Õppeaine eesmärk on:
- anda ülevaade kaasaegsetest arvutinägemise meetoditest, mis võimaldavad tõlgendada visuaalset informatsiooni;
- arendada praktilisi oskusi levinumate arvutinägemise teekide ja algoritmide kasutamiseks;
- õpetada hindama erinevate meetodite sobivust konkreetsete probleemide lahendamiseks;
- tutvustada tehisintellekti ja masinõppe meetodeid visuaalse info töötlemiseks;
- anda praktilised kogemused läbi projektipõhise õppe reaalmaailma ülesannete lahendamisel.

The aim of this course is to:
- provide an overview of modern computer vision methods that enable interpretation of visual information;
- develop practical skills in using common computer vision libraries and algorithms;
- teach how to evaluate the suitability of different methods for solving specific problems;
- introduce artificial intelligence and machine learning methods for visual information processing;
- provide practical experience through project-based learning in solving real-world problems.

Õppeaine läbinud üliõpilane:
- kirjeldab ja loetleb peamisi arvutinägemise algoritme ning selgitab nende tööpõhimõtteid;
- analüüsib ja võrdleb erinevaid visuaalse info töötlemise meetodeid ning eristab nende kasutusvaldkondi;
- rakendab levinumaid arvutinägemise teeke praktiliste ülesannete lahendamisel;
- hindab erinevate meetodite sobivust antud probleemi lahendamiseks ning põhjendab oma valikuid;
- koostab ja rakendab iseseisvalt arvutinägemise lahendusi, kasutades sobivaid meetodeid ja tööriistu;
- rakendab meeskonnatöö oskusi erialase projektitöö käigus, analüüsib lahenduse kestlikust, toetab kaasõppijate arengut, hindab enda ja teiste pädevusi ning arenguvajadusi.

After completing this course the student:
- describes and lists the main computer vision algorithms and explains their working principles;
- analyzes and compares different visual information processing methods and distinguishes their application areas;
- applies common computer vision libraries in solving practical tasks;
- evaluates the suitability of different methods for solving given problems and justifies their choices;
- designs and implements computer vision solutions independently using appropriate methods and tools;
- applies teamwork skills in projects related to the area of specialization, analyses the sustainability of the proposed concept, supports the development of co-learners, assesses own and others' competences and development needs.

Kursus annab süsteemse ülevaate kaasaegsetest arvutinägemise meetoditest ja nende praktilistest rakendustest. Õppetöö käigus tutvutakse nii klassikaliste pilditöötluse algoritmidega kui ka kaasaegsete tehisintellektil põhinevate lahendustega. Teoreetiline osa keskendub pilditöötluse põhialustele, objektituvastusele ja segmenteerimisele. Praktilises osas rakendatakse teadmisi, kasutades populaarseid arvutinägemise teeke. Õppetöö toimub loengute ja praktikumide vormis, kus teoreetilisi teadmisi rakendatakse konkreetsete ülesannete lahendamisel.

The course provides a systematic overview of modern computer vision methods and their practical applications. During the course, participants will explore both classical image processing algorithms and contemporary AI-based solutions. The theoretical part focuses on the fundamentals of image processing, object detection, and segmentation. In the practical part, knowledge is applied using popular computer vision libraries. The course is conducted in the form of lectures and practical sessions, where theoretical knowledge is applied to solve specific tasks.

Kursuse jooksul täidavad õpilased praktilisi harjutusi, mis on projekti eelduseks. Projekt moodustab 100% lõplikust hindest.

During the course, students complete practical exercises that serve as a prerequisite for the project. The project accounts for 100% of the final grade.

-

-

Moodle’i kursuse materjalid.

-