Introduit les bases du traitement d'image, couvrant les images vectoriels vs matrices, le système de couleurs RGB, l'échelle de gris, et les bibliothèques de manipulation d'image.
Explore les solutions innovantes du projet YINZ pour réduire la consommation d'énergie dans les centres de données grâce à des collaborations interdisciplinaires et à des technologies de pointe.
Couvre les bases de l'acquisition d'images, y compris les dispositifs optiques, les facteurs de résolution, les distorsions de la lentille et les technologies de capteur.
Présente le travail avec les surfaces, les polysurfaces et les solides dans Rhino, couvrant le rendu, l'édition de matériel et la création de maillage.
Introduit des techniques de traitement d'image en Python, en se concentrant sur les opérations de manipulation et de convolution à l'aide de NumPy et Pillow.