Werden Sie in 24 Monaten zum Experten für Robotik und maschinellem Sehen mit diesem weiterbildenden Masterstudiengang der TECH. Schreiben Sie sich jetzt ein”

Das Aufkommen von künstlicher Intelligenz und Robotik verändert die globale technologische, wirtschaftliche und soziale Landschaft. Vor diesem Hintergrund ist eine Spezialisierung in Bereichen wie der maschinellen Bildverarbeitung unerlässlich, um in einem Umfeld rascher Fortschritte und disruptiver Veränderungen auf dem Laufenden zu bleiben. Die zunehmende Interaktion zwischen Mensch und Maschine und die Notwendigkeit, visuelle Informationen effizient zu verarbeiten, erfordern hoch qualifizierte Fachkräfte, die Innovationen vorantreiben und sich den Herausforderungen stellen. 

Ein günstiges Szenario für Ingenieure, die in einem florierenden Sektor vorankommen wollen. Aus diesem Grund hat TECH den Weiterbildenden Masterstudiengang in Robotik und Maschinelles Sehen entwickelt, der eine umfassende Weiterbildung in diesen aufstrebenden Disziplinen bietet und unter anderem Themen wie erweiterte Realität, künstliche Intelligenz und visuelle Informationsverarbeitung in Maschinen abdeckt. 

Das Programm bietet einen theoretisch-praktischen Ansatz, der es den Studenten ermöglicht, ihr Wissen in realen Umgebungen anzuwenden. Und das alles in einem 100%igen Online-Studiengang, der es den Studenten ermöglicht, ihr Studium an ihre persönlichen und beruflichen Verpflichtungen anzupassen. Sie haben Zugang zu qualitativ hochwertigem Lehrmaterial wie Videos, wichtiger Literatur und detaillierten Ressourcen, die ihnen eine globale Vision der Robotik und des maschinellen Sehens vermitteln. 

Darüber hinaus werden die Studenten dank der Relearning-Methode, die auf der kontinuierlichen Wiederholung der wichtigsten Inhalte basiert, ihre Studienzeit verkürzen und die wichtigsten Konzepte leichter verinnerlichen können. 

Ein einzigartiger Studiengang im akademischen Panorama, der sich auch durch ein hervorragendes Team von Spezialisten auf diesem Gebiet auszeichnet. Ihre ausgezeichneten Kenntnisse und Erfahrungen in diesem Sektor spiegeln sich in einem fortschrittlichen Lehrplan wider, der nur von TECH angeboten wird.  

Werden Sie zum Innovationsführer und stellen Sie sich den ethischen und sicherheitsrelevanten Herausforderungen bei der Entwicklung innovativer und effizienter Lösungen in verschiedenen Industriezweigen” 

Dieser Weiterbildender Masterstudiengang in Robotik und Maschinelles Sehen enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind: 

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten der Informatik präsentiert werden 
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren wissenschaftlichen und praktischen Informationen 
• Er enthält praktische Übungen, in denen der Selbstbewertungsprozess durchgeführt werden kann, um das Lernen zu verbessern 
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden bei der Entwicklung von Robotern und maschinellem Sehen 
• 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 

Profitieren Sie von der Möglichkeit, zu 100% online zu studieren und Ihre Studienzeit an Ihre persönlichen und beruflichen Umstände anzupassen”

Zu den Dozenten gehören Fachleute aus dem Bereich der Ingenieurwissenschaften, die ihre Erfahrungen in dieses Programm einbringen, sowie anerkannte Spezialisten aus führenden Unternehmen und renommierten Universitäten. 

Die multimedialen Inhalte, die mit den neuesten Bildungstechnologien entwickelt wurden, ermöglichen der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen, 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. Dabei wird sie durch ein innovatives interaktives Videosystem unterstützt, das von anerkannten Experten entwickelt wurde.

