Die Computer Vision ist die Technologie der Gegenwart und der Zukunft. Spezialisieren Sie sich mit diesem Programm und erreichen Sie den beruflichen Aufstieg, den Sie anstreben" 

In den letzten Jahren hat die künstliche Intelligenz eine große Revolution in der technologischen Welt ausgelöst. Sie ermöglicht die Entwicklung von Software und Maschinen, die in der Lage sind, zu lernen, neues Wissen zu generieren und nach der jeweils besten verfügbaren Lösung zu handeln. Die Anwendungen reichen daher von der Informatik über die Forschung in Bereichen wie dem Gesundheitswesen bis hin zur Entwicklung von Werkzeugen wie Fahrzeugen, Robotern oder Videospielen. 

Es handelt sich also um einen sich ständig erweiternden Bereich, der für die meisten IT- und Technologieunternehmen bereits von zentraler Bedeutung ist. Doch gerade wegen seiner großen Bedeutung und Dynamik haben sich in den letzten Jahren Spezialgebiete herausgebildet, die sich auf einen seiner spezifischen Aspekte konzentrieren. Die Computer Vision ist eine der wichtigsten. Dabei geht es darum, wie Maschinen eingehende visuelle Informationen verarbeiten und wie diese Informationen genutzt werden können, um entweder die Beziehung der Maschine zu ihrer Umgebung zu verbessern, indem sie genauer arbeitet, oder um Daten effizient zu erfassen. 

Aus diesem Grund handelt es sich um einen grundlegenden Bereich, der eng mit dem Machine Learning verbunden ist. Deshalb suchen immer mehr Unternehmen nach Informatikern, die sich auf diesen Bereich spezialisiert haben und die besten technologischen Lösungen für die Entwicklung von Projekten im Bereich der Computer Vision anbieten können. Dieser private Masterstudiengang vertieft diesen Bereich und vermittelt Ihnen die innovativsten Kenntnisse und Instrumente, so dass Sie nach Abschluss des Studiengangs dank Ihrer neuen Kompetenzen sofort beruflich vorankommen können. 

All dies wird durch die 100%ige Online-Methode der TECH Technologische Universität erreicht, die speziell dafür entwickelt wurde, dass berufstätige Informatiker und Ingenieure dieses Programm mit ihrer Arbeit verbinden können, da es sich an ihre persönlichen Umstände anpasst. Darüber hinaus werden Sie während des gesamten Lernprozesses von fachkundigen Dozenten begleitet und kommen in den Genuss der besten multimedialen Lehrmittel wie Fallstudien, technische Videos, Masterclasses oder interaktive Zusammenfassungen, um nur einige zu nennen. 

Die Zukunft ist bereits da. Lassen Sie sich diese Gelegenheit nicht entgehen und werden Sie dank dieses privaten Masterstudiengangs zu einem großen Experten für Computer Vision" 

Dieser Privater Masterstudiengang in Computer Vision enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind:  

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten der Informatik und der Computer Vision vorgestellt werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt soll wissenschaftliche und praktische Informationen zu den für die berufliche Praxis wesentlichen Disziplinen vermitteln 
• Er enthält praktische Übungen in denen der Selbstbewertungsprozess durchgeführt werden kann um das Lernen zu verbessern 
• Ihr 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

Warten Sie nicht länger und spezialisieren Sie sich auf einen Schlüsselbereich der Zukunftstechnologie, der Sie beruflich sofort weiterbringt" 

Zu den Lehrkräften des Programms gehören Fachleute aus der Branche, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie renommierte Fachleute von Referenzgesellschaften und angesehenen Universitäten. 

Die multimedialen Inhalte, die mit den neuesten Bildungstechnologien entwickelt wurden, ermöglichen den Fachleuten ein situiertes und kontextbezogenes Lernen, d. h. eine simulierte Umgebung, die ein immersives Training ermöglicht, das auf reale Situationen ausgerichtet ist. 

Das Konzept dieses Studiengangs 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 werden sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde. 

