מידע כללי
מטרת הקורס היא הכרת מגוון גישות סטטיסטיות עדכניות לפתרון בעיות בעיבוד תמונה, עם דגש על מודלים גנרטיביים. הקורס סוקר שיטות ללימוד פילוגים ומדגים את שימושיהם בהקשר של עיבוד תמונה. אלו כוללים גישות לא פרמטריות, רשתות הפיכות, רשתות גנרטיביות יריבות, שדות מקוב אקראיים, גישות דגימה מבוססות MCMC, שיטות לאימון מודלים מבוססי אנרגיה ( EBM ), מבוא לשיטות גנרטיביותמבוססות דיפוזיה ויישומים לבעיות בשיפור תמונה, עריכת תמונה ויצירת תמונה. תוצאות למידה: בסיום הקורס הסטודנטיות והסטודנטים יהיו מסוגלים: 1. להכיר שיטות סטטיסטיות בסיסיות ושימושן בעיבוד תמונה. 2. להתאים מודלים סטטיסטיים למגוון בעיות עיבוד תמונה. 3. שימוש בהם לפתרון מגוון בעיות.
פקולטה: הנדסת חשמל ומחשבים
|תארים מתקדמים
מקצועות קדם
(44202 - אותות אקראיים ו- 46195 - מערכות לומדות ו- 46200 - עבוד ונתוח תמונות)