Program Akışı
1. Gün
07:30 - 08:00 Kesin Kayıt
08:00 - 08:45
Python'a Giriş: Değişkenler ve Veri Tipleri
09:00 - 09:45
Koşullar, Döngüler ve Fonksiyonlar
10:00 - 10:45
Dijital Görüntülerin Temelleri: Piksel Mantığı ve Renk Uzayları
11:00 -11:45
Basit Görüntü İşleme Uygulamaları
12:00 -12:45
Python ile Görüntü Okuma ve Görselleştirme
12:45 - 13:55 Kahve Arası
14:00 - 14:45
Uygulamalı Pratik: Temel Python Betikleriyle Görüntü Analizi
15:00 -15:45
Hata Ayıklama ve Debugging Teknikleri
16:00 -16:45
Görüntü İşleme Kütüphanelerine Giriş: scikit-image
17:00 -17:45
Görüntü Segmentasyonu Temelleri
2. Gün
08:00 – 08:45
Scikit-image ile Gelişmiş Görüntü İşleme Teknikleri
09:00 – 09:45
Filtreleme Yöntemleri ve Gürültü Azaltma
10:00 – 10:45
Kenar Tespiti ve Kontur Analizi
11:00 – 11:45
Görüntü Dönüşümleri ve Manipülasyonları
12:00 – 12:45
matplotlib ile Veri Görselleştirme Temelleri
12:45 - 13:55 Kahve Arası
14:00 – 14:45
Çok Boyutlu Görüntü Analizi: napari Kullanımı
15:00 – 15:45
Uygulamalı Pratik: Mikroskopi Verileriyle Çalışma
16:00 – 16:45
Özellik Çıkartımı ve Nicel Analiz Yöntemleri
17:00 – 17:45
Görüntü İstatistikleri ve Temel Analiz
18:00 – 18:45
Görüntü İstatistikleri ve Temel Analiz
3. Gün
08:00 - 08:45
Makine Öğrenimi Temelleri: Sınıflandırma, Regresyon
09:00 - 09:45
scikit-learn ile Basit Modeller Geliştirme
10:00 – 10:45
Görüntü Sınıflandırma için Özellik Seçimi
11:00- 11:45
Kümeleme (Clustering) Tekniklerine Giriş
12:00- 12:45
Derin Öğrenmeye Giriş: Yapay Sinir Ağları
12:45 - 13:55 Kahve Arası
14:00- 14:45
Basit Bir Sinir Ağını Eğitmek ve İnce Ayar Yapmak
15:00- 15:45
Transfer Learning Uygulamaları
16:00- 16:45
Grup Çalışması: Proje Planlama ve Uygulama
17:00- 17:45
Grup Çalışması: Proje Planlama ve Uygulama
18:00- 18:45
Kapanış ve Genel Değerlendirme