Yapay Zeka Final Uygulaması

By gokhan, 2 Haziran 2020

Yapay Zeka Uygulamaları Dersi Finali aşağıdaki şekilde puanlanacaktır.

1- Film, Dizi, Eğitim veriseti (30p)
2- Yapay Sinir Ağları uygulaması (35p)
3- Derin Öğrenme Uygulaması (35p)

Yukarıdaki içerikleri Online sistemimizden sınavda rapor olarak yükleyeceksiniz. Her soru ile alakalı detaylar aşağıdadır.

1- Film, Dizi, Eğitim veriseti (35p)

Vize çalışmasında segmentasyon için kullanılan işaretlemelerle alakalı yoğun iş yüküne sahip verisetti oluşturma durumlarını gerçekleştirdiniz. Bu verisetinde de farklı açılardan görüntüler almayı gerçekleştirmeniz gerekmektedir. ancak bu sefer via kullanımı yani işaretleme yapmayacaksınız. İşinizi biraz daha kolaylaştırarak yalnızca görüntü almanızı istiyorum.

Veriseti 3 farklı sınıfa ait olacak.
a) Tabanca tutuşu (300 adet) : Bu sınıfa ait resimlerde dikkat etmeniz gereken tabancayı ateş etmek üzere bir yere çevirmiş resimler.
b)Makineli Tüfek tutuşu (300 adet) : Bu sınıfta tabanca haricinde makineli tüfek, tüfek gibi silahları içermeli.
c)Normal duruş (500 adet): Herhangi bir işle uğraşan (Yürüme, Koşma, Spor yapma, …., Günlük aktiviteler, silahlı videolardaki sağdaki soldaki silah taşımayan askerler)

Dikkat etmeniz gereken Noktalar:
**** Bu veriseti oluşturulurken pandemi sürecinde hepinizin sıklıkla izlediği film, dizi, youtube eğitim videoları, youtube asker videolarından faydalanabilirsiniz.
**** Translate kullanarak eğitim videolarının farkli dillerdeki yazımlarını (Rusça, Almanca, Çince) ararsaniz çok daha fazla kaynak bulursunuz.
**** Videonun tamamının ekran görüntüsünü enaz 720p çözünürlükte almanız gerekiyor. Sadece silahlı adamı kroplamamalısınız. Sahnede tüm vücudu (baştan-ayağa) görününce ekran alıntısı yapın. Farklı açılar ve örnek videolar daha iyi olur.
**** Resimleri sıkıştırarak Google drive linkini benimle paylaşacaksınız.
Aşağıda doğru ve hatalı örnekler var.

HATALAR

DOĞRU

2- Yapay Sinir Ağları uygulaması (35p)

Bu soru kapsamında bir evdeki 8 adet MOX hava kalite sensörü ve Sıcaklık-Nem sensöründen alınmış verilere göre evdeki aktiviteyi belirlemeye yönelik bir veriseti kullanılacaktır. Bu veriseti 2 sınıfa ait ve csv dosyasında 1 ve -1 olarak etiketlenmiştir.

Verisetinin detayları için: (Merak edenler için)
http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Gas+sensors+for+home+activity+monitoring

1- 15 adet 2 Hidden layer, 15 adet 3 Hidden Layer, 10 adet bir Hidden layer içeren toplamda 40 farklı model ile sınıflandırılacak ve rapora kullanılan model ve parametre değerleri eklenecektir.

**** Farklı model ile eğitmek için her hidden layerdaki nöron sayıları ve aktivasyon fonksiyonları gibi değerler değiştirilecektir.
**** Raporda en yüksekten en düşüğe göre sıralama yapılarak yazılacaktır.
**** En başarılı 3 model kaydedilerek teslim edilecektir. (model_2hidden.h5, model_3hidden.h5)

3- Derin Öğrenme Uygulaması (35p)

Vizede oluşturduğunuz ev aletleri verisetinizdeki resimleri (etiketlemeler kullanılmayacak) 5 adet Derin öğrenme modeli eğitiniz ve başarımları rapora kullanılan model ve parametre değerleri eklenecektir. Yalnızca kendi datalarınızla eğitim yapacaksınız.
**** Farklı model ile eğitmek için her hidden layerdaki nöron sayıları, farklı conv büyüklükleri, farklı sayıda conv katmanı gibi değerler değiştirilecektir.
**** Raporda en yüksekten en düşüğe göre sıralama yapılarak yazılacaktır.
**** En başarılı model kaydedilerek teslim edilecektir. (model_DerinOgrenme.h5)

Raporunuzu Numara_AdSoyad.docx olarak kaydedip, modellerinizle beraber sıkıştırarak sınavda UBOM sistemine yükleyeceksiniz.

Başarılar.

Aynı videolardan görüntü almamanız için aşağıya yorum modülü ekleyeceğim. Herkes hangi film, dizi veya youtube videosundan görüntü aldıysa ismiyle beraber film-Dizi adı veya Youtube Linkini paylaşsın.