Mit diesem 100%igen Online-Studiengang werden Sie sich mit Adversarial Networks beschäftigen, um die realistischsten Daten zu generieren"

Maschinelles Sehen ist ein Bereich des maschinellen Lernens, der für die meisten Technologieunternehmen von großer Bedeutung ist. Diese Technologie ermöglicht es Computern und Systemen, aussagekräftige Informationen aus digitalen Bildern, Videos und sogar anderen visuellen Eingaben zu extrahieren. Zu den vielen Vorteilen dieser Technologie gehören die erhöhte Genauigkeit bei Fertigungsprozessen und die Ausschließung von menschlichen Fehlern. So garantieren diese Instrumente eine maximale Produktqualität und erleichtern gleichzeitig die Lösung von Problemen während der Produktion. 

In Anbetracht dieser Tatsache hat TECH einen privaten Masterstudiengang entwickelt, der sich eingehend mit dem maschinellen Sehen befasst. Der Lehrplan, der von Experten auf diesem Gebiet entwickelt wurde, wird sich mit der 3D-Bildverarbeitung befassen. In dieser Hinsicht wird die Fortbildung den Studenten die fortschrittlichste Verarbeitungssoftware zur Visualisierung von Daten anbieten. Ein weiterer Schwerpunkt des Lehrplans ist die Deep-Learning-Analyse, die für den Umgang mit großen und komplexen Datensätzen relevant ist. Dies wird die Studenten in die Lage versetzen, ihre üblichen Arbeitsverfahren mit modernsten Algorithmen und Modellen zu bereichern. Darüber hinaus werden die Lehrmaterialien eine breite Palette von Techniken des maschinellen Sehens unter Verwendung verschiedener Frameworks (einschließlich Keras, Tensorflow v2 Pytorch) vermitteln. 

Das Format dieses Universitätsabschlusses basiert auf einer 100%igen Online-Methodik. Die einzige Voraussetzung ist, dass die Studenten über ein elektronisches Gerät mit Internetzugang verfügen (z. B. einen Computer, ein Mobiltelefon oder ein Tablet), um auf den virtuellen Campus zuzugreifen. Dort finden sie eine Bibliothek voller Multimedia-Ressourcen, mit denen sie ihr Wissen auf dynamische Weise vertiefen können. TECH wendet in allen Studiengängen die innovative Relearning-Methode an, die es den Studenten ermöglicht, sich das Wissen auf natürliche Weise anzueignen, verstärkt durch audiovisuelle Ressourcen, die dafür sorgen, dass es im Gedächtnis und im Laufe der Zeit haften bleibt.

Sie werden sich auf einen Schlüsselbereich der Zukunftstechnologie spezialisieren, der Ihre Karriere sofort voranbringen wird"  

Dieser Privater Masterstudiengang in Maschinelles Sehen enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Seine herausragendsten Merkmale sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten der Informatik und des maschinellen Sehens vorgestellt werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren wissenschaftlichen und praktischen Informationen
• Die praktischen Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens durchgeführt 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

Sie wollen sich auf Bewertungsmetriken spezialisieren? Mit dieser Fortbildung erreichen Sie das in nur 12 Monaten"

Zu den Dozenten des Programms gehören Experten aus der Branche, die ihre Erfahrungen in diese Fortbildung einbringen, sowie anerkannte Spezialisten aus führenden Unternehmen und angesehenen 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.  

Sie werden in der Lage sein, Deep Learning effektiv zu nutzen, um die komplexesten Probleme zu lösen"

Sie werden Zugang zu einem Lernsystem haben, das auf Wiederholung basiert, mit natürlichem und progressivem Unterricht während des gesamten Lehrplans"

Mit diesem Hochschulabschluss erwerben die Studenten einen umfassenden Ansatz für die industrielle Bildverarbeitung. Auf diese Weise werden sie über die neuesten Entwicklungen in diesem Bereich auf dem Laufenden gehalten. Sie werden auch neue Fähigkeiten erwerben, um ihre professionelle Tätigkeit unter Verwendung der fortschrittlichsten Werkzeuge des maschinellen Lernens auszuführen. Dies ermöglicht es ihnen, Algorithmen einzusetzen, um echte Lösungen zu schaffen und Innovationen in verschiedenen boomenden Branchen wie Videospiele oder Cybersicherheit zu entwickeln. 

