Image for
Naslovnica

Osnove računalnog vida

  • Predavanje 15
  • Vježbe 30
  • Samostalni rad 105
Ukupno 150

Naziv predmeta

Osnove računalnog vida

Oznaka predmeta

21-02-513

Semestar

2

ECTS

5

Sadržaj i cilj

Ovaj modul 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 modul 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.

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.

Modul se predaje na programskom jeziku Python. Provjera znanja modula temelji se na rješavanju niza manjih praktičnih zadataka i na pojedinačnim studentskim projektima. U tim projektima studenti moraju stvoriti rješenje temeljeno na računalnom vidu.

Literatura

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

Preporučena literatura:
1. 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.

Dodatna literatura:
1. 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.

Minimalni ishodi učenja

  • Primijeniti osnovne postupke, metode i algoritme dubokog učenja u području obrade slika i računalnog vida.
  • Primijeniti tehnike klasifikacije u području računalnog vida temeljenog na dubokom učenju.
  • Primijeniti tehnike otkrivanja i lokalizacije u polju računalnog vida na temelju dubokog učenja.
  • Primijeniti tehnike segmentacije u polju računalnog vida temeljenog na dubokom učenju.

Željeni ishodi učenja

  • Primijeniti postupke, metode i algoritme dubokog učenja u području obrade slika i računalnog vida u rješavanju složenih problema.
  • Primijeniti tehnike klasifikacije u području računalnog vida temeljenog na dubokom učenju u rješavanju složenih problema.
  • Primijeniti tehnike otkrivanja i lokalizacije u polju računalnog vida temeljenog na dubokom učenju u rješavanju složenih problema.
  • Primijeniti tehnike segmentacije u polju računalnog vida temeljenog na dubokom učenju u rješavanju složenih problema.
Preuzmi vodič za studente
Podijeli: Facebook Twitter