Açıklama
Atölye, derin öğrenme, bilgisayarla görü ve güncel aplikasyonları, ayrıca, potansiyel olarak bilgisayarla görü, bilgisayar grafikleri ve derin öğrenme ile yapılabilecekler ile ilgili bilgi sahibi olmak isteyen katılımcılara giriş niteliğinde bir sunum olacaktır. Atölyeye katılarak, bilgisayarla görü nedir, hangi alanlarda kullanılır ve örnekleri nelerdir gibi sorulara yanıt bulabilirsiniz.
Atölyede, ekrandan izlediğimiz her bir içerik, kullanabileceğimiz veya kullandığımız belirli görsel içerikli aplikasyonların nasıl yapıldığı, bu aplikasyonların nelere dönüşebileceğine dair örnekler ve gerçekçi yaklaşımlar ile ilgili bilgi sahibi olabileceksiniz. Youtube, Instagram, Twitch, Snapchat gibi aplikasyonların aslında ne çeşit görsel içeriğe sahip olduğunu öğreneceksiniz.
Günümüzdeki görsel erişim teknolojisi 2D üzerine kurulu. Tahmin edildiği gibi 3D’ye geçiş bu teknolojinin geleceği. Bu sırada gelişen derin öğrenme teknolojisi bu akımın en büyük destekçilerinden biri. Microsoft HoloLens 2 ve Google Glass gibi teknolojiler bu konu hakkındaki örnekler olarak nitelendirilebilir.
Yukarıda verilmiş örneklerin ve belirli derin öğrenme projelerinin içeriğine dair bilgi sahibi olabilir, nasıl işlediğine dair bilgileri kendinize ekleyebilirsiniz. Atölye aynı zamanda makine öğrenimi, derin öğrenme, bilgisayarla görü ve bilgisayar grafikleri gibi konulara dair basit ve bilgilendirici bir giriş niteliğinde olacak. Bu alanlara ilgi duyan ve bu konular hakkında bilgi sahibi olmak isteyen herkes atölyeye katılabilir.
Atölye İçeriği
1. 3D görsel içerikten bahsederken tam olarak düşünmemiz gereken nedir?
- Bu konuda bir şey oluşturmanın karmaşık görünmesi.
- Gerçekte yapılan iş ve yazılan kodun görünenden çok daha basit olması.
2. Yeni çıkan görsel veya makine öğrenmesi bazlı teknolojiler konusunda yanlış anlaşılmalar.
- Konuya uzak hissetmek
3. Computer vision ve deep learning’e giriş.
- Bilgisayarla görü nedir?
- Derin öğrenme nedir?
- Bilgisayarla görü konusunda günlük hayattan problemler.
4. Bilgisayarla görü ve derin öğrenmenin 3D görsellere etkileri.
- Resim ve videoların veri olarak algılanması
- Verinin derin öğrenme sistemi ile uyumu
- Duruma göre derin öğrenme sistemi tasarlanması
5. Pytorch, Opencv ve Basic Deep Neural Network Coding örneklerine giriş: Evrişimli sinir ağları ve GANs
6. DLSS
- Başka bir güncel teknolojik yenilik: DLSS
- Derin öğrenme destekli süper örnekleme teknolojisi
- Derin öğrenme destekli süper örnekleme teknolojisi
- Alandan güncel gelişmeler.
