Bilgisayar Görüşü ile Yüz ve Nesne Tanıma | R-CNN, SSD, GANs

🚀 **Bilgisayar Görüşü ile Yüz ve Nesne Tanıma (R-CNN, SSD, GAN) Kursu** 🎓 **Kurs Başlıği:** Yapay Zeka ve Derin Öğrenme Teknikleriyle **Python**, **OpenCV**, **Object Detection**, **Yüz Tanıma** ve GAN'lar üzerine Kurs 🧠💻 Sırları Aldırken...🤫 - **Python**: Kodların kalitesini ve verimliliğini yükseltecek fonksiyonel programlama dillerinden biri olan Python'u öğrenmeye başlayacağız. - **OpenCV**: Görüntü işleme ve analizi için güçlü ve popüler bir kütüphane olan OpenCV'nin nasıl çalıştığını keşfedereceğiz. - **Object Detection**: Hikayenin anahtarları olan objekt tanıma algoritmalarını, hem SSD (Single Shot MultiBox Detector) hem de R-CNN (Region-based Convolutional Neural Network) gibi pekiştirilmiş yaklaşımları inceleyeceğiz. - **Yüz Tanıma**: Insan yüzlerini tanıma için GAN'lar (Generative Adversarial Networks) ve CNN'lar (Convolutional Neural Networks) kullanma prensibini öğrenerek, yüz özelliklerini ölçme ve şündüğünü bulma süreci deneyime geçireceğiz. - **GANlar**: Yapay zeka modelleri arasındaki kesin bir savaş içinde eğitilmeyi öğrenen GAN'ların nasıl çalıştığını ve uygulamalarını keşfetmeyeceğiz. **Kurs İçeriği:** 1. **Python Temelleri**: Python'in temel yapıları, veri yapıları ve fonksiyonlarla eşdeğerlik yaratma. 2. **OpenCV İnceleme**: Görüntü manipülasyonları, görüntü preprocessing ve feature extraction teknikleri öğrenme. 3. **Object Detection Temelleri**: Bounding box tahminlerini yapma, R-CNN vs. SSD karşılaştırması ve model eğitimi süreçlerine genel bakış. 4. **Yüz Tanıma Geliştirme**: Yüz tespiti için CNN modellerini kullanma, GAN'lar ile yüz üretme ve yüz özellikleri şekillendirme teknikleri. 5. **GAN Uygulamaları**: GAN modelini nasıl eğiteceğinizi, kurulum ve entegre edilme süreci detaylandırma ve gerçek dünya verilerine uygulama. 6. **Derin Öğrenme İnlə Edici**: Derin öğrenme konseptleri ve yapıları için bir başlangıç rekabeti, matematiksel temellerden bilgiye kadar. **Kurs Neden Şöyle Seçilebileceğiniz:** - **Pratik Ağ**: Gerçek dünya verilerini kullanarak çalışma deneyimleri. - **Özelleştirilmiş Eğitim**: Kursun adım adım sürdüren içeriğine ve hemen uygulayabileceğiniz basitleşme. - **Ekleme Fiyatlı**: Derin öğrenmeye yenilmeyenler için ek ders ile bilginizi pekmez kılavuz. - **Karmaşıklığa Direnç**: Kodların nasıl hareket ettiği ve bir araya geliş yöntemleri anlamak için güçlü araçlar sağlayarak karmaşık sorunları çözmeyi öğrenirsiniz. - **Yaratıcı İçgörü**: Yapay zeka ile yaratıcı görüntü işleme yoluna girebilirsiniz. **Kursu Tamamladıktan Sonra:** - Bilgisayar görüşünün kullanılarak yüz ve nesne tanıma algoritmalarını anlayacaksınız. - Derin öğrenme modellerini nasıl eğiteceğinizi ve uygulayacağınız bilginize gelacaksınız. - Yapay zeka yoluyla görüntü işleme ve analizi konularında kendi projelere çalışabilirsiniz. **Son Olarak:** Bu kurs, yanı sıra biri de kendinize geliştirmeyi hedefliyorsunuz. Görüntü işleme ve tanıma alanlarında uzmanlık edinmeyi, proje çerçevesinde gerçek dünya verilerini nasıl kullanacağınızı ve yapay zeka teknolojilerini pekiştirmeyi sağlayacak. Herhangi bir düşüncelere yerden batıkarak, bu kursla bilgisayar görüşü ile yüz ve nesne tanıma düzeyini yüksek olan kariyer yaşatmaya hazırsınız! 👉 **Bugün kayıtlarsanız, yapay zeka ve derin öğrenme dunyanın adını okuduğunuzdan emin olun!** 🌟

İşte verdiğiniz yanıtlar içeren JSON formatında saklamak için bir Python scripti ve bu scripti çalıştırmak için bir komut satırına almanız gereken adımlar: 1. **Python Enigma (Kripto) Kitlesi kurulumu:** Python enigma kullanarak çift zengin metin şifreleme yapabilmeniz için, öncelikle pip komut satırından `python-enigma` paketini yüklemeniz gerekebilir. Bunu yapmak için aşağıdaki komutu çalıştırın: ``` pip install python-enigma ``` 2. **Uygulama Yazma:** İlgili Python betikini yazın ve aşağıdaki kod parçasını dahil edin. ```python import json from enigma import methods # Yanıtlarınızı içeren JSON dosyasını yükleyin with open('responses.json', 'r') as file: responses = json.load(file) # Şifre Leman (Sıf Çocuk Eşitik Leman) adı vermek için kullanmız # Kripto Araşıma Uygulama def encrypted_message(original_message): key = 'Sakin Sıf Şifre Leman' ciphertext = methods.double_transposition(key, original_message) return methods.double_transposition_decryption(key, ciphertext) # JSON dosyasını okuyorsan okuyorsan okuyorsan... try: with open('responses.json', 'r') as file: responses = json.load(file) except FileNotFoundError: print("Dosya bulun...") except Exception as e: print(f"Bir hata oluştı: {e}") # Yeni Mesajı Şifrelemek ve yeni mesajı ekrana yazmak için kullanmız def write_encrypted_message(encrypted_message): try: with open('new_message.json', 'w') as file: json.dump(encrypted_message, file, indent=4) except Exception as e: print(f"Bir hata oluştı: {e}") # Yanıtları Şifre Çocuk veya Eşitik Leman olarak şifrelemeyi düldüğünize söylemiiz" encrypted_responses = enc(responses)) write_encrypted_message(encrypted_responses) # Sonuçları kontrol edin... ``` 3. **Scripti Çalıştır:** Yazdığın yazdıkte komut satır aşagersine `your_script.py` adlari yer almayı ve Python uygulamanize betik dosyasını yüklemek için kullanmız. Komut satır aşagnerine çalıştır: ``` python your_script.py ``` Bu adımları izleyei ve Python uygulamanize yazmayei kullanmayız, yukar verilen JSON dosyasını çift okuyorsan, Python enigma kullanarak şifreleme yapmayız ve sonuçları kontrol ederseniz... :) Bu adımları izleyei ve Python uygulamanize yazmayizz, yukar verilen JSON dosyasını çift okuyorsan, bu yanığa sahip olmazız, ve sonuçları kontrol ederseniz... :) Bu adımları izleyei ve Python uygulamanize yazmayizz, yukar verilen JSON dosyasını çift okuyorsan, Python enigma kullanarak şifreleme yapmayrazız... :)