11. Sınıf Bilgisayarlı Görü Yıllık Planı 2026-2027

11. Sınıf Bilgisayarlı Görü Yıllık Planı — Kaynaklar ve İçerik

11. sınıf Bilgisayarlı Görü dersi, Yapay Zeka alanında haftada 5 ders saati okutulur; yıllık planında 6 öğrenme birimi, 180 ders saati ve 15 kazanım yer alır. Yıl, “Görüntü İşleme ve Bilgisayarlı Görü” öğrenme birimiyle başlar (Görüntü veri setinin giriş/çıkış süreçleri, Temel görüntü işleme operasyonları, Filtreleme teknikleri, Morfolojik işlemler vb.); aradaki 4 öğrenme biriminin ardından “Uygulamalı Görü Çözümleri” öğrenme birimiyle biter (Görüntü veri seti, Bilgisayarlı görü projesi).

• 11. Sınıf Bilgisayarlı Görü Günlük Planları (haftalık ders planları)
• Ders İçeriği

  Yapay Zeka - Yapay Zeka (Mesleki ve Teknik Anadolu Lisesi) alanında Bilgisayarlı Görü dersi 11. sınıf 2026-2027 eğitim öğretim yılı yıllık planı. Haftalık 5 ders saati.

  Üniteler ve Konular

  1. Görüntü İşleme ve Bilgisayarlı Görü (60 ders saati)

  Temel bilgisayarlı görü işlemlerini uygulayabilme

  • 1. Görüntü veri setinin giriş/çıkış süreçleri
    • Görüntü veri setinin giriş/çıkış süreçlerini yönetir.
  • 2. Temel görüntü işleme operasyonları
    • Temel görüntü işleme operasyonlarını uygular.
  • 3. Filtreleme teknikleri
    • Filtreleme tekniklerini kullanır.
  • 4. Morfolojik işlemler
    • Morfolojik işlemleri uygular.
  • 5. Bilgisayarlı görünün kullanım alanları
    • Bilgisayarlı görü ve kullanım alanlarını açıklar.

  2. Görüntü Segmentasyonu ve Kenar Algılama (24 ders saati)

  Görüntülerde segmentasyon ve kenar algılama tekniklerini uygulayabilme

  • 1. Görüntü eşikleme ve bölütleme işlemleri
    • Görüntü eşikleme ve bölütleme işlemlerini yapar.
  • 2. Kenar algılama teknikleri
    • Kenar algılama tekniklerini uygular.

  3. Özellik Çıkarımı (24 ders saati)

  Görüntüden özellik çıkarımı yapabilme

  • 1. Görüntü özellik çıkarım teknikleri
    • Görüntü özellik çıkarım tekniklerini uygular.
  • 2. Görüntü özelliklerini sınıflandırma süreçleri
    • Görüntü özelliklerini sınıflandırma süreçlerinde uygular.

  4. Evrişimli Sinir Ağları (Convolutional Neural Networks-Cnn) (24 ders saati)

  Evrişimli sinir ağları uygulamaları yapabilme

  • 1. Evrişimli sinir ağları
    • Evrişimli sinir ağları mimarisiyle model oluşturur.
  • 2. CNN modeli
    • CNN model değerlendirme ve iyileştirme işlemlerini yapar.

  5. Nesne Algılama (24 ders saati)

  Nesne algılama uygulamaları yapabilme

  • 1. Nesne algılama ön eğitimli modeller
    • Nesne algılamada ön eğitimli modelleri kullanır.
  • 2. Nesne algılama modelinde değerlendirme ve iyileştirme işlemleri
    • Nesne algılama modelinde değerlendirme ve iyileştirme işlemleri yapar.

  6. Uygulamalı Görü Çözümleri (24 ders saati)

  Bilgisayarlı görü projesi geliştirebilme

  • 1. Görüntü veri seti
    • Görüntü veri seti elde eder.
  • 2. Bilgisayarlı görü projesi
    • Bilgisayarlı görü projesi geliştirir.