Tomé la clase en el otoño de 2011, por lo que la clase puede haber cambiado en este punto. Cuando lo tomé, tomé la versión de pregrado (6.801) pero en ese momento la diferencia entre esta y la versión de estudiante de posgrado era insignificante.
La clase consiste en que el profesor Horn (que escribió un libro pionero sobre visión por computadora en los años 80 que se utilizó como libro de texto del curso: http://mitpress.mit.edu/books/ro…) repasaba algunos de estos primeros logros. a fondo. Dio la motivación, el tratamiento matemático y algunas aplicaciones.
Vale la pena señalar que la visión artificial NO es lo mismo que la visión por computadora. Los temas cubiertos en el curso de visión artificial tratan con información de nivel de píxel en imágenes, como precisión de subpíxel, filtrado gaussiano, etc. La visión por computadora se trata más de estructuras de nivel de imagen como la detección de características. Por supuesto, esto es una generalidad, pero en términos de temas cubiertos en el curso, eso debería darle una buena idea de los tipos de temas cubiertos. El curso también cubre temas como formas y sombras, campos de orientación de la cámara, flujo óptico y mapas de reflectancia. Se basa en gran medida en la matriz / vector / álgebra lineal.
La clase consistía en dos conferencias cada semana, con un conjunto de una vez en dos semanas que consistía en 5 o más preguntas que requerían un tratamiento matemático de los temas que toma alrededor de 12 horas / conjunto para completar. La versión de graduación (6.866) en comparación con la versión de pregrado (6.801) no fue diferente, excepto que tenía un proyecto / trabajo / presentación final al final donde podía hacer una revisión de la literatura de un tema en particular o implementar un algoritmo particular o técnica que se discutió en clase.
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En total, puede considerar esta clase como un “tratamiento matemático de la computadora o la visión artificial de bajo nivel”, donde la clase está más cerca de una clase de matemáticas que de una clase de ingeniería, ya que ninguno de los conjuntos tiene ningún tipo de componente de implementación.