In diesem Kurs werden wir das Sehen als einen kognitiven Problembereich erweitern und Modelle erforschen, die sich mit verschiedenen Sehaufgaben befassen. Wir werden dann untersuchen, wie die Grenzen dieser Probleme zu einer komplexeren Analyse des Geistes und des Gehirns führen und wie diese Erkundungen zu komplexeren Computermodellen des Verstehens führen.
Computergestützte Vision
Computergestützte Vision
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Geist und Maschine
Dozent: David Quigley
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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.4
(63 Bewertungen)
Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
Es dauert 8 Stunden
3 Wochen bei 2 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Verschiedene Modelle des menschlichen und maschinellen Sehens anwenden und ihre Grenzen diskutieren.
Demonstrieren Sie das Geon-Modell der Objekterkennung und seine Grenzen.
Argumentieren Sie mit den Vor- und Nachteilen der symbolistischen und visualistischen Sichtweise von mentalen Bildern.
Erkennen Sie die einschichtigen und mehrschichtigen Perceptron-Netzmodelle der künstlichen Intelligenz.
Wichtige Details
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5 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Geist und Maschine
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Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
In diesem Kurs gibt es 4 Module
In dieser Woche werden wir einige grundlegende Annahmen eines einfachen Modells des menschlichen Sehens untersuchen.
Das ist alles enthalten
1 Video1 Lektüre1 Aufgabe
Diese Woche werden wir uns mit Modellen von Aufgaben höherer Ordnung beschäftigen, die vom visuellen System gelöst werden.
Das ist alles enthalten
3 Videos2 Aufgaben3 Diskussionsthemen
In dieser Woche werden wir verschiedene Perspektiven vergleichen und gegenüberstellen, wie mentale Bilder mit dem visuellen System zusammenhängen.
Das ist alles enthalten
2 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
In dieser Woche werden wir uns mit dem Neuron als Element des menschlichen kognitiven Systems befassen und damit, wie wir diese Teile in neuronale Netzwerksysteme der künstlichen Intelligenz implementieren können.
Das ist alles enthalten
3 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
Dozent
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Empfohlen, wenn Sie sich für Algorithmen interessieren
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Felipe M.
Lernender seit 2018
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Jennifer J.
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Larry W.
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