Tauchen Sie ein in die Bereiche künstliche Intelligenz und Deep Learning und werden Sie zu einer Referenz auf dem Gebiet der Computer Vision"

Melden Sie sich jetzt an und beginnen Sie mit der Entwicklung vielversprechender Bildverarbeitungsprojekte mit dem, was Sie in diesem Programm lernen werden"

Das Hauptziel dieses privaten Masterstudiengangs ist es, Informatikern die neuesten Entwicklungen auf dem Gebiet des Computer Vision zu vermitteln, damit sie ihre berufliche Arbeit mit den besten Werkzeugen entwickeln können. Dieser private Masterstudiengang bietet also eine große Vertiefung in diesem Bereich und versetzt die Studenten in die Lage, zahlreiche Projekte mit großem technologischen Potenzial in diesem wesentlichen Bereich der Gegenwart und Zukunft der Informatik und des Ingenieurwesens zu entwickeln. 

Erreichen Sie alle Ihre Karriereziele im Bereich Deep Learning und Computer Vision mit diesem hochrangigen Abschluss" 

Allgemeine Ziele

• Verschaffen Sie sich einen umfassenden Überblick über die in der Welt der industriellen Bildverarbeitung verwendeten Geräte und Hardware 
• Analyse der verschiedenen Bereiche, in denen die Bildverarbeitung eingesetzt wird 
• Erkennen, wo die technologischen Fortschritte in der Bildverarbeitung derzeit liegen 
• Bewertung des Forschungsstandes und der Perspektiven für die nächsten Jahre 
• Schaffung einer soliden Grundlage für das Verständnis von Algorithmen und Techniken der digitalen Bildverarbeitung 
• Bewertung grundlegender Computer-Vision-Techniken 
• Analyse fortgeschrittener Bildverarbeitungstechniken 
• Einblick in die offene 3DBibliothek 
• Analyse der Vorteile und Schwierigkeiten der Arbeit in 3D anstelle von 2D 
• Einführung in neuronale Netze und Untersuchung ihrer Funktionsweise 
• Analyse von Metriken für das richtige Training 
• Analyse vorhandener Metriken und Instrumente 
• Untersuchung der Pipeline eines Bildklassifizierungsnetzes 
• Analyse neuronaler Netze zur semantischen Segmentierung und ihrer Metriken 

Spezifische Ziele

Modul 1. Künstliches Sehen 

• Ermitteln, wie das menschliche Sehsystem funktioniert und wie ein Bild digitalisiert wird 
• Analyse der Entwicklung der industriellen Bildverarbeitung 
• Bewertung von Bilderfassungstechniken 
• Erwerb von Fachwissen über Beleuchtungssysteme als wichtiger Faktor in der Bildverarbeitung 
• Identifizieren der vorhandenen optischen Systeme und Bewertung ihrer Verwendung 
• Untersuchen von 3D-Vision-Systemen und wie diese Systeme den Bildern Tiefe verleihen 
• Entwickeln Sie die verschiedenen Systeme, die außerhalb des für das menschliche Auge sichtbaren Bereichs existieren 

Modul 2. Anwendungen und Stand der Technik 

• Analyse des Einsatzes der maschinellen Bildverarbeitung in industriellen Anwendungen 
• Bestimmung der Bedeutung der Vision für die Revolution der autonomen Fahrzeuge 
• Analyse von Bildern in der Inhaltsanalyse 
• Entwicklung von Deep-Learning-Algorithmen für medizinische Analysen und Machine-Learning-Algorithmen zur Unterstützung im Operationssaal 
• Analyse des Einsatzes der Bildverarbeitung in kommerziellen Anwendungen 
• Ermitteln, wie Roboter dank künstlichem Sehen Augen haben und wie es in der Raumfahrt eingesetzt wird 
• Klärung der Frage, was Augmented Reality ist und wo sie eingesetzt wird 
• Analyse der Cloud-Computing-Revolution 
• Vorstellung des Stands der Technik und der Perspektiven für die kommenden Jahre 

