MERKEZ ADANA ŞUBE ANKARA ŞUBE ANTALYA ŞUBE BURSA ŞUBE DENİZLİ ŞUBE DİYARBAKIR ŞUBE ESKİŞEHİR ŞUBE GAZİANTEP ŞUBE İSTANBUL ŞUBE İZMİR ŞUBE KOCAELİ ŞUBE MERSİN ŞUBE SAMSUN ŞUBE TRABZON ŞUBE

   · MİSEM Giriş Sayfası

 MİSEM

   · 

MİSEM HAKKINDA

   · 

MİSEM MEVZUATI

   · 

MİSEM HABERLER

 

 
EĞİTİMLER

   · 

SMM EĞİTİMLERİ

   · 

EĞİTİMLER

   · 

BİLİŞİM GÜVENLİĞİ

   · 

BİLGİSAYAR

   · 

SEMİNERLER

   · 

DİL EĞİTİMİ

 

 
EĞİTİM PROGRAMI

   · 

EĞİTİMLER

   · 

DÜZENLENECEK EĞİTİMLER

   · 

DÜZENLENMİŞ OLAN EĞİTİMLER

 

 
MİSEM DIŞI EĞİTİM PROGRAMI

   · 

EĞİTİMLER

   · 

DÜZENLENECEK EĞİTİMLER

   · 

DÜZENLENMİŞ OLAN EĞİTİMLER

 
MİSEM ONLİNE BAŞVURU

DİĞER EĞİTİMLER ONLİNE BAŞVURU

· 

GENEL

· 

SMM

· 

ÜYELİK İŞLEMLERİ

· 

MİSEM

· 

EMO E-POSTA

· 

FERDİ KAZA SİG.

· 

İMZA YETKİSİ

· 

ENERJİ VERİMLİLİĞİ

· 

SORUN SÖYLEYELİM

· 

ENERJİ KİMLİK BELG.

· 

ENAZ (ASGARİ) ÜCRETLER

· 

YAPI DENETİM

· 

E-İMZA

· 

MESLEKİ SORUMLULUK SİGORTASI

· 

LPG SORUMLU MÜDÜRLÜK

· 

EMBK

KURS.19.02 PYTHON İLE GÖRÜNTÜ İŞLEME


 

Eğitimin Amacı

 

 Üyelerimizin mesleki gelişimlerine katkıda bulunmak.

   

Eğitimin İçeriği

 

*Katılımcıların kişisel bilgisayarlarını getirmesi gerekmektedir. 

Temel Python ve Numpy:

Değişkenler, döngüler, fonksiyonlar, sınıflar; N boyutlu diziler ile vektör ve matris işlemleri

Python ve OpenCV ile görüntü işleme:

Dijital görüntünün yapısı, fotoğraf/video okuma ve yazma, kamera akışını işleme, yeniden boyutlandırma, kırpma, döndürme

Temel yapay zeka kavramları:

Sinir ağı, öğrenme kuralı, öğrenme hızı, optimizasyon ve kayıp fonksiyonları, aşırı ya da eksik uyumlama

Önceden eğitilmiş görüntü sınıflandırma modellerinin kullanımı:

ResNet, VGG16 ve VGG19, Inception modelleri

Kendi görüntü sınıflandırma veri setimizi oluşturma:

Görsel arama API‘larını kullanma

Basit CNN mimarisi ile görüntü sınıflandırma:

Keras ve Tensorflow

Önceden eğitilmiş görüntü sınıflandırma modellerini kendi veri setimiz için yeniden eğitme: Transfer learning

Önceden eğitilmiş görüntü sınıflandırma modellerinin daha yüksek doğrulukla yeniden eğitilmesi: Finetuning

Gelişmiş görüntü sınıflandırma modellerinin sıfırdan eğitilmesi:

TinyVGGNet Mimaris

Gelişmiş görüntü sınıflandırma modellerinin sıfırdan eğitilmesi:

MobileNetV2 Mimarisi

Son dokunuşlar:

Eğitilen modeli kaydetme, kestirim için optimize etme ve yeniden yükleme

   

04.02.2019 /06.02.2019 /13.02.2019 /15.02.2019 /18.02.2019 /20.02.2019 /22.02.2019

(7 GÜN 21 SAAT)

ANKARA ŞUBE

Eğitimin Saatleri:
19:00 - 22:00

Katılımda Aranacak Şartlar

 

 EMO Üyesi, EMO-Genç Üyesi Olmak,

Not:EMO dışında TMMOB‘a bağlı bir meslek örgütüne üye olanlar EMO Ankara Şubesi Eğitim Merkeziyle iletişime geçerek boş kontenjan kaldığında eğitime katılabileceklerdir.

Aidat borcu olmamak

Eğitim ücretini yatırmış olmak 

   

Ücretler

 

Seminer Ücret: ***175***TL
Belge Ücreti: -

   

Eğitim Yeri İletişim Bilgileri

 

TMMOB Elektrik Mühendisleri Odası Ankara Şubesi
Ihlamur Sok. No:10 KIZILAY – ANKARA
Telefon: 0 312 231 44 74 Faks: 0 312 232 10 88
e-Posta:

Sayfayı Yazdır



 
Oda aidatlarınızı kredi kartınızla güvenli bir ortamda ödeyebilirsiniz.
ÜYE HAKLARI VE GÜVENLİ AİDAT ÖDEME
 

COPYRIGHT © 2005-2019 TMMOB ELEKTRİK MÜHENDİSLERİ ODASI GENEL MERKEZİ
IHLAMUR SOKAK NO:10 KIZILAY/ANKARA
TEL: +90 (312) 425 32 72 (PBX) - FAKS: +90 (312) 417 38 18



Diğer birimlerin iletişim bilgileri için tıklayınız

 
 
KEY İnternet Hizmetleri