Код: 365298

Назва:

Комп`ютерний зір

Анотація: Курс призначений для того, щоб ознайомити студентів з основними концептами, методами та проблематикою комп'ютерного зору. Він охоплює теми від традиційного комп'ютерного зору на основі морфологічного аналізу до згорткових нейронних мереж та зорових трансформерів. На курсі вивчаються підходи до вирішення різних задач комп'ютерного зору: класифікація зображень, детекція та сегментація об'єктів. Практичні завдання дозволять студентам застосовувати теоретичні знання до реальних задач. Серед передумов курсу є обов'язкова лінійна і векторна алгебра, навички програмування та попередньо прослуханий курс з Машинного навчання.


Рекомендована література: Основна:
1. Szeliski, R. Computer Vision: Algorithms and Applications (2nd ed.). Springer, 2022.
2. Zhang, R., Isola, P., Efros, A. A., Shechtman, E., & Wang, O. The Unreasonable Effectiveness of Deep Features as a Perceptual Metric (LPIPS). CVPR, 2018. (still widely used for generative evaluation; include if you discuss metrics)
3. Stanford CS231n (latest iteration notes/assignments), 2021–present (high-quality teaching reference).
4. Dosovitskiy, A., et al. An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale (ViT). ICLR, 2021
Допоміжна:
1. Oquab, M., et al. DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision. 2023.
2. Kirillov, A., et al. Segment Anything. 2023.
3. Rombach, R., Blattmann, A., Lorenz, D., Esser, P., & Ommer, B. High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models. CVPR, 2022.