Ayrıntıları İncele

Yapay Zeka Destekli Görüntü Ä°ÅŸleme Atölyesi 

SAMSUN

SON BAÅžVURU TARÄ°HÄ°: 18.01.2026

EĞİTÄ°M TARÄ°HÄ°: 26.01.2026 - 30.01.2026

EĞİTÄ°M SÜRESÄ°: 40 Saat

EĞİTÄ°M BEDELÄ°: Ücretsiz

EĞİTÄ°M SEVÄ°YESÄ°: Ä°leri

EĞİTÄ°M ORTAMI:Yüz Yüze

HEDEF KÄ°TLE: Üniversite 3. ve 4. Sınıf ÖÄŸrencileri ve Mezunlar

YAÅž SINIRI: 30 YaÅŸ Altı

ATÖLYENÄ°N AMACI

Katılımcıların;

• Görüntü iÅŸleme alanındaki temel kavramları uygulamalı olarak öÄŸrenmelerini ve bu temeller üzerine yapay zekâ ile derin öÄŸrenme tabanlı yöntemleri entegre edebilmelerini saÄŸlamaktır.
• Görüntü iyileÅŸtirme ve filtreleme tekniklerinden baÅŸlayarak, üretken yapay zekâ (GAN) tabanlı görüntü tamamlama ve derin öÄŸrenme tabanlı nesne tespiti uygulamalarına kadar uzanan uçtan uca bir görüntü iÅŸleme sürecini kavramaları ve gerçek dünya problemlerine yönelik iÅŸlevsel yapay zekâ çözümleri geliÅŸtirebilecek yetkinliÄŸe ulaÅŸmaları hedeflenmektedir.

ATÖLYENÄ°N Ä°ÇERİĞİ

Gün 1: 

•  Piksel tabanlı görüntü iÅŸlemleri
•  Kontrast artırma ve histogram eÅŸitleme
• Gürültü giderme (Gaussian, Median vb.)
• Kernel ve konvolüsyon uygulamaları Sobel
• Prewitt ve Laplacian ile kenar tespiti

Gün 2: 

• Canny kenar tespiti uygulamaları
• Erosion ve dilation iÅŸlemleri
• Opening–closing uygulamaları
• Segmentasyon öncesi görüntü hazırlığı

Gün 3: 

• GAN mimarisinin incelenmesi
• Görüntü inpainting uygulamaları
• DüÅŸük kaliteli görüntülerin iyileÅŸtirilmesi
• PSNR ve SSIM ile kalite deÄŸerlendirme

Gün 4: 

• Veri seti hazırlama ve etiketleme
• Nesne tespiti modeli eÄŸitimi
• Test ve çıktı analizi
• Performans deÄŸerlendirme

Gün 5: 

• Segmentasyon veri seti oluÅŸturma
• Segmentasyon modeli eÄŸitimi
• Maske üretimi ve görselleÅŸtirme
• IoU ve Dice metrikleri ile deÄŸerlendirme

ATÖLYEYE KÄ°MLER KATILABÄ°LÄ°R?

• 30 yaÅŸ altı  3. ve 4. sınıf üniversite öÄŸrencileri
• 30 yaÅŸ altı en az ön lisans mezunları

ATÖLYEYE KATILIM Ä°ÇÄ°N ÖN KOÅžULLAR

• 20 Ocak 2026 tarihinde çevrim içi sınav yapılacak olup en yüksek puanı alan ilk 25 öÄŸrenci atölyeye gelmeye hak kazanacaktır. Çevrim içi sınav konuları kapsamında en geç 18 Ocak 2026 23:59’a kadar BTK Akademi çevrim içi eÄŸitim portali üzerinden aÅŸağıdaki eÄŸitimi %100 oranda tamamlamanız tavsiye edilmektedir.
• Ön eleme amaçlı çevrim içi sınav www.btkakademi.gov.tr üzerinden yapılacaktır.Atölyeye baÅŸvuran ve ön koÅŸulları saÄŸlayan herkes çevrim içi sınava girmeye hak kazanacaktır. Sınav soruları çoktan seçmeli olup, tavsiye olarak belirtilen eÄŸitimlerin içeriÄŸini kapsayacaktır.
• Sınav Tarihi ; 20.01.2026

  EÄŸitim Adı	Süre	Zorunluluk
  Derin ÖÄŸrenme ile Görüntü Ä°ÅŸleme Pratikleri	13 saat 9 dk	Tavsiye
  Veri Bilimi için Python ve Tensorflow	15 saat 57 dk	Tavsiye
  Python ile Programlamaya GiriÅŸ	13 saat 42 dk	Tavsiye

EĞİTİM TARİH VE SAATLERİ

26.01.2026 - 30.01.2026

EĞİTÄ°M HAKKINDA GENEL BÄ°LGÄ°LENDÄ°RME VE ÖNEMLÄ° UYARILAR

• BTK Akademi tarafından gerçekleÅŸtirilen tüm faaliyetler ücretsizdir.
• EÄŸitime katılımcıların kendi bilgisayarları ile katılmaları gerekmektedir.
• Konaklama, ulaşım ve yeme-içme katılımcılara aittir.
• EÄŸitim kontenjanı 25 kiÅŸidir.
• Katılımcılardan sınav sonucu en yüksek olan ilk 25 kiÅŸi WhatsApp grubuna davet edilecektir. Davette belirtilen süre içinde gruba katılım isteÄŸi göndermeyen katılımcıların yerine yedek listeden katılımcı alınacaktır.
• EÄŸitim sonunda geliÅŸtirilen projeler deÄŸerlendirilerek en iyi 3 projenin sahibi Samsun Teknopark Firmalarında staj yapmaya hak kazanacaktır. 
• EÄŸitimde %80 devam koÅŸulu bulunmaktadır. %20 üstü devamsızlığı olan katılımcının kaydı programdan otomatik olarak silinecektir.
• Devamsızlık nedeniyle kaydı silinen katılımcı kara listeye alınacak ve 3 yıl içerisinde yapılacak olan hiçbir BTK Akademi eÄŸitiminden faydalanamayacaktır.
• EÄŸitimi tamamlayan katılımcılar “BaÅŸarı Sertifikası” almaya hak kazanacaktır.
• EtkinliÄŸe kayıt yaptıran tüm adaylarla e-posta ve telefon numarası (Whatsapp) yoluyla iletiÅŸim saÄŸlanacaktır. E-posta adreslerinizin ve telefon numaralarınızın doÄŸru olduÄŸundan emin olunuz.
• Adaylar süreç içerisinde karşılaÅŸtıkları tüm problemleri destek@btkakademi.gov.tr adresine iletebilirler.