В этой книге мы рассмотрим практические примеры обработки данных. Мы будем работать с различными типами данных, включая текст, изображения и звуки. Книга адресована как начинающим Data Science, так и опытным специалистам, которые хотят отдохнуть от постоянного подключения к сети и научиться работать с данными в офлайн-режиме.
В этой уникальной книге читатель найдет всё необходимое для освоения обработки МРТ снимков с помощью OpenCV и искусственного интеллекта. От основ до продвинутых методов машинного обучения, каждая глава наполнена практическими примерами и пошаговыми инструкциями, которые помогут вам углубить свои знания и навыки в этой важной области.Автор делится своим опытом и знаниями, предоставляя читателям инструменты для анализа и классификации медицинских изображений, что является ключевым навыком в современной медицинской диагностике. Книга будет полезна как начинающим, так и опытным специалистам, стремящимся расширить свои горизонты в области искусственного интеллекта и медицинской визуализации.
Книга состоит из семи глав. В первой главе мы кратко обсудим основные концепции компьютерного зрения и задачи обнаружения объектов. Во второй главе мы рассмотрим традиционные методы обнаружения объектов, основанные на признаках, такие как метод Хаара и метод гистограмм направленных градиентов (HOG). В третьей главе мы обсудим современные методы обнаружения объектов, основанные на глубоком обучении, такие как R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN и YOLO. В четвертой главе мы рассмотрим способы усовершенствования методов обнаружения объектов, такие как использование предварительного обучения, ансамблевых методов и повышение качества данных. В пятой главе мы обсудим приложения обнаружения объектов в различных областях, таких как автономное вождение, видеонаблюдение, медицинская визуализация, управление производством и робототехника. В шестой и седьмой главе создадим приложения AI MEDIC для распознавания объектов.
