course-details-portlet

TDT4265 - Datasyn og dyp læring

Om emnet

Vurderingsordning

Vurderingsordning: Mappevurdering
Karakter: Bokstavkarakterer

Vurderingsform Vekting Varighet Hjelpemidler Delkarakter
Skriftlig eksamen 60/100 4 timer D
Arbeider 40/100

Faglig innhold

Datasyn danner grunnlaget for en automatisk forståelse av digitale bilder som i dag kan tas opp med mange forskjellige kameraenheter (f.eks. mobiltelefoner, webkameraer, dybde-bilder, MR, Ultralyd...).
Innholdet i kurset varierer fra den klassiske tilnærmelsen til datasyn hvor egenskaper blir trukket ut og klassifisert til mer moderne metoder for bilde forståelse basert på maskin læring og dype nett. Kurset inneholder også en kort gjennomgang av nødvendig programmerings kunnskap og matematikk, i tillegg til basis metoder innenfor bildebehandling/analyse, dette for at alle skal ha den nødvendige ballast for å gå videre med de mer avanserte delene av kurset.
Temaer som blir adressert i kurset er det menneskelige øye og bildedannelse, filtrering i både romlig og frekvens domenet, hierarkiske strukturer og scale space, principal components analysis (PCA), egenskapsuttrekking (f.eks. Harris, SIFT) og matching (f.eks. RANSAC), unsupervised and supervised klassifisering & gjenkjenning så vel som ulike maskinlæringsmetoder, stereosyn, den essensielle og den fundamentale matrisen, optisk flow, tracking (Kalman/Particle), og sist men ikke minst dype nett for datasyn, dvs. fully connected feedforward NNs (Shallow ANNs, forward pass, matrix-based notation and activation functions etc.), learning (cost functions, gradient descent and backpropagation etc.), generalization (overfitting, regularization, initialization, hyper-parameters, vanishing gradients / unstable gradients and deep NNs etc.), CNNs and Image Classification (different layers, especially the conv layer, learning features and sharing parameters, AlexNet and later versions etc.), object detection and semantic segmentation (R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, R-FCN, YOLO / YOLO v2, SSD and Mask R-CNN etc.).
Eksempler vil bli hentet fra ulike applikasjonsdomener som medisin, autonomi (droner, biler, skip) & robotikk, industriell inspeksjon osv.

Læringsutbytte

Kurset gir en oversikt og forståelse av flere grunnleggende teknikker i Datasyn (Computer Vision). Avansert kunnskap på dette feltet blir stadig viktigere. Dette er spesielt sant i lys av den stadig økende tall av kameraer og annet bildebehandlingsenheter i nesten alle områder av vårt samfunn. Kurset bidrar til å bygge kompetanse for å designe og konstruere datasynsmoduler som fungerer i et totalsystem for å løse relevante problemer. Bruksområder inkluderer industri anvendelser, autonomi (droner, biler og skip), robotikk og medisinsk bildeanalyse. Disse emnene kan være basis for ansettelse i industri eller offentlig sektor, eller de kan følges videre i forskning på doktorgradsnivå i Norge eller utenlands.

Læringsformer og aktiviteter

Forelesninger og arbeider. Undervisningsspråk er engelsk. En viktig del av arbeider er et større prosjekt hvor man adresserer en reell problemstilling.

Mer om vurdering

Mappevurdering gir grunnlag for sluttkarakteren i emnet. I mappen inngår skriftlig eksamen 60% og arbeider 40%. Resultater for delene angis i %-poeng, mens vurdering for hele mappen (sluttkarakteren) angis med bokstavkarakter. Oppnådde poeng for arbeider kan benyttes ved en evt senere eksamen.
Ved utsatt eksamen (kontinuasjonseksamen) kan skriftlig eksamen bli endret til muntlig eksamen. Eksamensoppgaven gis kun på engelsk.
Dersom studenten også etter utsatt eksamen har sluttkarakteren F/ikke-bestått, må studenten gjenta hele emnet neste studieår. Arbeider som teller med i sluttkarakteren må gjentas.

Kursmateriell

Bok: Digital Image Processing, Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods (Publisher: Pearson)
Bok: Neural Networks and Deep Learning, Michael Nielsen (online)
Bok: Deep Learning, Ian Goodfellow et. al. (online)

Studiepoengreduksjon

Emnekode Reduksjon Fra Til
SIF8066 7.5
Flere sider om emnet

Ingen

Fakta om emnet

Versjon: 1
Studiepoeng:  7.5 SP
Studienivå: Høyere grads nivå

Undervisning

Termin nr.: 1
Undervises:  VÅR 2021

Forelesningstimer: 2
Øvingstimer: 2
Fordypningstimer: 8

Undervisningsspråk: Engelsk

Sted: Trondheim

Fagområde(r)
  • Informatikk
  • Teknologiske fag
Kontaktinformasjon
Emneansvarlig/koordinator:

Ansvarlig enhet
Institutt for datateknologi og informatikk

Telefon:

Eksamensinfo

Vurderingsordning: Mappevurdering

Termin Statuskode Vurderings-form Vekting Hjelpemidler Dato Tid Digital eksamen Rom *
Vår ORD Arbeider 40/100
Rom Bygning Antall kandidater
Vår ORD Skriftlig eksamen 60/100 D INSPERA
Rom Bygning Antall kandidater
  • * Skriftlig eksamen plasseres på rom 3 dager før eksamensdato. Hvis mer enn ett rom er oppgitt, finner du ditt rom på Studentweb.
Eksamensinfo

For mer info om oppmelding til og gjennomføring av eksamen, se "Innsida - Eksamen"

Mer om eksamen ved NTNU