Osnove računalnog vida

Naziv predmeta:

Osnove računalnog vida

Opis:

Ovaj kolegij uvodi studente u primjene računalnog vida temeljene na dubokom učenju. Duboko učenje trend je u istraživanju i razvoju u strojnom učenju, a metode dubokog učenja donijele su revolucionaran napredak u računalnom vidu. Metode dubokog učenja mogu riješiti mnoge složene probleme računalnog vida koje strojno učenje nije u mogućnosti riješiti istom lakoćom. Studenti koji pohađaju ovaj kolegij steći će znanja i vještine u dubokom učenju i njegovoj primjeni na računalni vid, što će značajno doprinijeti razvoju studenata kao profesionalaca u područjima između softverskog inženjerstva i podatkovne znanosti.
Kolegij se predaje na programskom jeziku Python. Provjera znanja kolegija temelji se na rješavanju niza manjih praktičnih zadataka i na pojedinačnim studentskim projektima. U tim projektima studenti moraju stvoriti rješenje temeljeno na računalnom vidu.
Studenti će naučiti:
O algoritmima za klasifikaciju slika, tehnikama otkrivanja i lokalizacije.
O metodama segmentacije i prijenosu koncepata učenja.
Kako programirati softversko rješenje temeljeno na konceptima dubokog strojnog učenja. 

Literatura:

Obavezna literatura:
1. Elgendy, M. (2020) Deep Learning for Vision Systems. Shelter Island: Manning Publications.

Dopunska literatura:
Géron, A. (2019) Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems. Sebastopol: O´Reilly Media.
Ranjan, S. and Senthamilarasu, S. (2020) Applied Deep Learning and Computer Vision for Self-Driving Cars: Build autonomous vehicles using deep neural networks and behavior-cloning techniques. Birmingham: Packt Publishing.