AITech•Lise

Görüntü, Ses ve Veri İşleme

Veriyi işle, sonucunu açıkla

Lise öğrencilerinin görüntü, ses veya veri işleme yöntemleriyle çalışan bir yapay zekâ çözümü geliştirip sonuçlarını sunduğu yarışmadır.

👥Takım2–5 öğrenci
🤖PlatformFark etmez
◉Seviyeİleri
▣Son Başvuru30 Kasım 2026
₺Yarışma ÜcretiÜcret bilgisi hazırlanıyor

Kısaca bu yarışma nedir?

Bu yarışma, lise öğrencilerinin gerçek bir yaşam problemine çözüm üretmek için görüntü, ses veya sayısal verileri işleyen ve en az bir yapay zekâ bileşeni içeren çalışan bir proje geliştirdiği yarışmadır. Takımlar; veri hazırlama, model geliştirme, bağımsız test, performans değerlendirme ve hata analizi süreçlerini jüriye teknik olarak açıklar.

Bu yarışmada ne öğreneceksin?
🗃Veri düzenlemeGörüntü, ses veya sayısal veriyi amaca uygun biçimde hazırlar.
🤖Model geliştirmeSeçilen yapay zekâ veya veri işleme yöntemini proje içinde uygular.
📊Sonuç analiziTest sonuçlarını ölçer, karşılaştırır ve sınırlılıkları açıklar.
🎤Teknik sunumProjenin veri akışını, yöntemini ve öğrenci katkısını jüriye sunar.

Nasıl yarışılır?

1
🎯
Problemi ve veriyi tanımlaTakım çözeceği problemi ve kullanacağı görüntü, ses veya veri kaynağını belirler.
2
🛠
Çözümü geliştirVeri hazırlanır ve şartnameye uygun çalışan sistem oluşturulur.
3
🧪
Test sonuçlarını kaydetSistem yeni örneklerle sınanır; başarılar, hatalar ve sınırlılıklar belgelenir.
4
🎤
Projeyi savunÇalışan çözüm jüriye gösterilir ve teknik kararlar öğrenciler tarafından açıklanır.

Bilmen gereken temel 6 kural

👥
Katılım ve takımTakımlar 2–5 kayıtlı lise öğrencisinden ve en fazla 1 danışman öğretmenden oluşur. Yarışma günü en az 2 kayıtlı öğrenci hazırsa takım değerlendirmeye katılabilir.
🧩
AraçlarPython veya benzeri metin tabanlı diller ile görüntü, ses ve veri işleme araçları kullanılabilir. Hazır model ve kütüphanelere izin verilir; donanım kullanımı zorunlu değildir ve gelişmiş ekipman ek puan sağlamaz.
💻
Proje ve çıktılarProjede en az bir yapay zekâ bileşeni, metin tabanlı kaynak kod, eğitim-doğrulama-test ayrımı, bağımsız test sonucu, uygun performans metriği, hata analizi ve çalışan demo bulunmalıdır.
📊
DeğerlendirmeProjeler 20 alt kriter üzerinden 100 puanla; problem ve başarı ölçütü, veri ve deney tasarımı, model ve teknik uygulama, test ve hata analizi, çalışan çözüm ve etik ile teknik sunum başlıklarında değerlendirilir.
🛡️
Etik ve öğrenci sahipliğiVeri, model, kod ve dış kaynaklar doğru biçimde belirtilmelidir. Danışman yalnız yöntem, güvenlik ve etik konularında rehberlik edebilir; kodlama, veri hazırlama, deneyler ve jüri savunması öğrenciler tarafından yapılmalıdır.
S.S.S

Sıkça Sorulan Sorular

Hazır kütüphane veya önceden eğitilmiş model kullanılabilir mi?+

Evet. Hazır kütüphane, API, açık kaynak model ve önceden eğitilmiş model kullanılabilir. Takım; kullanılan kaynağı, kullanım amacını, projeye nasıl uyarlandığını ve kendi geliştirdiği bölümleri açıklamalıdır.

Eğitim, doğrulama ve test verileri neden ayrılmalıdır?+

Nihai test verisi model geliştirme, yöntem seçme veya parametre ayarlama sırasında kullanılmamalıdır. Performans, sistemin daha önce geliştirme amacıyla görmediği bağımsız test verileriyle ölçülmelidir.

Projede hangi performans metriği kullanılmalıdır?+

Probleme uygun en az bir metrik seçilmelidir. Sınıflandırmada doğruluk, precision, recall veya F1; regresyonda MAE veya RMSE; gerçek zamanlı sistemlerde gecikme süresi kullanılabilir. Bütün metriklerin birlikte kullanılması zorunlu değildir.

Üretken yapay zekâ araçlarından yardım alınabilir mi?+

Evet. Araştırma, fikir geliştirme, kodlama desteği, hata ayıklama ve dokümantasyon amacıyla kullanılabilir. Kullanılan araç ve amacı beyan edilmeli; öğrenciler üretilen kodu ve yaptıkları değişiklikleri açıklayabilmelidir.

Jüri sunumu için ne kadar süre verilir?+

Takımlara en fazla 3 dakika kurulum, 8 dakika teknik sunum ve canlı demo, 5 dakika jüri soruları ve 2 dakika alanı boşaltma süresi verilir.

Hazır mısın?

Takımınla sahaya çık.

Görüntü, Ses ve Veri İşleme için başvurunu tamamla ve hazırlık sürecini başlat.

Başvuru Yap →Yarışmaları İncele