Магистратура
2020/2021
Анализ изображений
Статус:
Курс по выбору (Машинное обучение и анализ данных)
Направление:
01.04.02. Прикладная математика и информатика
Кто читает:
Департамент информатики
Когда читается:
1-й курс, 4 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Преподаватели:
Артамонов Алексей Сергеевич
Прогр. обучения:
Машинное обучение и анализ данных
Язык:
русский
Кредиты:
4
Контактные часы:
28
Программа дисциплины
Аннотация
Данная дисциплина направлена на овладение навыками анализа изображений, сегментации изображений. Студенты получат представление об основных алгоритмах из области анализа изображений. Научатся проводить сегментацию и детектировать объекты на изображении используя методы компьютерного зрения и глубинного обучения. В результате освоения дисциплины студент должен: знать алгоритмы сегментации и детекции объектов на изображении; уметь проектировать генеративные нейронные сети для классификации изображений владеть математическим аппаратом и инструментальными средствами, используемым при анализе изображений и видео.
Цель освоения дисциплины
- Целью освоения дисциплины «Анализ изображений» является формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков по основам анализа изображений и сегментации изображений.
Планируемые результаты обучения
- Знает основные используемые методы обработки изображений. Применяет современные методы анализа и сегментации изображений для решения практических задач. Владеет навыками реализации алгоритмов, использования и оптимизации библиотек анализа изображений.
- Знает основные математические модели, используемые для анализа изображений в машинном обучении. Модифицирует используемые математические модели для конкретных задач. Владеет навыками применения различных математических задач для анализа изображений.
- Знает основные этапы разработки и адаптации формальных математических моделей. Оценивает трудоемкость и время исполнения различных алгоритмов машинного обучения, применяемых для анализа изображений. Владеет навыками планирования решения задач, связанных с анализом изображений.
Содержание учебной дисциплины
- Обработка изображений
- Анализ изображений и отслеживание объектов
- Объекты на изображении
Элементы контроля
- Домашнее задание 1
- Домашнее задание 2
- Домашнее задание 3
- Устный экзаменЭкзамен проводится на платформе Zoom. Экзамен проводится в устной форме (опрос по материалам курса). По просьбе преподавателя студент должен быть готов выполнить некоторые задания в письменном виде, после чего сфотографировать и выслать на почту преподавателю. К экзамену необходимо подключиться согласно расписанию, высланному преподавателем на корпоративные почты студентов накануне экзамена. Компьютер студента должен удовлетворять требованиям: наличие рабочей камеры и микрофона, поддержка платформы Zoom. Для участия в экзамене студент обязан: выбрать себе имя в Zoom совпадающее с его именем и фамилией, явиться на экзамен согласно точному расписанию, при ответе включить камеру и микрофон. Во время экзамена студентам запрещается выключать камеру. Ипользование конспектов или других справочных материалов допускается только с разрешения преподавателя. Кратковременным нарушением связи во время экзамена считается нарушение связи менее 5 минут. Долговременным нарушением связи во время экзамена считается нарушение 5 минут и более. При долговременном нарушении связи возможность продолжения студентом участие в экзамене определяется преподавателем. Процедура пересдачи подразумевает использование усложненных заданий.
Промежуточная аттестация
- Промежуточная аттестация (4 модуль)0.24 * Домашнее задание 1 + 0.23 * Домашнее задание 2 + 0.23 * Домашнее задание 3 + 0.3 * Устный экзамен
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Furht, B., Akar, E., & Andrews, W. A. (2018). Digital Image Processing: Practical Approach. Cham, Switzerland: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1881248
Рекомендуемая дополнительная литература
- Wojciechowski, K. (2006). Computer Vision and Graphics : International Conference, ICCVG 2004, Warsaw, Poland, September 2004, Proceedings. Dordrecht: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=155987