1. komponenta

Vrsta nastave	Ukupno
Predavanja	45

* Opterećenje je izraženo u školskim satima (1 školski sat = 45 minuta)

CILJ KOLEGIJA:
Cilj predmeta je upoznavanje studenata s osnovnim metodama rješavanja inverznih problema korištenjem tehnike statističke inverzije. Glavni primjer će biti u problemima obrade slike kao što su uklanjanje smetnji sa slike i rekonstrukcija slike iz više mjerenja.

NASTAVNI SADRŽAJI:
1. Inverzni problemi i model mjerenja.
2. Dekompozicija singularnih vrijednosti.
3. Randomizirani algoritmi i aproksimacija malog ranga.
4. Konveksna optimizacija.
5. Rijetka reprezentacija podataka.
6. Metode regularizacije i LASSO.
7. Bayesovski pristup problemu inverzije.
8. Teorija statističke inverzije.
9. Metode dubokog učenja.
10. Fourierova i Radonova transformacija.
11. Primjene u obradi slika (Roentgenska CT).

1. Statistical and Computational Inverse Problems, Jari Kaipio, Erkki Somersalo, Springer, 2005.
2. Inverse Problem Theory and Methods for Model Parameter Estimation (http://www.ipgp.fr/~tarantola/Files/Professional/Books/InverseProblemTheory.pdf), Albert Tarantola.
3. Introduction to Bayesian Scientific Computing, D. Calvetti, E. Somersalo, Springer, 2007.
4. Compressive Imaging: Structure, Sampling, Learning, Ben Adcock, Anders Hansen.

Ostali izborni predmeti - Redovni Studij - Računarstvo i matematika
Vezani kolegiji C - Redovni Studij - Računarstvo i matematika
Vezani kolegiji D - Redovni Studij - Računarstvo i matematika

Ostali izborni predmeti - Redovni Studij - Računarstvo i matematika
Vezani kolegiji C - Redovni Studij - Računarstvo i matematika
Vezani kolegiji D - Redovni Studij - Računarstvo i matematika