Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Süre 21 Saat
Eğitim İçeriği
Ses Sınıflandırmasının Temelleri
- Ses olayı türleri: çevresel, mekanik, insan kaynaklı
- Kullanım durumları genel bakış: gözetim, izleme, otomasyon
- Ses sınıflandırması ile tespit ve segmentasyon arasındaki fark
Ses Verileri ve Özellik Çıkarma
- Ses dosyası türleri ve formatları
- Örnekleme hızı, pencereleme (windowing), çerçeve boyutu hususları
- MFCC, kroma özellikleri, mel-spektrogram çıkarma
Veri Hazırlığı ve Etiketleme
- UrbanSound8K, ESC-50 ve özel veri setleri
- Ses olaylarını ve zaman sınırlarını etiketleme
- Veri setlerini dengeleme ve ses artırmak (augmenting)
Ses Sınıflandırma Modelleri Oluşturma
- Ses için konvolüsyonel sinir ağlarını (CNN) kullanma
- Model girdisi: ham dalga formu mu özellik mi
- Kayıp fonksiyonları, değerlendirme metrikleri ve aşırı öğrenme (overfitting)
Olay Tespiti ve Zaman Konumu
- Çerçeveye dayalı ve segmente dayalı tespit stratejileri
- Eşik değerleri ve yumuşatma kullanarak algıları son işlemek
- Tahminleri ses zaman çizelgelerinde görselleştirme
İleri Konular ve Gerçek Zamanlı İşleme
- Düşük veri senaryoları için aktarım öğrenimi (transfer learning)
- TensorFlow Lite veya ONNX ile modelleri dağıtma
- Akışkan ses işleme ve gecikme hususları
Proje Geliştirme ve Uygulama Senaryoları
- Tam bir akış tasarımı: alım (ingestion)dan sınıflandırmaya
- Gözetim, kalite kontrol veya izleme için kanıt (proof-of-concept) geliştirme
- Kayıt tutma, uyarı verme ve panolarla veya API'lerle entegrasyon
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Makine öğrenimi kavramlarını ve model eğitimi hakkında bilgi
- Python programlama ve veri ön işleme deneyimi
- Dijital ses temel bilgilerine aşinalık
Hedef Kitle
- Veri bilimcileri
- Makine öğrenimi mühendisleri
- Ses sinyal işleme alanındaki araştırmacılar ve geliştiriciler