Aktualisieren Sie Ihr Wissen über maschinelles Sehen durch innovative Multimedia-Inhalte"

Allgemeine Ziele

• Erwerben eines Überblicks über die in der Welt der industriellen Bildverarbeitung verwendeten Geräte und Hardware
• 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 Untersuchen 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. 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 2. 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 es in der Raumfahrt eingesetzt wird
• Festlegen, was Augmented Reality ist und welche Anwendungsbereiche es gibt
• Analysieren der Cloud-Computing-Revolution
• Präsentieren 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
• Darstellen von Filtern in Bildern
• Analysieren der Bedeutung und Verwendung von Histogrammen
• Einführen von Werkzeugen zur pixelweisen Bearbeitung von Bildern
• Vorschlagen von Werkzeugen für die Bildsegmentierung
• Analysieren morphologischer Operationen und ihrer Anwendungen
• Bestimmen der Methodik der Bildkalibrierung
• Bewerten von Methoden zur Segmentierung von Bildern mit konventionellem Sehvermögen

Modul 4. Fortgeschrittene digitale Bildverarbeitung

• Untersuchen fortgeschrittener digitaler Bildverarbeitungsfilter
• Bestimmen der Werkzeuge 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 von Benutzeroberflächen 

Modul 5. 3D-Bildverarbeitung

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

Modul 6. 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 der Kostenfunktionen
• Festlegen der wichtigsten Aktivierungsfunktionen
• Untersuchen von Regularisierungs- und Standardisierungstechniken
• Entwickeln von Optimierungsmethoden
• Einführen der Initialisierungsmethoden

Modul 7. Faltungsnetzwerke und Bildklassifizierung

• Erwerben von Fachwissen über Convolutional Neural Networks
• Festlegen von Bewertungsmaßstäben
• Analysieren der Funktionsweise von CNNs für die Bildklassifizierung
• Bewerten der Data Augmentation
• Vorschlagen von Techniken zur Vermeidung von Overfitting
• Untersuchen der verschiedenen Architekturen
• Kompilieren von Inferenzmethoden

Modul 8. Objekterkennung

• Analysieren der Funktionsweise von Objekterkennungsnetzen
• Untersuchen der traditionellen Methoden
• Festlegen von Bewertungsmaßstäben
• Identifizieren der wichtigsten Datasets, die auf dem Markt verwendet werden
• Vorschlagen von Architekturen des Typs Two Stage Object Detector
• Analysieren von Methoden zum Fine Tuning
• Untersuchen verschiedener Architekturen vom Typ Single Shoot
• Einrichten von Algorithmen zur Objektverfolgung 
• Anwenden der Erkennung und Überwachung von Personen

Modul 9. Bildsegmentierung mit Deep Learning

• Analysieren, wie semantische Segmentierungsnetze funktionieren
• Bewerten der traditionellen Methoden
• Untersuchen der Bewertungsmetriken und der verschiedenen Architekturen
• Untersuchen von Videobereichen und Punktwolken
• Anwenden der theoretischen Konzepte anhand verschiedener Beispiele

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

• Erwerben von Fachwissen über Tool Management 
• Untersuchen der semantischen Segmentierung in der Medizin
• Identifizieren der Struktur eines Segmentierungsprojekts
• Analysieren von Autoencodern
• Entwickeln von Generative Adversarial Networks

Sie werden anhand realer Fälle in simulierten Lernumgebungen wertvolle Lektionen lernen"