modulo #1 Introduzione alla visione artificiale Panoramica della visione artificiale, sue applicazioni e importanza nell'industria e nella vita quotidiana
modulo #2 Storia ed evoluzione della visione artificiale Sviluppo e crescita della visione artificiale, traguardi chiave e contributi influenti
modulo #3 Fondamenti dell'elaborazione delle immagini Concetti di base dell'elaborazione delle immagini, manipolazione dei pixel e operazioni di filtro
modulo #4 Acquisizione e rilevamento delle immagini Tipi di telecamere, sensori di immagini e tecniche per catturare immagini di alta qualità
modulo #5 Preelaborazione e miglioramento delle immagini Rimozione del rumore, correzione delle distorsioni e miglioramento delle caratteristiche delle immagini per l'analisi
modulo #6 Sogliatura e segmentazione Separazione degli oggetti dallo sfondo, tecniche di sogliatura e segmentazione basata sulla regione
modulo #7 Estrazione e rappresentazione delle caratteristiche Estrazione di caratteristiche significative dalle immagini, analisi di forma, colore e texture
modulo #8 Riconoscimento e classificazione degli oggetti Tecniche per il riconoscimento di oggetti, algoritmi di classificazione e prestazioni valutazione
modulo #9 Deep Learning per la visione artificiale Introduzione al deep learning, alle reti neurali convoluzionali (CNN) e al transfer learning
modulo #10 Reti neurali convoluzionali (CNN) per la classificazione delle immagini Progettazione e addestramento di CNN per attività di classificazione delle immagini
modulo #11 Rilevamento e localizzazione di oggetti Rilevamento e localizzazione di oggetti all'interno di immagini, finestra scorrevole e tecniche di proposta di regione
modulo #12 Registrazione e mosaicatura delle immagini Allineamento e combinazione di più immagini, registrazione basata su caratteristiche e intensità
modulo #13 Visione stereo e ricostruzione 3D Calcolo delle informazioni sulla profondità da immagini stereo, triangolazione e ricostruzione di modelli 3D
modulo #14 Riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) e analisi delle immagini dei documenti Estrazione di testo dalle immagini, analisi del layout dei documenti e tecniche OCR
modulo #15 Analisi ed elaborazione delle immagini mediche Applicazioni della visione artificiale nell'imaging medico, segmentazione delle immagini ed estrazione di caratteristiche
modulo #16 Ispezione di qualità e rilevamento dei difetti Automated ispezione visiva, rilevamento di anomalie e controllo di qualità mediante visione artificiale
modulo #17 Robotica e visione artificiale Integrazione della visione artificiale con la robotica, il servoazionamento visivo e la presa
modulo #18 Sorveglianza e monitoraggio Applicazioni della visione artificiale nella sorveglianza, nel tracciamento di oggetti e nel riconoscimento di attività
modulo #19 Visione artificiale per veicoli autonomi Tecniche di visione artificiale per la percezione, la localizzazione e il controllo nei veicoli autonomi
modulo #20 Visione artificiale per l'agricoltura e la lavorazione alimentare Applicazioni della visione artificiale in agricoltura, fenotipizzazione delle piante e lavorazione alimentare
modulo #21 Visione artificiale per il controllo di qualità nella produzione Ispezione visiva automatizzata, rilevamento di difetti e controllo di qualità nella produzione
modulo #22 Visione artificiale per la vendita al dettaglio e l'e-commerce Applicazioni della visione artificiale nella vendita al dettaglio, riconoscimento dei prodotti e gestione dell'inventario
modulo #23 Visione artificiale per applicazioni sanitarie e biomediche Applicazioni della visione artificiale in sanità, imaging biomedico e diagnosi medica
modulo #24 Riepilogo e conclusione del corso Pianificare i prossimi passi nella carriera in Machine Vision
