Courses
- Introduction Ot Computer Vision (10224) תקציר הקורס:
- Electrical Engineering A (20122) תקציר הקורס:
- Electrical Engineering B (20123) תקציר הקורס:
- Computer Vision (20217)
- Advanced Laboratory In Image Processing (20327)
- Introduction To Electrical And Electronic Engine (20816) תקציר הקורס:
תקציר:
ראייה ממוחשבת היא מהתחומים הצומחים ביותר בהנדסה, ומאפשרת ניתוח והבנה אוטומטית של תמונות ושל וידאו, שמהווים חלק מהותי כ-80% מתעבורת האינטרנט העולמית. דוגמאות לראייה ממוחשבת נעות במנעד רחב וכוללות בין היתר זיהוי טקסט בתמונה, זיהוי חפצים, אנשים, מקומות, תרחישים ופעילויות, סיווג מחלות בתמונות רפואיות, חילוץ מבנה תלת ממדי מתוך מספר תמונות דו ממדיות או מסרט וידאו, תיאור תוכן של תמונות, ועד יצירת תמונות וקטעי וידאו מתמונה, טקסט או שילובם. שימושי ראייה ממוחשבת מאפשרים לסייע לבני אדם לבצע משימות בצורה טובה יותר, למשל בנהיגה, מהתראות ומניעת תאונות, ועד נהיגה אוטונומית; סיווג ומיון אוטומטי של תוכן תמונות או סרטוני וידאו, שיפור ממשקי אדם מכונה ועוד.
קורס זה מהווה מבוא לתחום הראייה הממוחשבת והוא בסיס לקורס ההמשך המתקדם, רשתות נוירונים לשימושי ראייה ממוחשבת. הקורס יכול להוות קורס עצמאי, להרחיב את קורסי המבוא בעיבוד תמונה או בגרפיקה ממוחשבת, וכמובן להרחיב את קורסי למידת המכונה לתחום הראייה הממוחשבת (הבסיס הנדרש לקורס יינתן במהלכו). הקורס מתאים לסטודנטים בכל מסלולי התוכנה, בעלי רקע בתכנות מונחה עצמים בסביבת פיתון, ובפרט למסלול למידת מכונה. הוא כולל התייחסות לטכנולוגיות עדכניות בחזית התעשייה והמחקר.
נושאי הקורס כוללים: מבוא ושימושי ראייה ממוחשבת, ייצור וייצוג תמונות; עיבוד תמונה במרחב ובתדר כולל קונבולוציה וקורלציה; שימושי עיבוד מקדים לאוגמטציות וגיוון ושיפור ה-dataset; מאפיינים ומבוא לזיהוי תמונה, מבוא לרשתות קונבולוציה; שימושי רשתות קונבולוציה לצרכי סיווג גילוי וסגמנטציה, אימון רשתות בשימושי ראייה ממוחשבת; ויזואליזציה והבנה. הקורס כולל הרצאה שבועית פרונטלית (בהיקף של 2 ש"ש), ומעבדה \ תרגול שבועית (בהיקף של 2 ש"ש) המשלימים את ההרצאה.
במעבדה יתרגלו ויתנסו הסטודנטים בהיבטים מעשיים של ראייה ממוחשבת תוך חשיפה למאמרים ומקורות מדעיים בתחום מצד אחד, המשך בשיקולים מעשיים, ועד גישה והגשה לתחרויות בתחום (אופציה). תחומי הלמידה העמוקה בכלל, והראייה הממוחשבת בפרט עתירי שינויים תכופים, כאשר טכנולוגיות בנות חמש שנים נחשבות לעתים קרובות ללא עדכניות. לכן לימוד עצמי בתחום מהווה אבן בניין חשובה לעוסקים בתחום, והמעבדות דורשות עבודה עצמית, ונבנו כדי להקנות בין השאר גם מיומנויות כאלו. חלק מהמעבדות בקורס בנויות בשיטת "כיתה הפוכה": יש להכין דוח מכין לפני המעבדה (דוחות מכינים, במידה שנדרשים, מוגשים ללא ציון, אך מומלצים כדי לעקוב אחר החומר – פירוט בהמשך). במהלך המעבדה עוסקים בין השאר בפתרון בעיות שצצו בהכנה. תרגילי הבית מבוססים בחלקם על תוכן המעבדות. המעבדות ותרגילי המחשב יבוצעו בסביבת python עם Jupyter, תוך שימוש בספריות OpenCV, וספריות ראייה ממוחשבת אחרות. כן יינתנו דוגמאות בסיסיות בספריות למידת מכונה כמו pytorch ו\או tensorflow ו-keras. תינתן גם התייחסות כללית לסביבות אחרות. מומלצת הכירות מוקדמת עם פייתון. תינתן הדרכה מתאימה שתאפשר לימוד עצמי של השפה והסביבה. |
Abstract:
Circuit Variables and Elements, Ohms and Kirchhoff’s Laws, Voltage,
Current and Power in DC Circuits, The Wheatstone Bridge and
Delta to Star Equivalent Circuits, Sinusoidal Steady-State Analysis, Voltage,
Current and Power in AC Circuits, Resonant Circuit, Techniques of Circuit Analysis
(AC+DC): The Node-Voltage Method, The Mesh-Current Method,
Thevenin and Norton Equivalent. Maximum Power Transfer, Superposition.Abstract:
Serial and Parallel RLC resonant, Frequency Response Analysis. Techniques of Circuit Analysis (AC+DC): The Node-Voltage Method, The Mesh-Current Method, Thevenin and Norton Equivalent. Maximum Power Transfer. Superposition. Poly phase Circuits. Balanced Three-Phase Circuits. Two port network parameters, Coupled Circuits. Transformers. Introduction to machinery principles.Abstract:
Lumped Circuits and elements: description passive components, physical dependences between charges, current, voltage, power and energy. Signal properties. Voltage and current sources. Basic laws: Ohm's and Kirchhoff's laws. Elements connection and equivalent circuits.
Delta- Way elements connections and transformation. Winston bridge with variable resistor. Maximum power transfer.
Sinusoidal steady-state analysis. Power in AC circuits. Circuit analysis methods and network multiple independent DC and AC sources: mesh-current and node-voltage methods, superposition, Thevenin and Norton equivalents. Frequency response of RLC circuits, serial and parallel resonance circuits.