TEKNOFEST | AYAKLARI YERE BASMAYAN FESTİVAL
  • KURUMSAL
    • Hakkımızda
    • Paydaşlar
    • Kurumsal Kimlik
    • Basın Odası
    • Paydaşlarımızdan Gelenler
    • Sıkça Sorulan Sorular
  • YARIŞMALAR
    • Yarışmalar
    • Yarışmacılara Sağlanan Olanaklar
    • Yarışma İtiraz Süreci
    • Nasıl Başvurabilirim?
    • Finalist Takımlar
    • Başvuru Kılavuzu
  • DUYURULAR
  • KURUMSAL KATILIM
    • Sponsorluk
    • Stant Alanı
    • Yiyecek-İçecek Alanı
  • MAĞAZA
  • İLETİŞİM
  • GALERİ
2025 İSTANBUL
  • 2025 İSTANBUL
  • 2025 KKTC
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • AZERBAYCAN
Englısh
  • KURUMSAL
    • Hakkımızda
    • Paydaşlar
    • Kurumsal Kimlik
    • Basın Odası
    • Paydaşlarımızdan Gelenler
    • Sıkça Sorulan Sorular
  • YARIŞMALAR
    • Yarışmalar
    • Yarışmacılara Sağlanan Olanaklar
    • Yarışma İtiraz Süreci
    • Nasıl Başvurabilirim?
    • Finalist Takımlar
    • Başvuru Kılavuzu
  • DUYURULAR
  • KURUMSAL KATILIM
    • Sponsorluk
    • Stant Alanı
    • Yiyecek-İçecek Alanı
  • MAĞAZA
  • İLETİŞİM
  • GALERİ
  • TEKNOFEST KKTC

Deep Tech

Deep Tech

KAYSERİ ÇETİN ŞEN BİLİM VE SANAT MERKEZİ

Takım Üyeleri

NİSA ÜNALAN

ELMAS DÜNDAR

Takım-Proje Bilgi
Sultan Sazlığı, Biyoçeşitliliği Ve Sulak Alan Ekosisteminin Zenginliği İle Bilinen Önemli Bir Kuş Göçü Ve Barınma Alanıdır. Bu Alandaki Kuş Türlerinin Doğru Ve Etkili Bir Şekilde Sınıflandırılması, Biyolojik Çeşitliliğin Korunması Ve Ekosistem Yönetimi Açısından Kritik Bir Öneme Sahiptir. Bu Çalışma, Sultan Sazlığında Gözlemlenen Kuş Türlerini Makine Öğrenimi Kullanarak Sınıflandırmak Amacıyla Geliştirilen Bir Yöntemi Ele Almaktadır Bu Çalışma Kapsamında, Sultan Sazlığı’Nda Gerçekleştirilen Saha Gözlemleri Sırasında Elde Edilen Ve Görüntü Verileri Kullanılmıştır. Özel Olarak Tasarlanmış (Teachable Machine) Bir Veri Toplama Aracı İle Kaydedilen Bu Veriler, Farklı Kuş Türlerine Ait Geniş Bir Örnekleme İçermektedir. Veri Seti, Özellikle Makine Öğrenimi Modelinin Eğitimini Desteklemek Amacıyla Titizlikle Hazırlanmıştır..Teachable Machine (Teachable Machine.Withgoogle.Com), Özel Teknik Uzmanlık Gerektirmeden Özel Makine Öğrenimi Sınıflandırma Modelleri Oluşturmaya Yönelik Web Tabanlı Bir Guı Aracıdır. (Makine Öğrenimi Veya Ml, Sistemlerin Açıkça Programlanmadan Verileri Analiz Etmeyi Öğrenmesine Olanak Tanır.) (Carney Ve Diğerleri,2020)\R\N\R\Nmıt App Inventor, Kullanıcı Dostu Bir Arayüze Sahip, Görsel Bir Programlama Ortamıdır. Bu Platform Kullanılarak, Makine Öğrenimi Modeli Entegre Edilerek Kullanıcıların Kuş Türlerini Tanıyabilmelerini Sağlayan Bir Mobil Uygulama Geliştirilmiştir. Uygulama, Kullanıcıların Kamera Ve Mikrofonu Kullanarak Kuşları Sınıflandırmasına Olanak Tanır.

TEKNOFEST Mobil Uygulaması İçin

QR Kodu Okutunuz

QR KODU OKUTUN

TEKNOFEST | AYAKLARI YERE BASMAYAN FESTİVAL
ADRES

Ünalan Mahallesi Ayazma Caddesi No:3 Üsküdar/İstanbul

TELEFON
+90 212 501 94 34
SOSYAL MEDYA

x-twitter Yaay Bip

  • İLETİŞİM
  • KVKK

2025 TEKNOFEST | Tüm hakları saklıdır. ©