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Diploma nelle Fondazioni di Computer Vision

In questo corso gratuito online, imparate le strategie per addestrare i computer a visualizzare e comprimere i contenuti digitali.

Publisher: NPTEL
Lo sapevi che più di cinquanta per cento del cervello umano è dedicato all'elaborazione di informazioni visive a circa sessanta immagini al secondo con milioni di pixel in ogni immagine? Questo corso online gratuito vi illude la tecnologia che esegue compiti automatizzati che il sistema visivo umano può fare. Inizia l'apprendimento delle tecniche di Computer Vision attraverso questo corso e altera la tua percezione di come vedi il mondo.
Diploma nelle Fondazioni di Computer Vision
  • Durata

    15-20 Oras
  • Students

    260
  • Accreditation

    CPD

Descrizione

Modules

Risultato

Certificazione

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Description

Computer Vision si è evoluto da mimatici sistemi di visione umana a sistemi robotici basati su visione per prendere decisioni affidabili. Anche se il sistema visivo umano è sorprendente nelle immagini di elaborazione, cade breve nel percepire il mondo nello stesso modo dei rivelatori digitali. Come tradurre il sistema visivo umano ai dispositivi di imaging digitale per prendere decisioni affidabili? Dovremmo avvicinarci a questo scientificamente per ottenere uno standard estetico per supportare una realtà preferita utilizzando tecniche di elaborazione delle immagini. Come vengono prese le decisioni di qualità dalle immagini elaborate? Questo processo richiama le strategie per visualizzare e comprimere le immagini digitali ai contenuti per un processo decisionale affidabile. Questa impresa è la funzione primaria della visione informatica. Ulteriore, la sovrapposizione tra elaborazione delle immagini e visione del computer a livello concettuale, e il gergo, spesso frainteso, viene utilizzato in modo intercambiabile. Questo corso affronterà tutte queste tecniche e spiegherà le loro differenze a livello fondamentale.

I descrittori dell'immagine descrivono le caratteristiche elementari come la forma, il colore, la consistenza o il movimento dell'immagine. Sono il primo passo per scoprire la connessione tra i pixel in un'immagine digitale e quello che gli umani ricordano dopo aver osservato un'immagine. Di qui, It's s è essenziale per comprendere il processo di rilevazione di tali caratteristiche e concettualizzare come le corrispondenze della funzione possano essere stabilite attraverso diverse immagini. Le seguenti sono domande vitali che devono essere affrontate: quali caratteristiche rendono le buone caratteristiche dell'immagine? Che tipo di algoritmi vengono utilizzati per estrarre funzioni nelle immagini? Il corso analizzerà queste domande e descrive come le funzioni possano essere rilevate e tracciate attraverso una sequenza di immagini e fuse con altre fonti per la localizzazione. Inoltre, si affronta come l'apprendimento delle funzioni sia indagato per generare caratteristiche più efficienti per le attività di image-processing biologica come il riconoscimento, il richiamo, il tracciamento e la categorizzazione delle immagini.

Il cervello umano è una struttura estremamente complessa, con circa 100 miliardi di neuroni e 1.000 trilioni di interconnessioni sinaptiche. Si affida alla segnalazione elettrochimica con tempistiche interconnesse e componenti analogici, il tipo di macchine molecolari e biologiche che i neuroscienziati stanno solo iniziando a districarsi. È possibile simulare il cervello umano? Le reti neurali artificiali sono un buon modello per il cervello? Le reti neurali, che sono dispositivi adatti per il calcolo, sono davvero in grado di imitare la mente umana? Questo corso vi introdurrà nel campo della visione informatica e dell'apprendimento profondo e vi aiuterà a rispondere a molte domande comunemente prevalenti in queste discipline. Questo corso in fondazioni di computer vision è un corso informativo che interesserà coloro che studiano la scienza informatica o coloro che sono interessati a questi argomenti. Perché aspettare? Registrati oggi e inizia a imparare su questo importante campo di macchine umanizzanti attraverso l'apprendimento profondo.

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