Explore la segmentation de l'image, les techniques de seuil, la segmentation de la texture et l'étiquetage des composants connectés dans le traitement de l'image.
Couvre les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris la classification, les algorithmes, l'optimisation, l'apprentissage supervisé, l'apprentissage par renforcement et diverses tâches telles que la reconnaissance d'images et la génération de texte.
Discute des méthodes de caractérisation des formes et des tailles de particules, en se concentrant sur les défis de mesure et l'importance des protocoles standardisés.
Couvre les bases du traitement d'images pour la microscopie, y compris l'acquisition, la correction des défauts, l'amélioration des images et l'extraction d'informations.
Explore la classification des images en utilisant des arbres de décision et des forêts aléatoires pour réduire la variance et améliorer la robustesse du modèle.
