Alle Lernmaterialien für deinen Kurs AI Project: Computational Visual Perception

In diesem Abschnitt wird die Theorie und Praxis der Bildverarbeitung behandelt, einschließlich grundlegender Techniken und Algorithmen zur Bearbeitung und Analyse von Bildern.

• Grundlagen der digitalen Bildverarbeitung
• Filtern und Segmentierung
• Rauschunterdrückung und Bildverbesserung
• Merkmalsextraktion und Bildbeschreibung
• Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie Medizin und Überwachung

Diese Einheit konzentriert sich auf die Anwendung von maschinellem Lernen zur Lösung von Problemen im Bereich der visuellen Wahrnehmung.

• Überwachtes und unüberwachtes Lernen
• Klassifikations- und Regressionsmethoden
• Evaluierung von Modellen und Leistungsmessung
• Hyperparameter-Tuning und Optimierungsalgorithmen
• Integration von maschinellem Lernen in Bildverarbeitungsaufgaben

Der Deep-Learning-Abschnitt umfasst moderne Techniken wie neuronale Netze und deren Anwendung auf das Verständnis und die Analyse von Bildern.

• Einführung in neuronale Netze
• Convolutional Neural Networks (CNNs)
• Architektur und Training von tiefen Netzen
• Transfer Learning und vortrainierte Modelle
• Anwendung von Deep Learning auf reale Bildverarbeitungsprobleme

In diesem Abschnitt werden Methoden zur Erkennung und Klassifizierung von Mustern in Bilddaten diskutiert.

• Grundlagen der Mustererkennung
• Feature-Engineering und Dimensionalitätsreduktion
• Klassifikationsalgorithmen wie K-Nearest Neighbors und SVMs
• Anwendung von Mustererkennung in der Bildverarbeitung
• Bewertung der Leistungsfähigkeit von Erkennungssystemen

Dieser Teil der Vorlesung konzentriert sich auf Techniken zur Extraktion relevanter Merkmale aus Bildern, die zur Analyse und Weiterverarbeitung verwendet werden können.

• Grundlegende Konzepte der Merkmalsextraktion
• Kanten-, Eck- und Bereichsdetektion
• Textur- und Formbeschreibungen
• Feature-Deskriptoren wie SIFT und SURF
• Bewertung und Vergleich von Merkmalen für verschiedene Anwendungen