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Visione artificiale

Questo modulo esplora la computer vision, un campo dell'intelligenza artificiale che addestra i computer a interpretare e comprendere il mondo visivo. Copre tecniche come il riconoscimento delle immagini, il rilevamento degli oggetti e i modelli di deep learning che consentono applicazioni come l'ispezione automatica, la sorveglianza e la guida autonoma.

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Hartley, Richard e Andrew Zisserman. Geometria a vista multipla nella visione artificiale. 2a ed. Cambridge, Regno Unito; New York: Cambridge University Press, 2003.

Gonzalez, Rafael C. e Richard E. Woods. Elaborazione digitale delle immagini. 3a ed. Upper Saddle River, N.J.: Prentice Hall, 2008.

Sonka, Milan, Vaclav Hlavac e Roger Boyle. Elaborazione, analisi e visione artificiale delle immagini. Quarta edizione. Stamford, CT, USA: Cengage Learning, 2015.

Szeliski, Richard. Visione artificiale: Algoritmi e applicazioni. 2a ed. Texts in Computer Science. Cham: Springer International Publishing, 2022.

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

Khan, Salman, Hossein Rahmani, Syed Afaq Ali Shah e Mohammed Bennamoun. Guida alle reti neurali convoluzionali per la visione artificiale. Synthesis Lectures on Computer Vision. Cham: Springer International Publishing, 2018.

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

Goodfellow, Ian, Yoshua Bengio e Aaron Courville. Apprendimento profondo. Adaptive Computation and Machine Learning Series. The MIT Press, 2016.

Forsyth, David e Jean Ponce. Visione artificiale: Un approccio moderno. 2a ed. Boston: Pearson, 2012.

Bishop, Christopher M. Pattern Recognition and Machine Learning. Scienza dell'informazione e statistica. New York: Springer, 2006.