defter*
defter / katalog / CS 484

CS 484 Introduction to Computer Vision

Computer vision is the problem of getting a machine to extract meaning from pixels, and this course walks you through the classical pipeline that every modern system still rests on: how an image becomes a numerical array, how filtering and edge detection pull out structure, and how segmentation and description turn that structure into something a program can reason about. Expect weekly programming assignments, a couple of quizzes, a midterm, and a sizable project where you build an actual vision system end-to-end, with the final weeks moving into case studies on classification, recognition, and deep learning. It assumes you are comfortable with linear algebra, probability, and signal-processing intuition, and it serves as the natural on-ramp to graduate-level vision and ML electives, useful whether you end up in robotics, graphics, medical imaging, or any field where the input is an image rather than a row in a table.

Kredi 3 ECTS 5 Fakülte Mühendislik Fakültesi Bölüm Bilgisayar Mühendisliği Koordinatör Shervin Rahimzadeh Arashloo
Ön koşul (CS 102 veya CS 114 veya CS 115) ve (MATH 225 veya MATH 220 veya MATH 224 veya MATH 241) ve (MATH 230 veya MATH 255 veya MATH 260)

CS 484 zor mu?

Son 22 dönemde dersin ortalaması 2,70 (718 öğrencinin notu, 4,00 üzerinden), yani sınıf ortalaması B- civarında. Zorluk hocaya ve şubeye göre değişir; ölçülebilir olan bu sayı. Diğer derslerle karşılaştır →

CS 484 dersinin ön koşulu var mı?

Evet. Bilkent kataloğuna göre ön koşulu: (CS 102 veya CS 114 veya CS 115) ve (MATH 225 veya MATH 220 veya MATH 224 veya MATH 241) ve (MATH 230 veya MATH 255 veya MATH 260).

CS 484 dersinde hangi kitap okunuyor?

İzlencede önerilen kitap: Computer Vision, L. G. Shapiro and G. C. Stockman, 2001, Prentice Hall. İzlence toplam 3 kaynak sayıyor.

CS 484 kaç kredi?

3 Bilkent kredisi, 5 AKTS.

Haftalık müfredat 14 hafta

Hafta 114–20 Eyl
Giriş
Introduction
Hafta 221–27 Eyl
Digital image temelleri
Digital Image Fundamentals
digital image
Hafta 328 Eyl – 4 Eki
İkili (Binary) Görüntü Analizi
Binary Image Analysis
binary image analysis
Hafta 45–11 Eki
Lineer filtreleme
Linear Filtering
linear filtering
Hafta 512–18 Eki
Edge detection (kenar tespiti)
Edge Detection
edge detectionimage processing
Hafta 619–25 Eki
Local feature detector'lar
Local Feature Detectors
local feature detector
Hafta 726 Eki – 1 Kas
Color image processing
Hafta 82–8 Kas
Texture analysis (doku analizi)
Texture Analysis
texture analysis
Hafta 99–15 Kas
Image segmentation
Hafta 1016–22 Kas
Temsil ve betimleme
Representation and Description
representationdescription
Hafta 1123–29 Kas
Vaka çalışmaları: deep learning uygulamaları
Case Studies (Image classification, object recognition, deep learning)
image classificationobject recognitiondeep learning
Hafta 1230 Kas – 6 Ara
Vaka çalışmaları: deep learning uygulamaları
Case Studies (Image classification, object recognition, deep learning)
image classificationobject recognitiondeep learning
Hafta 137–13 Ara
Vaka çalışmaları: deep learning uygulamaları
Case Studies (Image classification, object recognition, deep learning)
image classificationobject recognitiondeep learning
Hafta 1414–20 Ara
Vaka çalışmaları: deep learning uygulamaları
Case Studies (Image classification, object recognition, deep learning)
image classificationobject recognitiondeep learning

Önerilen kaynaklar 3 kitap

📖
Önerilen
Computer Vision, L. G. Shapiro and G. C. Stockman, 2001, Prentice Hall
📖
Önerilen
Computer Vision: Algorithms and Applications, R. Szeliski, 2010, Springer
📖
Önerilen
Computer Vision: A Modern Approach, D. A. Forsyth and J. Ponce, 2002, Prentice Hall

Bu dersi alınca · 5 öğrenme çıktısı

Bilkent'in resmî syllabus'ünden. Sağdaki etiket o çıktının hangi değerlendirmeyle ölçüldüğünü söylüyor.

🤖 GenAI politikası

We follow the Generative AI policy guideline of Bilkent University which can be found here: https://w3.bilkent.edu.tr/bilkent/generative-artificial-intelligence-genai-guideline/

Ders notları · henüz yok

CS 484 için defter ekibi henüz not yazmadı.

İlk dosyayı sen atarsan: not, slayt, geçmiş sınav, çözüm, cheat-sheet, ne varsa. defter ekibi öğrenci paylaşımlarından bu dersin notlarını yazar. Drive linki / PDF / ZIP, hepsi olur.

← katalog

Geçmiş GPA dağılımı 22 dönem · ort. 2.70

DönemDers ort.
2025-2026 Fall 2.87 1 şube · 40 öğr
2024-2025 Fall 2.62 1 şube · 48 öğr
2023-2024 Spring 2.44 1 şube · 60 öğr
2022-2023 Spring 2.70 1 şube · 56 öğr
2021-2022 Spring 2.62 1 şube · 35 öğr
2020-2021 Spring 3.11 1 şube · 22 öğr
2020-2021 Fall 2.75 1 şube · 33 öğr
2019-2020 Spring 3.12 1 şube · 29 öğr
2019-2020 Fall 3.09 1 şube · 37 öğr
2018-2019 Spring 2.84 1 şube · 17 öğr

Dersin dönem ortalaması, o dönemin bütün şubeleri birlikte. Kaynak STARS'ın ders değerlendirme raporu. Rapor yalnız kampüs ağından ya da Bilkent VPN ile açılıyor: CS 484 raporu · Bilkent VPN bilgisi. Öğrenci anket cevaplarını defter'de tutmuyoruz. Tüm derslerin ortalamaları →

2026-2027 Güz döneminde açılmadı. Ders kaydı geçti, kayıt sisteminde bu dersin şubesi yok. Katalogda duruyor, yani başka bir dönem açılabilir. Son 4 güz döneminin 2 tanesinde açılmış; her yıl açılan bir ders değil. Açık dersler → · kayıt tarihleri

⚠️ FZ engelleyen şartlar

There is no final exam.

Hocalar 0 bu dönem · 4 geçmiş

Geçmişte ders veren (4 kişi)
Shervin Rahimzadeh Arashloo, Sedat Özer, Selim Aksoy, Ramazan Gökberk Cinbiş

Bu ders 12 programın seçmeli havuzunda.

Engineering Elective Makine Mühendisliği · havuzda 53 ders EEE Expanded Elective Elektrik-Elektronik Mühendisliği · havuzda 68 ders Technical Elective Bilgisayar Mühendisliği · havuzda 85 ders

ve 9 program daha.

Havuz listesi bölümün QME müfredatından; en küçük havuzlar önce yazılıyor, çünkü büyük "serbest seçmeli" havuzunda olmak dersi anlatmıyor. Seçmeli havuzunda olmak o dersi alabileceğin anlamına gelmez: ön koşul ve kontenjan ayrıca geçerli.

Aynı koddan diğer dersler · katalogda 78 CS dersi · tüm CS dersleri →