Sök

Grundläggande datorseende med djupinlärning

5 hp

Kursen behandlar grundläggande begrep och algoritmer inom datorseende och djupinlärning, både ur teoretiskt och praktiskt perspektiv. Via praktiska exempel och uppgifter ska studenter lära sig hur de presenterade begreppen kan omsättas i praktiken. Kursen ingår i programmet MAISTR (hh.se/maistr) där du som deltagare kan läsa hela programmet eller enstaka kurser. Kursen är för yrkesverksamma och ges på distans på engelska. Anmälan är öppen så länge det finns möjlighet att bli antagen.

About the course Fundamentals of computer vision with deep learning, 5 credits

Who is this course for?
This course presents computer vision and deep learning techniques. It is designed for students with a background in computer science who want to gain additional skills in how machine learning is applied in computer vision.

What will you learn from this course?
You will learn about computer vision concepts, both from a theoretical and practical perspective. The primary content includes: Image acquisition, representation, and transformation. Low-level vision (edges, corners, lines, and circles detection). Feature extraction using deep neural networks and transfer learning. Image pattern classification. Computer vision applications, including: Facial image analysis, In-vehicle vision system (driver drowsiness), Robot vision systems (human emotion and intention detection).

Primary contents
Image acquisition, sampling (pixels) and representation (histogram, color spaces, Fourier Transform)
Image transformations: local & global operators, convolution, filtering (smoothing, sharpening)
Low-level Vision: edges, corners, lines and circles detection, scalar product

Feature extraction and classification:

  • Feature Extraction
  • Deep Learning and Transfer Learning
  • Image Pattern Classification
    Computer Vision applications:
  • Facial analysis: detection and recognition
  • In-vehicle vision system: driver drowsiness
  • Robot vision systems: human emotion and intention detection

VT 2022 (Distans (Internet), Ortsoberoende, 33%)

Nivå:

Avancerad nivå

Anmälningskod:

23555

Behörighetskrav:

Kandidatexamen eller högskoleingenjörsexamen i datateknik 180 hp. Kurser i programmering 7,5 hp och matematik (linjär algebra, flervariabelanalys) 7,5 hp.

Urvalsregler:

Högskolepoäng: 100%

Mer information om urvalsregler.

Startvecka:

Vecka: 12

Obligatoriska sammankomster:

0

Undervisningstid:

Blandade tider

Studieavgift:

För sökande med medborgarskap utanför EU/EES och Schweiz: Mer information om studieavgift

Undervisningsspråk:

Undervisningen bedrivs på engelska.

Visa utbildningsinfo

Sidansvarig

Dela