Основы компьютерного зрения

Цели и задачи дисциплины

Цель дисциплины: изучить фундаментальные основы компьютерного зрения, научиться применять базовые алгоритмы, машинное обучение и нейронные сети для решения задач компьютерного зрения. Задачи дисциплины: изучить математические основы представления цифровых изображений, методы обработки изображений, методы анализа и распознавания изображений, реализацию алгоритмов обработки и анализа изображений с помощью OpenCV, методы анализа изображений с помощью глубоких нейронных сетей на основе библиотек PyTorch, TensorFlow и использованием платформы Hugging Face.

Краткое содержание дисциплины

В процессе обучения изучаются математические основы представления цифровых изображений, методы обработки изображений, методы анализа и распознавания изображений. Рассматриваются цветовые пространства, гистограммы изображений, суперпиксели, детекторы углов, особые точки, 3D-карты глубины. Также рассматриваются реализация алгоритмов обработки и анализа изображений с помощью алгоритмических методов библиотеки OpenCV, методы анализа изображений с помощью глубоких нейронных сетей и построение таких сетей на основе набора модулей PyTorch.

Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

Выпускник должен обладать:

ПК-12 (ПК-9 модели) Способен создавать и внедрять одну или несколько сквозных цифровых субтехнологий искусственного интеллекта