Fondamenti di Ingegneria della Visione Artificiale

La visione artificiale è una pietra angolare dell'automazione moderna, dai veicoli autonomi al controllo qualità industriale. Questo corso fornisce un percorso chiaro per comprendere come le macchine interpretano i dati visivi attraverso spiegazioni scritte strutturate ed esempi di codice pratici. Progredirai dalla manipolazione di base delle immagini all'implementazione di pipeline di visione complesse, ottenendo le basi tecniche necessarie per risolvere problemi ingegneristici che coinvolgono il rilevamento visivo. Cosa imparerai: - Comprendere le tecniche fondamentali di elaborazione delle immagini come il filtraggio, il miglioramento e le trasformazioni geometriche. - Applicare metodi di rilevamento ed estrazione delle caratteristiche per identificare punti di interesse in scene complesse. - Implementare algoritmi di rilevamento e tracciamento degli oggetti per seguire bersagli in movimento. - Configurare la calibrazione della telecamera e le configurazioni di visione stereo per una ricostruzione accurata di scene 3D. - Esplorare le moderne architetture di deep learning per la classificazione delle immagini e la segmentazione semantica. - Esercitarsi a distribuire modelli di visione su hardware embedded per applicazioni di edge computing. Il corso inizia con la terminologia di base e i fondamenti matematici prima di passare all'implementazione pratica degli algoritmi e all'integrazione del deep learning moderno. È progettato per principianti e aspiranti ingegneri che desiderano entrare nel campo della visione artificiale senza alcuna esperienza precedente. Inizia a costruire la tua esperienza nella percezione visiva automatizzata oggi.