Hoş Geldiniz,
Misafir
.
Oturum Aç
.
English
NİNOVA
DERSLER
YARDIM
HAKKINDA
Neredeyim:
Ninova
/
Dersler
/
Fen Bilimleri Enstitüsü
/
MBL 616E
/
Dersin Bilgileri
Fakülteye dön
Ana Sayfa
Dersin Bilgileri
Dersin Haftalık Planı
Değerlendirme Kriterleri
Dersin Bilgileri
Dersin Adı
Türkçe
Mimari Tasarımda Yapay Görme Uygulamaları
İngilizce
Computer Vision Applications in Architectural Design
Dersin Kodu
MBL 616E
Kredi
Ders
(saat/hafta)
Uygulama
(saat/hafta)
Labratuvar
(saat/hafta)
Dönem
2
3
3
-
-
Dersin Dili
İngilizce
Dersin Koordinatörü
Hülya Yalçın
Dersin Amaçları
1. Yapay görme konusunda temel bilgileri öğretmek,
2. Temel yapay görme algoritmalarını öğretmek ve program geliştirme,
3. Yapay görme tekniklerinin özellikle mimari tasarım problemlerinin çözümüne yönelik kullanımını öğretmek.
Dersin Tanımı
Mimari tasarımda yapay görme uygulamarına yönelik görüntü işleme algoritmalarının analizi. Yapay görmenin teorisi ve pratik uygulamarına giriş; bir görüntüyü oluşturan nesneleri tanıma ve süreçleri anlama. Derste işlenecek belli başlı konular: optik teoremi, görüntü gösterimi, öznitelik çıkarımı, görüntü işleme, nesne tanıma, öznitelik seçimi, olasılıksal çıkarım, görsel analiz ve organizasyon, bölütleme, özniteliklere dayalı görüntü eşleştirme, 3B derinlik verisi işleme. Dersin öncelikleri: kavramlar ve tekniklerin öğrenilmesi ve bu tekniklerin özellikle mimari tasarımda gerçek görüntü işleme problemlerinin çözümü icin Matlab’e çevrilmesi.
Dersin Çıktıları
Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenci;
1. Yapay görme konusunda temel bilgiler,
2. Temel algoritmalar ve bunları kullanarak program geliştirme,
3. Bu algoritmaların diğer alanlarda nasıl kullanıldığı hakkında bilgi edinme
4. Bu algoritmaları mimari tasarım uygulamalarında kullanma
konularında temel bilgileri edinip, çalışmalarında kullanabilme becerisine sahip olacaktır.
Önkoşullar
Gereken Olanaklar
Diğer
Ders Kitabı
- Richard Szeliski, Computer Vision: Algorithms and Applications, Microsoft Research (online book), 2010.
Diğer Referanslar
- Richard Hartley and Andrew Zisserman, "Multiple View Geometry in Computer Vision", Cambridge University Press, March 2004.
- David Forsyth and Jean Ponce, Computer Vision: A Modern Approach, Prentice-Hall, 2003.
- Gary Bradski and Adrian Kaehler, "Learning OpenCV: Computer Vision with the OpenCV Library", Oreilly, 2008.
Dersler
.
Yardım
.
Hakkında
Ninova, İTÜ Bilgi İşlem Daire Başkanlığı ürünüdür. © 2024