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Introduit des réseaux neuronaux convolutionnels pour le traitement de l'image, couvrant les composants de base, les architectures et les applications pratiques, y compris la dénouement et la segmentation.
Explore l'évolution des CNN dans le traitement de l'image, couvrant les réseaux neuronaux classiques et profonds, les algorithmes d'entraînement, la rétropropagation, les étapes non linéaires, les fonctions de perte et les frameworks logiciels.
Explore les systèmes de connaissances non conceptuels à travers la traduction d'images, la synthèse vidéo, les défis d'apprentissage auto-supervisés et les représentations universelles.
Couvre les bases de la microscopie électronique à balayage, y compris l'interaction de la matière électronique, les techniques d'imagerie et les sujets avancés connexes.
Couvre la transformée de Fourier inverse, le filtrage de fréquence, la segmentation, le seuillage, l'estimation de la taille des particules et l'analyse à l'aide d'ImageJ.
Déplacez-vous dans le « virage numérique » de l'histoire, en examinant la recherche historique à l'aide de journaux numérisés et en explorant la réutilisation du texte, l'intégration des mots et la visualisation des données.
