Eğitimin Amacı ve Kapsamı
Büyük ölçekli otel, tatil köyü ve kongre merkezlerinde misafir memnuniyeti ve operasyonel maliyet; resepsiyondaki bekleme süresine, restoranlardaki açık büfe yönetimine, gıda israfına ve ortak alan güvenliğine doğrudan bağlıdır. Bu eğitim, mevcut CCTV altyapısını misafir mahremiyetini ihlal etmeden operasyonel karar desteğine dönüştüren bilgisayarlı görü çözümlerini ele alır.
Lobi ve check-in kuyruk analizi, açık büfede boşalan tepsilerin tespiti, mutfak atık tartım/görüntü analizi, otopark plaka tanıma (ALPR) ve havuz/çevre güvenliği senaryoları çalışılır. Katılımcılar kendi tesisleri için KVKK uyumlu bir kamera analitiği ve PMS/operasyon bildirim mimarisi tasarlar.
Kimler Katılmalı?
- Otel zincirleri, turizm grupları ve tesis yönetim şirketlerindeki yazılım ve veri ekipleri
- Konaklama ve perakende sektörü için kamera analitiği geliştiren yapay zeka mühendisleri
- Misafir deneyimi, F&B operasyonları ve akıllı bina projelerini yürüten teknoloji yöneticileri
- Ön koşul: Temel Python ve görüntü işleme/nesne tespiti kavramlarına aşinalık
Kazanımlar
- Check-in, konsiyerj ve restoran girişlerinde kuyruk uzunluğu ve bekleme süresini gerçek zamanlı ölçmek
- Açık büfe tepsi doluluk oranlarını tespit ederek mutfak yenileme bildirimleri üretmek
- Gıda atığı görüntü sınıflandırması ile F&B maliyet ve sürdürülebilirlik raporlaması yapmak
- Plaka tanıma (ALPR) ve araç sayımı ile vale/otopark giriş süreçlerini otomatikleştirmek
- Misafir yüzlerini kaydetmeden anonim ısı haritası ve alan kullanım istatistikleri üretmek
Konular
Lobi, Resepsiyon ve Ortak Alan Yoğunluk Analitiği
- Kişi sayımı, check-in kuyruk uzunluğu ve ortalama bekleme süresi (dwell time) hesabı
- Lobi, kongre alanı ve mağaza koridorları için yoğunluk ısı haritaları (heatmaps)
F&B Operasyonları: Açık Büfe ve Gıda İsrafı Analizi
- Açık büfe küvet/tepsi segmentasyonu ile doluluk oranı tahmini ve mutfak uyarısı
- Tabak ve mutfak atıklarında gıda türü sınıflandırma ile porsiyon ve israf optimizasyonu
Otopark, Vale ve Giriş Otomasyonu (ALPR)
- Farklı ışık ve açılarda araç tespiti, plaka lokalizasyonu ve OCR ile plaka okuma
- VIP/rezervasyonlu araç eşleştirme ve açık/kapalı otopark boş yer takibi
Havuz, Plaj ve Tesis Güvenliği
- Havuz çevresi kayma/düşme, mesai dışı bölge ihlali ve terk edilmiş eşya tespiti
- Su yüzeyi yansımaları ve gece görüş (IR) kameralarında model dayanıklılığı
Misafir Mahremiyeti, KVKK ve Operasyonel Entegrasyon
- Yüz tanıma kullanmadan anonim analitik, otomatik bulanıklaştırma ve veri saklama politikaları
- PMS, personel mobil uygulaması ve bina yönetim sistemlerine (BMS) gerçek zamanlı webhook bildirimleri
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
ONNX Runtime, TensorRT, OpenVINO ve TFLite ile model dönüştürme, INT8 quantization, NVIDIA Jetson ve Raspberry Pi üzerinde kamera pipeline'ı, GStreamer ve OTA güncelleme; modelleri sahada düşük gecikmeyle çalıştıran ekipler için.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Knowledge distillation, yapısal pruning, Quantization-Aware Training (QAT), NAS ve Torch-TensorRT profilleme; büyük bilgisayarlı görü modellerini doğruluk kaybını en aza indirerek küçültüp hızlandırmak isteyen mühendisler için.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Computer Vision (Bilgisayarlı Görü)
Klasik görüntü işleme tekniklerinden PyTorch tabanlı CNN, Vision Transformer (ViT), Swin Transformer ve ConvNeXt mimarilerine uzanan kapsamlı Computer Vision eğitimi. YOLO ve DETR ile nesne tespiti, SAM ve U-Net ile segmentasyon, video analizi, 3D görüntü işleme (NeRF, Gaussian Splatting), Diffusion modelleri ve ONNX/TensorRT ile model dağıtım süreçlerini uygulamalı olarak kapsar.
- Canlı Kurs
- 13 modül
-
Dijital görüntü temelleri, OpenCV ile filtreleme ve özellik çıkarımı, sınıflandırma/tespit/segmentasyon görev tipleri ve hazır modellerle ilk prototip; bilgisayarlı görü use case'lerini doğru kurgulamak isteyen teknik ekipler için.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
PyTorch ile CNN mimarileri (ResNet, EfficientNet, ConvNeXt), transfer learning, data augmentation ve eğitim döngüsü; kurumsal görüntü verisi üzerinde sınıflandırma modeli eğitip değerlendirmek isteyen geliştirici ve veri bilimciler için.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Self-supervised öğrenme (DINOv2), foundation modeller (SAM 2, Grounding DINO), sentetik veri, active learning ve büyük ölçekli eğitim; üretimde zor görsel problemlerle uğraşan deneyimli bilgisayarlı görü mühendisleri için.
- Canlı Kurs
- 5 modül
Bizimle iletişime geçin
