3D-CNN, 3 Boyutlu Konvolüsyonel Sinir Ağları ile Obje Tanıma

Name: 3D-CNN, 3 Boyutlu Konvolüsyonel Sinir Ağları ile Obje Tanıma
Rating: 3.5 (35 reviews)

Kursumuzda, Endüstri 4.0 ve Otonom Sürüş uygulamalarında kullanılan 3 boyutlu Obje sınıflandırma öğretilmektedir.

Last updated 9/2019

Turkish

What you'll learn

Python programlama dilinde uygulamalar yaparak kodlama becerisi geliştireceksiniz
3 Boyutlu nesneler ile çalışmayı öğreneceksiniz
Autodesk Meshmixer ve SpaceClaim programlraı ile CAD geometrilerle çalışabileceksiniz
3 boyutlu geometrilerin, 3 boyutlu matrislere nasıl yazdırılacağını öğreneceksiniz.
Keras ile bir derin öğrenme modeli oluşturabileceksiniz
One Hot Encoding yöntemini öğreneceksiniz.
Konvolüsyonel (Evrişimsel) Sinir Ağlarını öğreneceksiniz.
3 boyutlu Konvolüsyonel Sinir Ağı oluşturabileceksiniz.
3D CNN ağı oluşturarak 3 boyutlu objeleri sınıflandırabileceksiniz.

4 sections • 26 lectures • 3h 1m total length

3D CNN & ModelNET ve Obje Sınıflandırma Hakkında7:15
OFF Dosya Formatı Hakkında Bilgiler2:47
ModelNET Dosyalarının İncelenmesi ve One Hot Encoding Tanımı9:27
Voxelization ve Temelleri11:01
OFF & WRL Dosyalarının Voxel Veriye Çevrilmesi11:36
Binvox.exe Uygulaması Özellikleri (Yazılı)4:19
CAD Dosyalarını Otomatik WRL dosyasına çevirme13:28
Voxel Verinin 3 Boyutlu Matrise Aktarılması14:49
Expand Dim ile Keras kütüphanesine uygun matris dönüşümü5:37
Etiketleme ve One Hot Encoding Yöntemi10:17
One Hot Encoding (Yazılı)3:00
Eğitim Verisinin, Eğitim ve Test verisi olarak ayrılması4:59
3D-CNN 3 Boyutlu Konvolüsyonel Sinir Ağı Mimarisinin Keras ile Oluşturulması15:01
Konvolüsyon Filtreleri ve Pooling İşlemleri Hakkında (Yazılı)1:11
Aktivasyon Fonksiyonları (Yazılı)2:47
Optimizer'lar ve Özellikleri (Yazılı)0:46
Modeli Compile etme ve Model Özetini görüntüleme6:55
Modeli Eğitme ve eğitilen modelin kaydedilmesi7:47
Modeli Konvolüsyon kullanmadan inşaa etme ve kıyaslama0:46
Ayrıntıları ile Özet7:48

Merhaba Değerli Öğrenciler,

Sizler için günümüzün en önemli meselelerinden olan derin öğrenme, endüstri 4.0 ve tasarım algoritmaları gibi konuları kapsayan bir kurs hazırladım.

Özellikle Makine ve Endüstri mühendisleri için faydalı bir kaynak olacağını düşündüğüm kursumda temel olarak şunları öğreneceğiz.

- Python ile programlama

- 3 Boyutlu Nesneler & Objeler

- Derin Öğrenme Algoritmaları

- Keras ile 3D-CNN mimarisi oluşturma

- Eğitim ve Test verilerini oluşturma

- Farklı mimariler arasındaki farkları kıyaslama

Bunlarında yanında bu uygulamaları yaparken dikkat etmemiz gerekenleri ve bazı spesfik özellikleri de göstermeye çalışacağım.