Analysieren Sie anhand des besten didaktischen Materials, wie man die Anpassung und Parametrisierung von SLAM-Algorithmen durchführt"

Tauchen Sie ein in die Fortschritte des Deep Learning, wann und wo immer Sie wollen"

Dank dieses Abschlusses erwirbt der Ingenieur das nötige Wissen, um sich den Herausforderungen im Bereich der Robotik und des maschinellen Sehens zu stellen. Dies ermöglicht es ihm, sich auf dem sich ständig weiterentwickelnden Arbeitsmarkt zu behaupten und praktische und effektive Lösungen in seinem Arbeitsbereich anzubieten. Zu diesem Zweck stellt TECH die innovativsten pädagogischen Werkzeuge und ein spezialisiertes Dozententeam zur Verfügung, das alle Zweifel des Studenten bezüglich des Inhalts dieses Programms ausräumen wird.

Die Fallstudien dieses Universitätsabschlusses vermitteln Ihnen einen äußerst praktischen Ansatz für das Design und die Modellierung von Robotern”

Allgemeine Ziele

• Entwickeln der mathematischen Grundlagen für die kinematische und dynamische Modellierung von Robotern 
• Vertiefen des Einsatzes spezifischer Technologien für die Erstellung von Roboterarchitekturen, Robotermodellierung und -simulation 
• Generieren von Fachwissen über Künstliche Intelligenz 
• Entwickeln der in der industriellen Automatisierung am häufigsten verwendeten Technologien und Geräte 
• Erkennen der Grenzen aktueller Techniken, um Engpässe bei Roboteranwendungen zu identifizieren 
• Erhalten eines Überblicks über die Geräte und Hardware, die in der Welt der industriellen Bildverarbeitung eingesetzt werden 
• Analysieren der verschiedenen Bereiche, in denen die Bildverarbeitung eingesetzt wird 
• Erkennen, wo die technologischen Fortschritte in der Bildverarbeitung derzeit liegen 
• Bewerten des Forschungsstandes und der Perspektiven für die nächsten Jahre 
• Schaffen einer soliden Grundlage für das Verständnis von Algorithmen und Techniken der digitalen Bildverarbeitung 
• Bewerten grundlegender Computer-Vision-Techniken 
• Analysieren fortgeschrittener Bildverarbeitungstechniken 
• Präsentieren der Bibliothek Open 3D 
• Analysieren der Vorteile und Schwierigkeiten der Arbeit in 3D anstelle von 2D 
• Einführen in neuronale Netze und Untersuchung ihrer Funktionsweise 
• Analysieren von Metriken für das richtige Training 
• Analysieren vorhandener Metriken und Instrumente 
• Untersuchen der Pipeline eines Bildklassifizierungsnetzes 
• Analysieren neuronaler Netze zur semantischen Segmentierung und ihrer Metriken 

Spezifische Ziele

Modul 1. Robotik. Roboterdesign und -Modellierung 

• Vertiefen der Verwendung der Gazebo-Simulationstechnologie 
• Beherrschen der Anwendung der Robotermodellierungssprache URDF 
• Entwickeln von Fachwissen in der Nutzung des Robot Operating System 
• Modellieren und Simulieren von Manipulatorrobotern, mobilen Landrobotern, mobilen Flugrobotern und Modellieren und Simulieren von mobilen Robotern im Wasser  

Modul 2. Intelligente Agenten Anwendung von Künstlicher Intelligenz auf Roboter und Softbots 

• Analysieren der biologischen Inspiration von Künstlicher Intelligenz und intelligenten Agenten 
• Beurteilen des Bedarfs an intelligenten Algorithmen in der heutigen Gesellschaft 
• Bestimmen der Anwendungen von fortgeschrittenen Techniken der Künstlichen Intelligenz auf intelligente Agenten 
• Aufzeigen der engen Verbindung zwischen Robotik und Künstlicher Intelligenz 
• Ermitteln der Bedürfnisse und Herausforderungen der Robotik, die mit intelligenten Algorithmen gelöst werden können 
• Entwickeln konkreter Implementierungen von Algorithmen der Künstlichen Intelligenz 
• Identifizieren der Algorithmen der Künstlichen Intelligenz, die sich in der heutigen Gesellschaft etabliert haben, und ihre Auswirkungen auf das tägliche Leben  

