BİLGİ PAKETİ / DERS KATALOĞU
| YAZILIM MÜHENDİSLİĞİ (İNGİLİZCE) | |||||
| Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey | ||
Ders Genel Tanıtım Bilgileri
| Ders Kodu: | 1413002005 | ||||||||
| Ders İsmi: | Image Processing | ||||||||
| Ders Yarıyılı: | Güz | ||||||||
| Ders Kredileri: |
|
||||||||
| Öğretim Dili: | EN | ||||||||
| Ders Koşulu: | |||||||||
| Ders İş Deneyimini Gerektiriyor mu?: | Hayır | ||||||||
| Dersin Türü: | Department Elective | ||||||||
| Dersin Seviyesi: |
|
||||||||
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze | ||||||||
| Dersin Koordinatörü: | Dr.Öğr.Üyesi Adem ÖZYAVAŞ | ||||||||
| Dersi Veren(ler): | |||||||||
| Dersin Yardımcıları: |
Dersin Amaç ve İçeriği
| Dersin Amacı: | Bu ders kapsamında temel olarak biyomedikal veriler üzerinde ileri sayısal işaret, görüntü işleme, örüntü tanıma ve makine öğrenmesi yöntemlerinin öğretilmesi amaçlanmaktadır. Dersin temel amacı öğrencilerin bu alandaki matematiksel, bilimsel ve hesapsal analiz yeteneklerinin arttırılmasıdır. Bu bağlamda ders içeriğinde biyomedikal verilerin elde edilmesi, özelliklerinin değerlendirilmesi, ön işleme adımlarının neden ve uygulamalarının öğretilmesi (gürültü giderimi, filtreleme, pekiştirme, boyut indirgeme vb…), özellik çıkarımı, modelleme, eğiticisiz ve eğiticili öğrenme konularının yansıra yarı-eğiticili, topluluk ve derin öğrenme konularına da değinilecektir. Ayrıca öğrencilerin hesapsal yeteneklerinin arttırılması için temel biyomedikal uygulamalar üzerinde Matlab ve Python tabanlı bireysel/grup projeleri yürütülecektir. |
| Dersin İçeriği: | Biyomedikal işaret ve görüntülerin özellikleri; İşaret ve görüntü işlemede kullanılan dönüşüm yöntemleri; İşaret ve görüntülerde gürültü giderimi; İşaret ve görüntü filtreleme yöntemleri; İşaret ve görüntü filtreleme yöntemleri; Doğrusal ve doğrusal olmayan boyut indirgeme yöntemleri; İstatistiksel, şekilbilimsel ve uzamsal öznitelik çıkarım yöntemleri; İşaret ve görüntü işlemede eğiticili öğrenme yöntemleri; İşaret ve görüntü işlemede eğiticisiz öğrenme yöntemleri; Yarı-eğiticili, topluluk ve derin öğrenme yöntemleri. |
Öğrenme Kazanımları
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||
Ders Akış Planı
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Biyomedikal işaret ve görüntülerin elde edilmesi ve karakteristikleri | Robotics, mechatronics, and artificial intelligence, Newton C. Braga, Elsevier, 2002. |
| 2) | İşaretlerin istatistiksel karakteristiklerinin analizi (Momentler, güç, enformasyon, ilinti...) | Robotics, mechatronics, and artificial intelligence, Newton C. Braga, Elsevier, 2002. |
| 3) | Sayısal işaret işleme temelleri, örnekleme, nicemleme | Robotics, mechatronics, and artificial intelligence, Newton C. Braga, Elsevier, 2002. |
| 4) | Frekans analizi, Dönüşüm yöntemleri I: DFT, DCT, STFT | Robotics, mechatronics, and artificial intelligence, Newton C. Braga, Elsevier, 2002. |
| 5) | Dönüşüm yöntemleri II: Dalgacık dönüşümü | |
| 6) | Görüntü işleme temelleri | Robotics, mechatronics, and artificial intelligence, Newton C. Braga, Elsevier, 2002. |
| 7) | Görüntü işlemede gürültü giderimi | Robotics, mechatronics, and artificial intelligence, Newton C. Braga, Elsevier, 2002. |
| 8) | Ara Sınav | Robotics, mechatronics, and artificial intelligence, Newton C. Braga, Elsevier, 2002. |
| 9) | Filtreleme ve pekiştirme yöntemleri | Robotics, mechatronics, and artificial intelligence, Newton C. Braga, Elsevier, 2002. |
| 10) | İşaret ve görüntülerin eğiticili öğrenme yöntemleriyle analizi | Robotics, mechatronics, and artificial intelligence, Newton C. Braga, Elsevier, 2002. |
| 11) | Boyut azaltma ve doğrusal/doğrusal olmayan dönüşüm yöntemleri | Robotics, mechatronics, and artificial intelligence, Newton C. Braga, Elsevier, 2002. |
