Wydział Informatyki - Informatyka (S2)
specjalność: Inteligencja obliczeniowa
Sylabus przedmiotu Widzenie komputerowe:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Informatyka | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | magister inżynier | ||
Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
Profil | ogólnoakademicki | ||
Moduł | — | ||
Przedmiot | Widzenie komputerowe | ||
Specjalność | Inteligencja obliczeniowa | ||
Jednostka prowadząca | Katedra Systemów Multimedialnych | ||
Nauczyciel odpowiedzialny | Paweł Forczmański <Pawel.Forczmanski@zut.edu.pl> | ||
Inni nauczyciele | Marcin Korzeń <Marcin.Korzen@zut.edu.pl>, Adam Nowosielski <Adam.Nowosielski@zut.edu.pl> | ||
ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
KOD | Wymaganie wstępne |
---|---|
W-1 | Znajomośc zagadnień z zakresu przetwarzania obrazów |
W-2 | Znajomośc algebry liniowej |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | Poznanie algorytmów i sposobów rozwiązywania typowych problemów z zakresu widzenia komputerowego |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
T-L-1 | wykorzystanie środowiska Python w widzeniu komputerowych, biblioteki zewnętrzne | 2 |
T-L-2 | Implementacja wybranych algorytmów przetwarzania wstępnego obrazu | 4 |
T-L-3 | Implementacja wybranych algorytmów wykrywania, lokalizacji i śledzenia obiektów na scenie | 10 |
T-L-4 | Implementacja i badanie algorytmów modelowania tła i przepływu optycznego | 6 |
T-L-5 | Implementacja i badanie wybranych algorytmów stereowizyjnych i rekonstrukcji 3D | 6 |
T-L-6 | Zaliczenie laboratorium | 2 |
30 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | Wprowadzenie (definicje, zastosowania, systemy) | 2 |
T-W-2 | Pozyskiwanie obrazu cyfrowego, urządzenia, sensory, interfejsy, kwantyzacja, próbkowanie, ocena jakości | 4 |
T-W-3 | Detekcja obiektów na scenie, algorytmy opisu cech niskopoziomowych, wykorzystanie metod głębokiego uczenia i algorytmów deterministycznych | 4 |
T-W-4 | Modelowanie tła, wykrywanie obiektów ruchomych, przepływ optyczny | 4 |
T-W-5 | Stereowizja, transformacje przestrzenne, rekonstrukcja 3D | 4 |
T-W-6 | Śledzenie obiektów na scenie i obliczanie cech niezmienniczych | 4 |
T-W-7 | Sterowanie systemem komputerowym, naturalne interfejsy komunikacyjne, rzeczywistość rozszerzona | 2 |
T-W-8 | Przykładowe zastosowania systemów widzenia komputerowego, np. OCR, ADAS | 4 |
T-W-9 | Zaliczenie wykładu | 2 |
30 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 30 |
A-L-2 | Praca nad zadaniami programistycznymi | 6 |
A-L-3 | Zaliczenie | 2 |
38 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 30 |
A-W-2 | Uczestnictwo w konsultacjach | 2 |
A-W-3 | Przygotowanie do zaliczenia | 6 |
38 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | wykłady tablicowe i prezentacje multimedialne |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena podsumowująca: wykład: zaliczenie testowe |
S-2 | Ocena formująca: laboratorium: ocena zadań realizowanych na poszczególnych zajęciach |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
I_2A_D01.09_W01 Student posiada wiedzę z zakresu ekstrakcji cech oraz zna algorytmy z tego zakresu | I_2A_W02, I_2A_W04, I_2A_W05, I_2A_W08 | — | — | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-7, T-W-9, T-W-6, T-W-8 | M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
I_2A_D01.09_U01 Student potrafi implementować algorytmy widzenia komputerowego przy uzyciu bibliotek zewnętrznych jak i niskopoziomowo | I_2A_U03, I_2A_U04, I_2A_U09 | — | — | C-1 | T-L-1, T-L-2, T-L-4, T-L-5, T-L-3 | M-1 | S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
I_2A_D01.09_K01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student ukształtuje aktywną postawaę poznawczą i chęć rozwoju zawodowego | I_2A_K02 | — | — | — | — | — | — |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
I_2A_D01.09_W01 Student posiada wiedzę z zakresu ekstrakcji cech oraz zna algorytmy z tego zakresu | 2,0 | |
3,0 | Stident opanował podstawową wiedzę z zakresu widzenia komputerowego przy użyciu bibliotek wysokopoziomowych | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
I_2A_D01.09_U01 Student potrafi implementować algorytmy widzenia komputerowego przy uzyciu bibliotek zewnętrznych jak i niskopoziomowo | 2,0 | |
3,0 | student potrafi oprogramować wybrane algorytmy z zakresu widzenia komputerowego przy użyciu bibliotek wysokopoziomowych | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
I_2A_D01.09_K01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student ukształtuje aktywną postawaę poznawczą i chęć rozwoju zawodowego | 2,0 | |
3,0 | Student aktywnie rozwiązuje postawione problemy wykazując samodzielność w doborze odpowiednich środków technicznych i metod inżynierskich | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Literatura podstawowa
- C. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer Verlag, 2006
- R. Szelski, Computer Vision: Algorithms and Applications, Springer Verlag, 2010, http://szeliski.org/Book/
- Simon J.D. Prince, Computer Vision: Models, Learning, and Inference, Cambridge University Press, 2012, www.computervisionmodels.com
Literatura dodatkowa
- Adrian Kaehler, Gary Bradski, Computer Vision in C++ with the OpenCV Library, O'Reilly, 2017, https://github.com/oreillymedia/Learning-OpenCV-3_examples
- Bharath Ramsundar, Reza Bosagh Zadeh, TensorFlow for Deep Learning: From Linear Regression to Reinforcement Learning, O'Reilly Media, 2018