Анализ изображений и текстов

Магистратура 2020/2021

Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»

Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Курс обязательный (Промышленное программирование)

Направление: 01.04.02. Прикладная математика и информатика

Кто читает: Департамент информатики

Где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук

Когда читается: 2-й курс, 1, 2 модуль

Формат изучения: с онлайн-курсом

Преподаватели: Дудоров Сергей Александрович, Шпильман Алексей Александрович

Прогр. обучения: Промышленное программирование

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 60

Полная версия программы учебной дисциплины Задать вопрос

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
Объекты на изображении
Анализ изображений и отслеживание объектов

Элементы контроля

Домашнее задание 1
Домашнее задание 2
Домашнее задание 3
Устный экзамен
Экзамен 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 (2 модуль)
0.125 * Домашнее задание 1 + 0.125 * Домашнее задание 2 + 0.125 * Домашнее задание 3 + 0.625 * Устный экзамен

Программа дисциплины