Обработка изображений в системах искусственного интеллекта

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