Modul 3. Deep Learning 

• Analysieren der Familien, aus denen sich die Welt der künstlichen Intelligenz zusammensetzt 
• Kompilieren der wichtigsten Deep Learning-Frameworks 
• Definieren von neuronalen Netzen 
• Vorstellen der Lernmethoden für neuronale Netze 
• Begründen von Kostenfunktionen 
• Festlegen der wichtigsten Aktivierungsfunktionen 
• Prüfen von Regularisierungs- und Standardisierungstechniken 
• Entwickeln von Optimierungsmethoden 
• Einführen der Initialisierungsmethoden  

Modul 4. Robotik in Industrieller Prozessautomatisierung 

• Analysieren des Einsatzes, der Anwendungen und der Grenzen von industriellen Kommunikationsnetzwerken 
• Festlegen von Maschinensicherheitsstandards für eine korrekte Konstruktion 
• Entwickeln von sauberen und effizienten Programmiertechniken in PLCs 
• Vorschlagen neuer Wege zur Organisation von Operationen unter Verwendung von Zustandsautomaten 
• Demonstrieren der Implementierung von Kontrollparadigmen in realen SPS-Anwendungen 
• Besitzen von grundlegendem Wissen über den Entwurf von pneumatischen und hydraulischen Installationen in der Automatisierung 
• Identifizieren der wichtigsten Sensoren und Aktoren in der Robotik und Automatisierung 

Modul 5. Automatische Steuerungssysteme in der Robotik

• Erwerben von Fachwissen für den Entwurf von nichtlinearen Controllern 
• Analysieren und Studieren von Steuerungsproblemen 
• Beherrschen von Steuerungsmodellen 
• Entwerfen von nichtlinearen Controllern für Robotersysteme 
• Implementieren von Controllern und Auswerten dieser in einem Simulator 
• Identifizieren der verschiedenen bestehenden Steuerungsarchitekturen 
• Untersuchen der Grundlagen der Bildverarbeitungssteuerung 
• Entwickeln der fortschrittlichsten Steuerungstechniken wie prädiktive Steuerung oder auf maschinellem Lernen basierende Steuerung

Modul 6. Algorithmen zur Roboterplanung 

• Bestimmen der verschiedenen Arten von Planungsalgorithmen 
• Analysieren der Komplexität der Bewegungsplanung in der Robotik 
• Entwickeln von Techniken zur Umgebungsmodellierung 
• Untersuchen der Vor- und Nachteile der verschiedenen Planungstechniken 
• Analysieren zentralisierter und verteilter Algorithmen für die Roboterkoordination 
• Identifizieren der verschiedenen Elemente der Entscheidungstheorie 
• Vorschlagen von Lernalgorithmen zur Lösung von Entscheidungsproblemen  

Modul 7. Maschinelles Sehen 

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

Modul 8. Anwendungen und Stand der Technik 

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

Modul 9. Techniken des Maschinellen Sehens in der Robotik: Bildverarbeitung und -Analyse 

• Analysieren und Verstehen der Bedeutung von Bildverarbeitungssystemen in der Robotik 
• Bestimmen der Eigenschaften der verschiedenen Wahrnehmungssensoren, um die am besten geeigneten Sensoren für die jeweilige Anwendung auszuwählen 
• Bestimmen der Techniken, mit denen Informationen aus Sensordaten extrahiert werden können 
• Anwenden von Werkzeugen zur Verarbeitung visueller Informationen 
• Entwerfen digitaler Bildverarbeitungsalgorithmen 
• Analysieren und Vorhersagen der Auswirkungen von Parameteränderungen auf die Algorithmusleistung 
• Evaluieren und Validieren der entwickelten Algorithmen anhand der Ergebnisse 

