Summary  
This chapter introduces fundamental computer vision techniques for processing and interpreting visual data, including image classification, object detection, segmentation, recognition, edge detection, restoration, scene reconstruction, and video motion analysis.

General domain of usage  
Autonomous vehicles

**Комп'ютерний зір** — це галузь **штучного інтелекту**, яка дозволяє машинам інтерпретувати та розуміти **візуальні дані** зі світу, подібно до того, як люди сприймають і обробляють візуальну інформацію. Вона охоплює отримання, обробку та аналіз зображень або відео для прийняття рішень чи отримання висновків.

Визначення

**Реальні** застосування комп'ютерного зору включають:

**Комп'ютерний зір** охоплює різноманітні завдання, які дозволяють машинам ефективно розуміти та обробляти **візуальні дані**:
- Класифікація зображень;
- Виявлення об'єктів;
- Сегментація зображень;
- Розпізнавання облич та людей;
- Виявлення контурів;
- Відновлення зображень;
- Відповідність та реконструкція сцен;
- Аналіз руху на відео.

Яке твердження найкраще визначає комп'ютерний зір?

Зануртеся у комп'ютерний зір, опанувавши згорткові нейронні мережі (CNN) з використанням TensorFlow та Keras. Цей поглиблений курс охоплює ключові концепції та практичні навички, зокрема попередню обробку зображень, операції згортки та підвибірки, побудову й навчання архітектур CNN, реалізацію виявлення об'єктів і застосування transfer learning для вирішення реальних візуальних задач. Отримайте практичний досвід у розв'язанні складних задач комп'ютерного зору за допомогою галузевих інструментів і методик.

Що Таке Комп'ютерний Зір?