MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ
Mekatronik 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 uygulamaAnlatım / 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;
|
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. |
|
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
|
3
|
48
|
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati) |
16
|
0
|
|
Sınıf Dışı Ders Çalışması |
14
|
2
|
28
|
Arazi Çalışması |
0
|
||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği |
0
|
||
Portfolyo |
0
|
||
Ödev |
0
|
||
Sunum / Jüri Önünde Sunum |
0
|
||
Proje |
1
|
30
|
30
|
Seminer/Çalıştay |
0
|
||
Sözlü Sınav |
0
|
||
Ara Sınavlar |
1
|
20
|
20
|
Final Sınavı |
1
|
24
|
24
|
Toplam |
150
|
DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ
#
|
Program Yeterlilikleri / Çıktıları |
* Katkı Düzeyi
|
||||
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
||
1 | Matematik, fen bilimleri, matematiğe dayalı fizik, çok değişkenli matematik, türevsel denklemler, istatistik, optimizasyon ve lineer cebir konularında bilgi sahibidir; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanır. |
|||||
2 | Karmaşık Mekatronik mühendisliği problemlerini saptar, tanımlar, formüle eder ve çözer; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçer ve uygular. |
|||||
3 | Algılayıcı, eyleyici, kontrol, donanım ve yazılım öğelerine sahip karmaşık bir elektromekanik sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlar; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygular. |
|||||
4 | Mekatronik 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. |
|||||
5 | Mekatronik Mühendisliği problemlerinin incelenmesi için deney tasarar, deney yapar, veri toplar, sonuçları analiz eder ve yorumlar. |
|||||
6 | Mekatronik 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 uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi sahibidir; mühendislik 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 Mekatronik Mühendisliği ile ilişkili konularda, bilgi toplar ve meslektaşları ile iletişim kurar. |
|||||
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 Mekatronik Mühendisliği alanıyla ilişkilendirir. |
*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest
HABER |TÜM HABERLER
Mekatronik Mühendisleri Günü Etkinliği
Bölüm başkanımız Prof. Dr. Şeniz Ertuğrul'un konuşmacı olarak katıldığı 2. Mekatronik Mühendisleri günü etkinliği aşağıdaki linkten izlenebilir. https://www.youtube.com/watch?v=Ob--3v9bp7k&ab_channel=MekatronikM%C3%BChendisleriDerne%C4%9Fi
İzmir Ekonomili mühendislerden kendi rotasını belirleyen otonom robot
İzmir Ekonomi Üniversitesi'nde (İEÜ) yürütülen projeyle engelle karşılaştığında yapay zeka kullanarak yeniden rota çizebilen otonom robot geliştirildi. TÜBİTAK tarafından desteklenen "Kapalı Alanlarda
Geleceğin Gözde Meslekleri
"Geleceğin Gözde Meslekleri - Mekatronik mühendisliği (Cnn Türk - Sinem Yöndem) 18.11.2016" İlgili habere aşağıdaki linkten ulaşılabilir. https://www.youtube.com/watch?v=d74Y4q1LZ40&ab_channel=SinemY%C3%B6ndem