Modul 10. Visuelle Wahrnehmungssysteme für Roboter mit Maschinellem Lernen 

• Beherrschen der Techniken des maschinellen Lernens, die heute im akademischen Bereich und in der Industrie am häufigsten eingesetzt werden 
• Vertiefen in die Architekturen neuronaler Netze, um sie effektiv auf reale Probleme anzuwenden 
• Wiederverwenden bestehender neuronaler Netze in neuen Anwendungen mit Hilfe von Transfer Learning 
• Identifizieren neuer Anwendungsbereiche für generative neuronale Netze 
• Analysieren des Einsatzes von Lerntechniken in anderen Bereichen der Robotik wie Lokalisierung und Mapping 
• Entwickeln aktueller Technologien in der Cloud, um auf neuronalen Netzen basierende Technologien zu schaffen 
• Untersuchen des Einsatzes von Bildverarbeitungs-Lernsystemen in realen und eingebetteten Systemen

Modul 11. Visuelle SLAM. Simultane Positionsbestimmung und Mapping von Robotern mit Hilfe von Computer Vision Techniken

• Spezifizieren der Grundstruktur eines Systems zur gleichzeitigen Lokalisierung und Kartierung (SLAM) 
• Identifizieren der grundlegenden Sensoren, die bei der gleichzeitigen Lokalisierung und Kartierung (Visual SLAM) verwendet werden 
• Bestimmen der Grenzen und Möglichkeiten von visuellem SLAM 
• Erarbeiten der Grundbegriffe der projektiven und epipolaren Geometrie, um Bildprojektionsprozesse zu verstehen 
• Identifizieren der wichtigsten visuellen SLAM-Technologien: Gaußsche Filterung, Optimierung und Schleifenschlusserkennung 
• Detailliertes Beschreiben, wie die wichtigsten visuellen SLAM-Algorithmen im Detail funktionieren 
• Analysieren, wie man die Anpassung und Parametrisierung von SLAM-Algorithmen durchführt

Modul 12. Anwendung von Technologien der virtuellen und erweiterten Realität auf die Robotik 

• Bestimmen des Unterschieds zwischen den verschiedenen Arten von Realitäten
• Analysieren der aktuellen Standards für die Modellierung virtueller Elemente 
• Untersuchen der am häufigsten verwendeten Peripheriegeräte in immersiven Umgebungen 
• Definieren geometrischer Modelle von Robotern 
• Bewerten von Physik-Engines für die dynamische und kinematische Modellierung von Robotern 
• Entwickeln von Virtual Reality- und Augmented Reality-Projekten 

Modul 13. Roboterkommunikations- und Interaktionssysteme 

• Analysieren von aktuellen Strategien zur Verarbeitung natürlicher Sprache: heuristisches, stochastisches, auf neuronalen Netzen basierendes, verstärkungsbasiertes Lernen 
• Bewerten der Vorteile und Schwächen der Entwicklung bereichsübergreifender oder situationsbezogener Interaktionssysteme 
• Identifizieren der Umweltprobleme, die gelöst werden müssen, um eine effektive Kommunikation mit dem Roboter zu erreichen 
• Festlegen der Werkzeuge, die für die Verwaltung der Interaktion benötigt werden, und Unterscheiden der Art der Dialoginitiative, die verfolgt werden soll 
• Kombinieren von Strategien zur Mustererkennung, um die Absichten des Gesprächspartners zu erkennen und am besten auf sie zu reagieren 
• Bestimmen der optimalen Ausdrucksfähigkeit des Roboters auf der Grundlage seiner Funktionalität und Umgebung und Anwendung von Techniken zur Emotionsanalyse, um seine Reaktion anzupassen 
• Vorschlagen von hybriden Strategien für die Interaktion mit dem Roboter: stimmlich, taktil und visuell 

