK kapsamında özel nitelikli kişisel veri olması ve EU AI Act'in biyometrik tanımlama sistemlerine getirdiği yasak ve yüksek risk düzenlemeleri de değerlendirilir.

Bu eğitim Görüntü Tanıma ve Nesne Algılama Eğitimi'nden nasıl farklıdır?

Bu program kodsuz ve farkındalık odaklıdır; kavramları, kullanım alanlarını ve proje gereksinimlerini ele alır. Görüntü Tanıma ve Nesne Algılama Eğitimi ise mühendislere yönelik 3 günlük uygulamalı model geliştirme programıdır.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Katılım Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika