Visione artificiale

Questo modulo esplora la visione artificiale, 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 di oggetti e i modelli di deep learning che consentono applicazioni come l’ispezione automatizzata, la sorveglianza e la guida autonoma.

Costruttore di curriculum

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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, NJ: Prentice Hall, 2008.

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

Szeliski, Riccardo. Computer Vision: algoritmi e applicazioni. 2a ed. Testi in Informatica. 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. Una guida alle reti neurali convoluzionali per la visione artificiale. Lezioni di sintesi sulla visione artificiale. 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. Computer Vision: un approccio moderno. 2a ed. Boston: Pearson, 2012.

Vescovo, Christopher M. Riconoscimento di modelli e apprendimento automatico. Scienze dell’informazione e statistica. New York: Springer, 2006.