| 12) | Biyomedikal işaret ve görüntüler için örüntü tanıma ve makine öğrenmesinin temelleri | Robotics, mechatronics, and artificial intelligence, Newton C. Braga, Elsevier, 2002. |
| 13) | İşaret ve görüntülerin eğiticisiz öğrenme yöntemleriyle analizi | Robotics, mechatronics, and artificial intelligence, Newton C. Braga, Elsevier, 2002. |
| 14) | İşaret ve görüntülerin eğiticili öğrenme yöntemleriyle analizi | Robotics, mechatronics, and artificial intelligence, Newton C. Braga, Elsevier, 2002. |
| 15) | İşaret ve görüntülerin yarı-eğiticili, topluluk ve derin öğrenme yöntemleriyle analizi | Robotics, mechatronics, and artificial intelligence, Newton C. Braga, Elsevier, 2002. |
| 16) | Final Sınavı | Robotics, mechatronics, and artificial intelligence, Newton C. Braga, Elsevier, 2002. |
Kaynaklar
| Ders Notları / Kitaplar: | Okutman Notları |
| Diğer Kaynaklar: | Lecture Notes |
Ders - Program Öğrenme Kazanım İlişkisi
| Ders Öğrenme Kazanımları | 1 |
2 |
3 |
|||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Program Kazanımları | ||||||||||
| 1) Matematik, fen bilimleri ve bilgisayar mühendisliği konularında yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri mühendislik problemlerini modelleme ve çözme için uygulayabilme becerisi. | ||||||||||
| 2) Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. | ||||||||||
| 3) Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. | ||||||||||
| 4) Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. | ||||||||||
| 5) Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. | ||||||||||
| 6) Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. | ||||||||||
| 7) Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi. | ||||||||||
| 8) Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. | ||||||||||
| 9) Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi. | ||||||||||
| 10) Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi. | ||||||||||
| 11) Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. | ||||||||||
Ders - Öğrenme Kazanımı İlişkisi
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
| 1) | Matematik, fen bilimleri ve bilgisayar mühendisliği konularında yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri mühendislik problemlerini modelleme ve çözme için uygulayabilme becerisi. | |
| 2) | Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. | |
| 3) | Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. | |
| 4) | Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. | |
| 5) | Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. | |
| 6) | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. | |
| 7) | Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi. | |
| 8) | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. | |
| 9) | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi. | |
| 10) | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi. | |
| 11) | Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. |
Öğrenme Etkinliği ve Öğretme Yöntemleri
| Ders | |
| Ödev |
Ölçme ve Değerlendirme Yöntemleri ve Kriterleri
| Yazılı Sınav (Açık uçlu sorular, çoktan seçmeli, doğru yanlış, eşleştirme, boşluk doldurma, sıralama) | |
| Ödev |
Ölçme ve Değerlendirme
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Devam | 10 | % 10 |
| Projeler | 1 | % 20 |
| Ara Sınavlar | 1 | % 30 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu Sınavı | 1 | % 40 |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 60 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 40 | |
| Toplam | % 100 | |
İş Yükü ve AKTS Kredisi Hesaplaması
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Süre (Saat) | İş Yükü |
| Ders Saati | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışması | 35 | 3 | 105 |
| Ara Sınavlar | 1 | 2 | 2 |
| Final | 1 | 3 | 3 |
| Toplam İş Yükü | 152 | ||