5 kostenlose Bücher zum Thema Computer Vision
Computer Vision ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz (KI), der untersucht, wie Maschinen visuelle Informationen wie Bilder und Videos interpretieren und verstehen können. Die meisten Computer-Vision-Modelle basieren heute auf Deep-Learning-Architekturen wie Convolutional Neural Networks (CNNs), die sich hervorragend für Aufgaben wie Bildklassifizierung, Objekterkennung und Segmentierung eignen. Die notwendigen Grundlagen, um das Fachgebiet tiefgreifend zu verstehen, stammen jedoch aus früheren Zeiten.
Um Ihnen dabei zu helfen, dieses weit verbreitete Anwendungsgebiet der KI zu meistern, listet dieser Beitrag fünf Bücher auf, die Sie kostenlos lesen können: klassische Texte zum Erwerb der theoretischen Grundlagen und zum Erlernen konventioneller Techniken sowie neuere Texte, die fortgeschrittene Modelle wie tiefe neuronale Netze behandeln.
1. Computer Vision: Algorithmen und Anwendungen (R. Szeliski)
Dieses von Springer veröffentlichte Computer-Vision-Buch kann in großen Online-Shops erworben werden. Es kann jedoch nur für den persönlichen Gebrauch kostenlos von der Website des Autors heruntergeladen werden. Auf über 1200 Seiten handelt es sich um eine wichtige Ressource im Bereich Computer Vision, die ein breites Spektrum an Themen und Anwendungen abdeckt: Objekterkennung, Bildverarbeitung, 3D-Rekonstruktion, Bewegungsanalyse und mehr.
2. Computer Vision: Modelle, Lernen und Inferenz (S.J.D. Prince)
Als klassischer Referenztext, der hier heruntergeladen werden kann, bietet er eine umfassende Einführung in Computer Vision und unterstreicht die Kernkonzepte von Modellen und maschinellen Lerntechniken, die in den meisten Computer Vision-Systemen verwendet werden. Es umfasst auch eine ausführliche Einführung in Wahrscheinlichkeits- und Diagrammmodelle, die für viele Computer-Vision-Ansätze von entscheidender Bedeutung sind.
3. Computer Vision: Grundlagen und Anwendungen (Stanford-Kursnotizen)
Diese hervorragende Zusammenstellung von Rankay Krishna fasst die Vorlesungsunterlagen des gleichnamigen Kurses der Stanford University zusammen. Eine prägnantere, aber umfassendere Lektüre konzentrierte sich auf die Entmystifizierung von Konzepten und Definitionen in diesem Bereich. Die PDF-Version kann hier in der Vision-Abteilung von Stanford abgerufen werden.
4. Computer Vision mit Python programmieren (J.E. Solem)
Dieses Buch unter der Creative Commons-Lizenz verlagert den Schwerpunkt auf die praktische Implementierung von Computer-Vision-Systemen in Python unter Verwendung traditioneller Ansätze und Bibliotheken. Ab Seite 1 befasst es sich mit Python-basierten Beispielen für die Bildverarbeitung, gefolgt von einer Vielzahl von Anwendungen wie Augmented Reality, Bild-Clustering und Bildklassifizierung. Das Buch behandelt traditionelle Computer-Vision-Techniken ohne neuronale Netze und Deep-Learning-Architekturen und konzentriert sich stattdessen auf Mathematik, Geometrie und klassische Ansätze des maschinellen Lernens.
5. Deep Learning, MIT Press (I. Godfellow et al.)
Das bekannte Deep Learning-Buch von MIT Press kann nicht zur Verbreitung im PDF-Format heruntergeladen werden, seine Kapitel sind jedoch öffentlich zum Lesen im HTML-Format auf der Website des Buchs verfügbar. Obwohl sich das Buch nicht ausschließlich auf Computer Vision konzentriert, enthält es wichtige Kapitel zum Verständnis moderner Vision-Systeme auf Basis von CNN-Architekturen (Kapitel 9), Computer-Vision-Anwendungen (Kapitel 12) und probabilistischer Modellierung unstrukturierter Daten wie Bilder (Kapitel 16), um nur einige zu nennen ein paar. Diese Kapitel sind eine ideale Fortsetzung für fortgeschrittene Leser, nachdem sie sich die Grundlagen der Computer Vision durch zuvor aufgeführte Bücher angeeignet haben.