Modul 14. 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 
• Darstellen von Filtern in Bildern 
• Analysieren der Bedeutung und Verwendung von Histogrammen 
• Einführen von Werkzeugen zur pixelweisen Bearbeitung von Bildern 
• Vorschlagen von Bildsegmentierungswerkzeugen 
• Analysieren morphologischer Operationen und ihrer Anwendungen 
• Bestimmen der Methodik der Bildkalibrierung 
• Bewerten von Methoden zur Segmentierung von Bildern mit konventionellem Sehvermögen

Modul 15. Fortgeschrittene digitale Bildverarbeitung 

• Prüfen fortgeschrittener digitaler Bildverarbeitungsfilter 
• Bestimmen von Werkzeugen zur Konturextraktion und -analyse 
• Analysieren von Objektsuchalgorithmen 
• Demonstrieren der Arbeit mit kalibrierten Bildern 
• Analysieren mathematischer Techniken zur Analyse von Geometrien 
• Bewerten verschiedener Optionen der Bildkomposition 
• Entwickeln vib Benutzeroberflächen 

Modul 16. 3D-Bildverarbeitung 

• Untersuchen eines 3D-Bildes 
• Analysieren der für die 3D-Datenverarbeitung verwendete Software 
• Entwickeln von open3D 
• Bestimmen der relevanten Daten eines 3D-Bildes 
• Demonstrieren von Visualisierungswerkzeugen 
• Einstellen von Filtern zur Rauschunterdrückung 
• Vorschlagen von Werkzeugen für geometrische Berechnungen 
• Analysieren der Methoden zur Objekterkennung 
• Bewerten von Methoden der Triangulation und der Szenenrekonstruktion 

Modul 17. Faltungsnetzwerke und Bildklassifizierung 

• Generieren von Fachwissen über faltige neuronale Netze 
• Festlegen von Bewertungsmaßstäben 
• Analysieren der Funktionsweise von CNNs für die Bildklassifizierung 
• Bewerten der Data Augmentation 
• Vorschlagen von Techniken zur Vermeidung von Overfitting 
• Prüfen verschiedener Architekturen 
• Kompilieren von Inferenzmethoden

Modul 18. Erkennung von Objekten 

• Analysieren der Funktionsweise von Objekterkennungsnetzen 
• Prüfen der traditionellen Methoden 
• Festlegen von Bewertungsmaßstäben 
• Identifizieren der wichtigsten Datensätze, die auf dem Markt verwendet werden 
• Vorschläge für Architekturen des Two Stage Object Detector 
• Analyse der Fine Tuning-Verfahren 
• Untersuchen Sie verschiedene Single Shot-Architekturen 
• Einrichten von Algorithmen zur Objektverfolgung 
• Durchführen von Entdeckung und Überwachung von Personen 

Modul 19. Bildsegmentierung mit Deep Learning 

• Analysieren, wie semantische Segmentierungsnetze funktionieren 
• Evaluieren traditioneller Methoden 
• Prüfen von Bewertungsmaßstäben und verschiedenen Architekturen 
• Untersuchen von Videobereichen und Wolkenpunkten 
• Anwenden der theoretischen Konzepte anhand verschiedener Beispiele 

Modul 20. Fortgeschrittene Bildsegmentierung und fortgeschrittene Computer-Vision-Techniken 

• Generieren von Fachwissen über den Einsatz von Werkzeugen 
• Prüfen der semantischen Segmentierung in der Medizin 
• Identifizieren der Struktur eines Segmentierungsprojekts 
• Analysieren von Autoencodern 
• Entwickeln von Generative Adversarial Networks 

Entwerfen und entwickeln Sie fortschrittliche Robotersysteme, die effizient und kooperativ sind, die Interaktion zwischen Mensch und Roboter verbessern und die Sicherheit in verschiedenen Umgebungen gewährleisten"