CODICE | 90539 |
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ANNO ACCADEMICO | 2022/2023 |
CFU |
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SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE | INF/01 |
LINGUA | Inglese |
SEDE |
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PERIODO | 2° Semestre |
MATERIALE DIDATTICO | AULAWEB |
Il corso offre un'introduzione all'analisi di dati visuali. In particolare affronta i problemi della comprensione automatica del contenuto di immagini e video.
Learning how to represent image content adaptively by means of shallow or deep computational models and biologically-inspired hierarchical models, and how to tackle image classification and categorization problems.
Analisi e algebra lineare
Elaborazione di immagini e machine learning
Modalità mista: lezioni, attività pratiche, progetto
Materiale fornito dai docenti (slide, puntatori a testi e articoli scientifici) reperibili su Aulaweb
Libro online di riferimento http://szeliski.org/Book/
Ricevimento: Su appuntamento: inviare un'email a francesca.odone@unige.it (specificare Cognome Nome e corso di studi)
FRANCESCA ODONE (Presidente)
NICOLETTA NOCETI
LORENZO ROSASCO (Presidente Supplente)
ANNALISA BARLA (Supplente)
ALESSANDRO VERRI (Supplente)
L'orario di tutti gli insegnamenti è consultabile su EasyAcademy.
Data | Ora | Luogo | Tipologia | Note |
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19/06/2023 | 09:00 | GENOVA | Esame su appuntamento | |
08/09/2023 | 09:00 | GENOVA | Esame su appuntamento | |
05/02/2024 | 09:00 | GENOVA | Esame su appuntamento |