Derin öğrenme ile rakam öğretme
Number teach with deep learning
- Tez No: 459237
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. EDİZ ŞAYKOL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Beykent Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 83
Özet
Bu tez çalışmasında günümüz popüler yapay zekâ felsefesi olan derin öğrenme ile anaokulu öğrencilerine rakam öğretme amaçlanmıştır. Proje kapsamında Açık Kaynak Lisanslı Caffe Derin Öğrenme alt yapısı, Flask uygulama alt yapısı, Python ve Objective-C programlama dilleri, Web Servis ve mobil uygulama teknolojileri kullanılarak rakam öğretme uygulaması gerçeklenmiştir. Uygulama mobil platformlar (iOS işletim sistemi ile çalışan telefon ve tabletler) üzerinde öğrenci kullanımına sunulacak ve Python tabanlı web servis ile derin öğrenme sağlanacaktır.
Özet (Çeviri)
In this thesis study, it was aimed to teach the number of kindergarten students with deep learning which is today's popular artificial intelligence philosophy. Within the scope of the project, numerical teaching application was realized by using Open Source Licensed Caffe Deep Learning Framework, Flask application framework, Python and Objective-C programming languages, Web Service and mobile application technologies. The application will be made available for student use on mobile platforms (phones and tablets running the iOS operating system) and deep learning will be provided through Python-based web service.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme ile türkçe ses işaretlerinden rakam tanıma
Digit recognition from turkish sound signals with deep learning
ABDULLAH EROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBatman ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YILMAZ KAYA
- Derin öğrenme ile insan edimlerinin tanınması
Human action recognition using deep learning
TAYYİP ÖZCAN
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPER BAŞTÜRK
- Transfer derin öğrenme ile hibrit el yazısı karakter tanıma
Hybrid handwriting character recognition with transfer deep learning
FERİT CAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMilli Savunma ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ATINÇ YILMAZ
- Derin öğrenme kullanarak işaret dili rakam tanıma
Sign language digit recognition using deep learning
HACER GÜLER
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT HÜSNÜ SAZLI
- Handwritten digit string segmentation and recognition using deep learning
Derin öğrenme yöntemi kullanarak el yazısı rakam dizilerini bölütleme ve tanıma
ORÇUN ELİTEZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR HALICI