Обработка изображений в системах искусственного интеллекта
- 5 разделов
- 34 материала
- 1 тест
О курсе
Акбаракова А.М. – сеньор-лектор,
1.Характеристика МООК
1.1 Цель изучения: Целью дисциплины «Обработка изображений в системах искусственного интеллекта» является формирование у обучающихся теоретических знаний и практических навыков применения методов обработки изображений и свёрточных нейронных сетей для решения задач распознавания и классификации объектов.
1.2 Задачи изучения:
1.Познакомить с принципами цифрового представления изображений и алгоритмами их предварительной обработки.
2.Научить применению нейронных сетей (CNN) для решения задач компьютерного зрения.
3.Выработать навыки разработки систем искусственного интеллекта (ИИ) с использованием современного программного обеспечения.
1.3 Результаты обучения: Демонстрирует опыт работы с современными инструментами и библиотеками для разработки проектов в области обработки изображений. Понимает основные свойства, принципы и методы обработки, классификации и анализа изображений, архитектуры и модели нейронных сетей, включая сверточные, а также основные методы выделения и распознавания объектов на изображениях.
1.4 Пререквизиты. Системы искусственного интеллекта
1.5 Постреквизиты. Искусственный интеллект и когнитивные системы
1.6 Количество академических кредитов/продолжительность МООК: 5 кредитов
1.7 Уровень сложности курса: средний
Программа курса
Материалы и тесты разделов открываются после записи на курс.
-
Модуль 1 6 элементов
-
Файл Лекция 1
-
Гиперссылка Видео лекция 1
-
-
-
-
-
-
Модуль 2 10 элементов
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Модуль 3 6 элементов
-
-
-
-
-
-
-
-
Модуль 4 8 элементов
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Итоговый контроль по МООК 1 элемент
-
Тест Тест
-
Другие курсы направления
Компьютерная инженерия и автоматизацияФизика
Компьютерная инженерия и автоматизацияФизика и физические основы информационных технологий
Компьютерная инженерия и автоматизацияТеория принятия решений
Компьютерная инженерия и автоматизацияИнженерлік графика және 3D модельдеу