امروز ما در مورد چگونگی مشاهده رایانه ها صحبت خواهیم کرد. ما از مدتها قبل می دانیم که دوربین های دیجیتال و تلفن های هوشمند ما می توانند تصاویر فوق العاده مفصلی بگیرند ، اما گرفتن عکس کاملاً یکسان نیست. طی نیم قرن گذشته ، دانشمندان رایانه در تلاشند تا دستگاه های محاسباتی ما را در درک تصویرهایی که از آنها ضبط می شود ، کمک کند و به پیشرفت در همه جا منجر شود ، از ردیابی دستها و اجساد ، اجسام بیومتریک برای باز کردن تلفنهای ما و درنهایت توانایی درک اتومبیلهای مستقل. اطراف آنها

منشا همه چیز را اینجا ببینید!

تولید شده با همکاری PBS Digital Studios:

آیا می خواهید در مورد کری آن اطلاعات بیشتری کسب کنید؟

آخرین مورد از استودیوهای دیجیتال PBS:

آیا می خواهید Crash Course را در جای دیگری در اینترنت پیدا کنید؟
فیس بوک –
توییتر –
Tumblr –
پشتیبانی از دوره سقوط در Patreon:
CC Kids:.

لینک دانلود

32 پاسخ به “چشم انداز رایانه: Crash Course Science Computer # 35”

  1. You're an absolutely brilliant communicator! I'm doing a computer vision specialization on Coursera with the University of Buffalo and your high level intuition just gave me oodles of excitement. I dream of one day developing my own algorithm for real time navigation for data constrained systems. Thanks, really, this was a fabulous primer video, and certainly one I'll show my best friends. ☺️

  2. Awesome video! How exactly are these image processing softwares implemented – would it be a low-level programming language like C, a high-level like Python or would it even be at the hardware level?

  3. I really love this show, it's a great way to introduce concepts before having a full lecture at a college class, or to have a wide general idea of what the career path will include.

  4. When I started watching this video, I did not expect it would actually help me with my physiology course. I finally understand receptive fields 😀

  5. Convolution just happened to pop out from nowhere. In case you are wondering, convolution is the operation that maps a set of values (also called N-tuple where N stands for the quantity of elements) to another set of values.
    Very simple example:
    1,2,3,4 is a 4-tuple
    +1,+1,+2,+2 is a simple convolution
    2,3,5,6 is a 4-tuple as result of applying the above convolution

نظرات بسته شده اند.