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Die Bedeutung von Deep Computer Vision mit Convolutional Neural Networks liegt in ihrer Fähigkeit, eine Vielzahl von Aufgaben in verschiedenen Bereichen zu erfüllen. Diese Techniken haben die Computer Vision revolutioniert und bedeutende Fortschritte in Bereichen wie Medizin, Robotik, Sicherheit, Transport und Industrie ermöglicht.

Aus diesem Grund hat TECH den Universitätskurs in Deep Computer Vision mit Convolutional Neural Networks entwickelt, um den Studenten die notwendigen Fähigkeiten und Kompetenzen zu vermitteln, damit sie ihre Arbeit als Spezialisten mit der höchstmöglichen Effizienz und Qualität ausführen können. Daher werden in diesem Programm Aspekte wie die Definition der Eingabeschicht,die Initialisierung der Gewichte oder die VGG-Architektur behandelt. 

All dies wird in einer bequemen 100%igen Online-Modalität angeboten, die den Studenten ermöglicht, ihre Zeitpläne und Studium mit ihren anderen Aufgaben und Interessen im Alltag zu vereinbaren. Darüber hinaus verfügt dieser Abschluss über die umfassendsten theoretischen und praktischen Materialien auf dem Markt, was ihren Lernprozess erleichtert und die Möglichkeit bietet, die Ziele schnell und effizient zu erreichen. 

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Dieser Universitätskurs in Deep Computer Vision mit Convolutional Neural Networks enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind:

• Die Erarbeitung von Fallstudien, die von Experten in Deep Computer Vision mit Convolutional Neural Networks vorgestellt werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren Informationen
• Praktische Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens genutzt werden kann
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden
• Theoretische Vorträge, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
• Die Verfügbarkeit des Zugangs zu Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

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Das Dozententeam des Programms besteht aus Fachleuten aus der Branche, die ihre Erfahrungen aus ihrer Arbeit in diese Fortbildung einbringen, sowie aus anerkannten Spezialisten von führenden Gesellschaften und renommierten Universitäten.

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung von realen Situationen ausgerichtet ist

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.

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Die Struktur und alle didaktischen Ressourcen dieses Lehrplans wurden von den renommierten Fachkräften entwickelt, die das Expertenteam von TECH in diesem Bereich der Informatik bilden. Diese Fachkräfte haben ihre umfassende Erfahrung und ihre fortschrittlichsten Kenntnisse genutzt, um praktische und absolut aktuelle Inhalte zu schaffen. All dies basiert auf der effizientesten Lehrmethodik, dem Relearning von TECH. 

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Modul 1. Deep Computer Vision mit Convolutional Neural Networks

1.1. Die visuelle Architektur des Cortex 

1.1.1. Funktionen des visuellen Kortex 
1.1.2. Theorien des rechnergestützten Sehens 
1.1.3. Modelle der Bildverarbeitung 

1.2. Faltungsebenen 

1.2.1. Wiederverwendung von Gewichten bei der Faltung 
1.2.2. 2D-Faltung 
1.2.3. Aktivierungsfunktionen 

1.3. Gruppierungsschichten und Implementierung von Gruppierungsschichten mit Keras 

1.3.1. Pooling  und Striding 
1.3.2. Flattening 
1.3.3. Arten des Pooling 

1.4. CNN-Architektur 

1.4.1. VGG-Architektur 
1.4.2. AlexNet-Architektur 
1.4.3. ResNet-Architektur 

1.5. Implementierung eines ResNet-34 CNN mit Keras 

1.5.1. Initialisierung der Gewichte 
1.5.2. Definition der Eingabeschicht 
1.5.3. Definition der Ausgabe 

1.6. Verwendung von vortrainierten Keras-Modellen 

1.6.1. Merkmale der vortrainierten Modelle 
1.6.2. Verwendung von vor-trainierten Modellen 
1.6.3. Vorteile von vor-trainierten Modellen 

1.7. Vortrainierte Modelle für Transferlernen 

1.7.1. Transferlernen 
1.7.2. Prozess des Transferlernens 
1.7.3. Vorteile des Transferlernens 

1.8. Klassifizierung und Lokalisierung in Deep Computer Vision 

1.8.1. Bild-Klassifizierung 
1.8.2. Lokalisierung von Bildobjekten 
1.8.3. Objekt-Erkennung 

1.9. Objekterkennung und Objektverfolgung 

1.9.1. Methoden zur Objekterkennung 
1.9.2. Algorithmen zur Objektverfolgung 
1.9.3. Verfolgungs- und Lokalisierungstechniken 

1.10. Semantische Segmentierung 

1.10.1. Deep Learning für semantische Segmentierung 
1.10.2. Kantenerkennung 
1.10.3. Regelbasierte Segmentierungsmethoden 

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