Bu eğitim, YOLO ile araç tespiti ve takibi yapmak isteyenler için hazırlanmıştır. Katılımcılar video verisi üzerinde araçları algılamayı, takip etmeyi, giriş-çıkış sürelerini ve ücret hesaplamalarını geliştirmeyi öğrenecektir. Eğitim sonunda proje; PostgreSQL, FastAPI, Streamlit, Docker ve Railway ile uçtan uca çalışan bir yapay zeka uygulamasına dönüştürülecektir.

Eğitim İçeriği:

- Yapay zeka ile araç tespiti ve takibi uygulamasına giriş
- Linux, Ubuntu, FastAPI, Streamlit, PostgreSQL ve Railway altyapısını tanıma
- Video verisini yükleme ve ilk kareleri inceleme
- YOLO ile araç tespiti gerçekleştirme
- Object tracking ile araçları video boyunca takip etme
- Giriş-çıkış çizgileri ve ROI alanları belirleme
- Araç geçişlerini, zaman damgalarını ve süreleri hesaplama
- Ücret tarifesi ve günlük kazanç algoritması geliştirme
- PostgreSQL ile araç oturumlarını veritabanına kaydetme
- FastAPI ile backend servisi ve API endpointleri oluşturma
- Streamlit ile kullanıcı arayüzü geliştirme
- Docker ile projeyi paketleme ve Railway Cloud üzerinde canlıya alma

Eğitim Kazanımları:

- YOLO modeli ile video verisi üzerinde araç tespiti ve takibi yapabilme
- Araç giriş-çıkışlarını, sürelerini ve ücret hesaplamalarını algoritmik olarak geliştirebilme
- PostgreSQL ve FastAPI kullanarak görüntü işleme sonuçlarını backend servisine bağlayabilme
- Streamlit, Docker ve Railway ile projeyi arayüzlü ve canlı çalışan bir uygulamaya dönüştürebilme

Eğitim Ön Koşulları:

- Yapay Zeka için Python
- Yapay Zeka için Web Uygulamaları