Kursen behandlar en tillämpning inom något eller några av teoriområdena bildanalys, 3D-rekonstruktion och/eller mönsterigenkänning. De relevanta ämnesområdena samt teori kring en projektstyrningsmodell, exempelvis Scrum, introduceras inledningsvis. Därefter vidtar ett större programutvecklingsprojekt. Utformningen av projektet varierar mellan åren. Exempel på tänkbara projekt är: - Konstruera en applikation som givet en uppsättning bilder av ett vardagsrum, bygger upp en 3D-modell av det och visualiserar det tillsammans med IKEA-bokhyllan Billy (eller annan möbel). - Konstruera en applikation som givet ett antal inskannade specificerade telefonifakturor beräknar vilket telefonabbonemang som skulle vara billigast. - Konstruera en applikation som givet ett punktmoln taget med en laserscanner i en gles skog, identifierar träd samt beräknar dess diametrar i brösthöjd. - Utveckla en metod som givet indata i form digitala bilder och/eller 3D-punktmoln inhämtade i en skog detekterar träd samt klassificerar trädslag. - Identifiera och lokalisera frukter i kamerabilder, med hjälp av kombinerade klassificerare (classifier fusion). - Analysera 3D-bilder från en Kinectkamera för detektion av människor, träd, buskar och stenar.
Minst 90 hp varav 60 hp datavetenskap eller 120 hp inom ett program. Minst 7,5 hp programmering; 7,5 hp linjär algebra; 7,5 hp differentialkalkyl (t.ex. 5MA153 eller 5MA197); och 7,5 hp statistik. Engelska för grundläggande behörighet för högskolestudier.
Urval
Högskolepoäng avklarade per sista anmälningsdag (för utbildning på grundnivå 1-165 hp, för avancerad nivå 30-285 hp)
Sökande inom vissa program vid Umeå universitet har platsgaranti till denna kurs. Antalet platser för fristående kurs kan därför bli begränsat.
Studieavgift
Gäller endast medborgare utanför EU, ESS och Schweiz.
Anmälningsavgift: 900 kr.
Studieavgift, första inbetalningen: 17 850 kr.
Total studieavgift: 17 850 kr.
Anmälnings- och studieavgifter
Anmälningskod
UMU-57336
Anmälan
Sista anmälningsdag var den
15 oktober 2024.
Du kan göra en sen anmälan
via Antagning.se.
