Počítačové vidění

Tento modul zkoumá počítačové vidění, oblast umělé inteligence, která trénuje počítače k interpretaci a pochopení vizuálního světa. Zahrnuje techniky, jako je rozpoznávání obrazu, detekce objektů a modely hlubokého učení, které umožňují aplikace, jako je automatizovaná kontrola, dohled a autonomní řízení.

Tvůrce učebních osnov

Potřebujete pomoc? Klikněte zde pro návod.

Hartley, Richard a Andrew Zisserman. Geometrie vícenásobného pohledu v počítačovém zpracování obrazu. 2. vyd. Cambridge, Velká Británie; New York: Cambridge University Press, 2003.

Gonzalez, Rafael C. a Richard E. Woods. Digitální zpracování obrazu. 3. vyd. Upper Saddle River, N.J: Prentice Hall, 2008.

Šonka, Milan, Václav Hlaváč a Roger Boyle. Zpracování obrazu, analýza a strojové vidění. Čtvrté vydání. Stamford, CT, USA: Cengage Learning, 2015.

Szeliski, Richard. Počítačové vidění: Algoritmy a aplikace. 2. vyd. Texty z informatiky. Cham: Springer International Publishing, 2022.

https://doi.org/10.1007/978-3-030-34372-9

Khan, Salman, Hossein Rahmani, Syed Afaq Ali Shah a Mohammed Bennamoun. Průvodce konvolučními neuronovými sítěmi pro počítačové vidění. Syntéza přednášek z počítačového vidění. Cham: Springer International Publishing, 2018.

https://doi.org/10.1007/978-3-031-01821-3

Goodfellow, Ian, Yoshua Bengio a Aaron Courville. Hluboké učení. Série adaptivních výpočtů a strojového učení. Tisk MIT, 2016.

Forsyth, David a Jean Ponce. Počítačové vidění: Moderní přístup. 2. vyd. Boston: Pearson, 2012.

Bishop, Christopher M. Rozpoznávání vzorů a strojové učení. Informační věda a statistika. New York: Springer, 2006.