Modul 3. Digitale Bildverarbeitung 

• Untersuchen kommerzieller und Open-Source-Bibliotheken für die digitale Bildverarbeitung 
• Bestimmen, was ein digitales Bild ist, und die grundlegenden Operationen bewerten, um mit ihnen arbeiten zu können 
• Darstellung von Filtern in Bildern 
• Analyse der Bedeutung und Verwendung von Histogrammen 
• Einführung von Werkzeugen zur pixelweisen Bearbeitung von Bildern 
• Vorschläge für Bildsegmentierungswerkzeuge 
• Analyse morphologischer Operationen und ihrer Anwendungen 
• Bestimmen Sie die Methodik der Bildkalibrierung 
• Bewertung von Methoden zur Segmentierung von Bildern mit konventionellem Sehvermögen 

Modul 4. Fortgeschrittene digitale Bildverarbeitung 

• Prüfung fortgeschrittener digitaler Bildverarbeitungsfilter 
• Bestimmen Sie Werkzeuge zur Konturextraktion und -analyse 
• Analyse von Objektsuchalgorithmen 
• Demonstration der Arbeit mit kalibrierten Bildern 
• Analyse mathematischer Techniken zur Analyse von Geometrien 
• Verschiedene Optionen der Bildkomposition bewerten 
• Benutzeroberfläche entwickeln 

Modul 5. 3D-Bildverarbeitung 

• Untersuchen eines 3D-Bildes 
• Analysieren der für die 3D-Datenverarbeitung verwendete Software 
• Entwicklung von open 3D 
• Bestimmen Sie die relevanten Daten eines 3D-Bildes 
• Demonstration von Visualisierungswerkzeugen 
• Filter zur Rauschunterdrückung einstellen 
• Werkzeuge für geometrische Berechnungen vorschlagen 
• Analyse der Methoden zur Objekterkennung 
• Bewertung von Methoden der Triangulation und der Szenenrekonstruktion 

Modul 6. Deep Learning 

• Analyse der Familien, aus denen sich die Welt der künstlichen Intelligenz zusammensetzt 
• Kompilieren der wichtigsten Deep Learning-Frameworks 
• Definition von neuronalen Netzen 
• Vorstellung der Lernmethoden für neuronale Netze 
• Substantiierung von Kostenfunktionen 
• Festlegen der wichtigsten Aktivierungsfunktionen 
• Prüfung von Regularisierungs- und Standardisierungstechniken 
• Entwicklung von Optimierungsmethoden 
• Einführung der Initialisierungsmethoden 

Modul 7. Faltungsnetzwerke und Bildklassifizierung 

• Generierung von Fachwissen über faltige neuronale Netze 
• Festlegung von Bewertungsmaßstäben 
• Analyse der Funktionsweise von CNNs für die Bildklassifizierung 
• Bewertung der Data Augmentation 
• Vorschlagen von Techniken zur Vermeidung von Überanpassungen Overfitting 
• Prüfung verschiedener Architekturen 
• Kompilieren von Inferenzmethoden 

Modul 8. Erkennung von Objekten 

• Analysieren der Funktionsweise von Objekterkennungsnetzen 
• Prüfung der traditionellen Methoden 
• Festlegung von Bewertungsmaßstäben 
• Identifizieren der wichtigsten Datensätze, die auf dem Markt verwendet werden 
• Vorschläge für Architekturen des Two Stage Object Detector 
• Analyse der Feine Tunning Verfahren 
• Untersuchen Sie verschiedene Single Shoot-Architekturen 
• Algorithmen zur Objektverfolgung einrichten 
• Durchführung von Screening und Überwachung von Personen 

Modul 9. Bildsegmentierung mit Deep Learning 

• Analysieren, wie semantische Segmentierungsnetze funktionieren 
• Evaluierung traditioneller Methoden 
• Prüfung von Bewertungsmaßstäben und verschiedenen Architekturen 
• Untersuchung von Videobereichen und Wolkenpunkten 
• Anwendung der theoretischen Konzepte anhand verschiedener Beispiele 

Modul 10. Fortgeschrittene Bildsegmentierung und fortgeschrittene Computer-Vision-Techniken 

• Fachwissen über den Einsatz von Werkzeugen generieren 
• Prüfung der semantischen Segmentierung in der Medizin 
• Identifizierung der Struktur eines Segmentierungsprojekts
• Analyse von Autoencodern 
• Entwicklung von generativen Adversarial-Netzen

Nach Abschluss dieses Masterstudiums werden Sie der große Experte für künstliches Sehen in Ihrer Umgebung sein"