GÖMÜLÜ YAPAY ZEKA VE BİLGİSAYARLA GÖRME

AMAÇ

Uç araçlarda (Nvidia Jetson ) yapay zeka ve görüntü işleme uygulamaları geliştirmek

İÇERİK

Bu ders; Linux işletim sistemine giriş,Nvidia Jetson Nano kurulum,Yüz tespiti uygulaması,CSI kamera kurulumu ve kullanımı,OpenCV'deki GPU fonksiyonlarından faydalanma,Optik akış ve obje takibi uygulamaları,OpenCV DNN modül kullanımı,TensorRT ile model optimizasyonu ve kullanımı,Mediapipe kullanımı,Tesseract kullanımı,Nvidia Jetson GPIO kullanımı,Sömestr projesi çalışmaları (I),Sömestr projesi çalışmaları (II),Proje gösterimi; konularını içermektedir.

1. 1

   Develops artificial intelligence and computer vision applications in resource constraint platforms

   Öğretim yöntemi: Örnek Olay Yöntemi · Değerlendirme: Proje Görevi

2. 2

   Uses Nvidia Jetson platform

   Öğretim yöntemi: Örnek Olay Yöntemi · Değerlendirme: Proje Görevi

HAFTALIK PLAN

1. HAFTA 1

   Linux işletim sistemine giriş

2. HAFTA 2

   Nvidia Jetson Nano kurulum

3. HAFTA 3

   Yüz tespiti uygulaması

4. HAFTA 4

   CSI kamera kurulumu ve kullanımı

5. HAFTA 5

   OpenCV'deki GPU fonksiyonlarından faydalanma

6. HAFTA 6

   Optik akış ve obje takibi uygulamaları

7. HAFTA 7

   OpenCV DNN modül kullanımı

8. HAFTA 8

   TensorRT ile model optimizasyonu ve kullanımı

9. HAFTA 9

   Mediapipe kullanımı

10. HAFTA 10

    Tesseract kullanımı

11. HAFTA 11

    Nvidia Jetson GPIO kullanımı

12. HAFTA 12

    Sömestr projesi çalışmaları (I)

13. HAFTA 13

    Sömestr projesi çalışmaları (II)

14. HAFTA 14

    Proje gösterimi

DEĞERLENDİRME

• Ara Sınavın Başarıya Oranı30%
• Genel Sınavın Başarıya Oranı70%

ÖĞRETİM ELEMANLARI

• Prof.Dr. Bahadır Kürşat GÜNTÜRKKOORDİNATÖR
• Assist.Prof. Mustafa TÜRKBOYLARI