Вашему вниманию предлагается курс «Разработка мультимедийных приложений с использованием библиотек OpenCV и IPP». Разработано 2 версии курса – вводная и расширенная.

Вводная версия курса предусматривает ознакомление с основными задачами, моделями и методами создания мультимедийных приложений с акцентом на задачи компьютерного зрения и машинного обучения. Содержит 5 лекций, 6 лабораторных работ.

Расширенная версия курса полностью включает материалы вводной версии, дополняя ее рядом новых разделов. Содержит 7 лекций, 8 лабораторных работ. Наименования материалов, дополняющих вводный курс, выделены курсивом.

Лекционная часть курса расширяет кругозор слушателей в части алгоритмов решения ряда ключевых задач предметной области, лабораторный практикум иллюстрирует теоретический материал, формирует навыки решения практических задач. Отличительной особенностью курса является ориентация на практическое применение. Для этого авторами подготовлены подробные текстовые описания не только лекционной части, но и лабораторных работ, иллюстрирующих применение библиотек OpenCV и IPP для решения задач компьютерного зрения. Материалы лабораторного практикума включают коды программ, процесс пошаговой разработки которых описан в методических указаниях. Первая редакция курса прошла апробацию в рамках научной школы «Робототехника, компьютерное зрение и машинное обучение» (форум «Суперкомпьютерные технологии в образовании, науке и промышленности»; Нижний Новгород, ННГУ, 20-28 ноября 2012г.). Желающие могут ознакомиться с записанными на школе видео-лекциями.

Курс включен в сертификационную программу корпорации Intel. В ближайшее время любой желающий сможет сдать тест и получить сертификат корпорации Intel.

Предварительные требования: предполагается, что слушатели курса владеют базовыми навыками программирования (основы алгоритмизации, алгоритмы и структуры данных, C/C++), а также знаниями математики в объеме первых двух курсов факультетов естественнонаучного профиля.

Разработка курса выполнена при поддержке корпорации Intel специалистами факультета ВМК ННГУ и компании Itseez с использованием результатов, полученных в рамках НИР при поддержке Министерства образования и науки: ГК № 11.519.11.4015, ГК № 02.740.11.5131.