Optimieren Sie Ihre Praxis mit den innovativsten Computer-Vision-Strategien dank dieser 100%igen Online-Fortbildung“

Die Bildsegmentierung mit Deep Learning hat zu bedeutenden Fortschritten in Bereichen wie Robotik, Medizin und Sicherheit geführt. Der Hauptgrund dafür ist, dass mit diesen Systemen komplexe Aufgaben automatisiert und große Datenmengen in kurzer Zeit analysiert werden können. Auf diese Weise erhalten die Experten ein besseres Verständnis durch genaue Bilder der Objekte, die sie interessieren. Um in den Genuss der zahlreichen Vorteile zu kommen, ist es jedoch unerlässlich, dass sich die Fachleute neue Kenntnisse aneignen und die neuesten Fortschritte in diesem Bereich in ihre Routineverfahren einbeziehen. 

Aus diesem Grund führt TECH einen Universitätsexperten ein, der die fortgeschrittenen Techniken der Web Computer Vision vertieft. Der von Experten auf diesem Gebiet konzipierte Lehrplan wird sich mit der 3D-Bildverarbeitung befassen und die innovativste Software für Materialvisualisierungen verwenden. Darüber hinaus stehen Methoden der Fotosegmentierung mit Deep Learning auf dem Programm. Zudem werden die Studenten das Semantic Segmentation Project eingehend untersuchen, um Systeme zu entwickeln, die ein genaues Verständnis digitaler Bilder erfordern. Es sei darauf hingewiesen, dass der Studiengang die Analyse von realen Fallstudien und Übungen zur Verbesserung der Kompetenzen der Studenten beinhalten wird.  

Was die Methodik des Programms anbelangt, so wird es zu 100% online unterrichtet. In diesem Sinne brauchen die Studenten nur ein elektronisches Gerät mit Internetzugang, um den virtuellen Campus zu betreten und die dynamischsten didaktischen Inhalte zu genießen. Darüber hinaus wendet TECH ein revolutionäres pädagogisches System an: Relearning. Dabei werden die wichtigsten Inhalte auf natürliche Weise wiederholt, so dass die Studenten schrittweise lernen. Dies ist zweifellos eine ausgezeichnete Gelegenheit für Fachleute, sich über die neuesten Entwicklungen in diesem Sektor zu informieren, durch einen Universitätsabschluss, der sich an die tatsächlichen Bedürfnisse von Experten anpasst. 

Sie werden Adversarial Generative Networking beherrschen und qualitativ hochwertige multimediale Inhalte erstellen“

Dieser Universitätsexperte in Fortgeschrittene Techniken der Web 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 des maschinellen Sehens vorgestellt werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren wissenschaftlichen und praktischen Informationen
• Praktische Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens genutzt werden kann
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden 
• Theoretische Lektionen, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
• Die Verfügbarkeit des Zugriffs auf die Inhalte von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Sie erhalten Zugang zu den leistungsfähigsten Datenbanken, um allgemeine Segmentierungsprobleme zu lösen und Algorithmen effektiv zu bewerten“

Zu den Dozenten des Programms gehören Spezialisten aus der Branche, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie renommierte Fachleute von führenden Gesellschaften 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 hochqualifiziert im Umgang mit den verschiedenen Segmentierungsinstrumenten unter Verwendung unterschiedlicher Frameworks sein"

Das Relearning-System führt Sie auf eine viel agilere Weise durch die Bildsegmentierung mit Deep Learning"

Dieser Universitätsexperte wird den Studenten einen ganzheitlichen Ansatz für fortgeschrittene Computer-Vision-Techniken vermitteln. Durch 3 spezialisierte Module, werden die Studenten in die Handhabung der effektivsten 3D-Bildverarbeitungssoftware eingeführt. Dementsprechend werden im Studiengang verschiedene semantische Segmentierungstechniken mit Deep Learning behandelt. Dies wird es den Studenten ein detailliertes und präzises Verständnis für den Inhalt eines Bildes vermitteln. Darüber hinaus wird der Lehrplan eine breite Palette von Bibliotheken für die 3D- Datenbearbeitung anbieten, die die Datenverarbeitung und -manipulation erleichtern.  

Möchten Sie Ihre Entscheidungssicherheit erhöhen? Machen Sie es, indem Sie Ihr Wissen durch diesen revolutionären Universitätsabschluss aktualisieren“

Modul 1. 3D-Bildverarbeitung

1.1. 3D-Bild

1.1.1. 3D-Bild
1.1.2. 3D-Bildverarbeitungssoftware und Visualisierungen
1.1.3. Metrologie-Software

1.2. Open3D

1.2.1. Bibliothek für 3D-Datenverarbeitung
1.2.2. Merkmale
1.2.3. Installation und Nutzung

1.3. Daten

1.3.1. 2D-Bildtiefenkarten
1.3.2. Pointclouds
1.3.3. Normalitäten
1.3.4. Oberflächen

1.4. Visualisierung

1.4.1. Datenvisualisierung
1.4.2. Kontrollen
1.4.3. Web-Visualisierung

1.5. Filter

1.5.1. Abstand zwischen Punkten, Outliers eliminieren
1.5.2. Hochpass-Filter
1.5.3. Downsampling

1.6. Geometrie und Merkmalsextraktion

1.6.1. Extrahieren eines Profils
1.6.2. Messung der Tiefe
1.6.3. Volumen
1.6.4. Geometrische 3D-Formen
1.6.5. Pläne
1.6.6. Projektion eines Punktes
1.6.7. Geometrische Abstände
1.6.8. Kd Tree
1.6.9. Features 3D

1.7. Registrierung und Meshing

1.7.1. Verkettung
1.7.2. ICP
1.7.3. Ransac 3D

1.8. 3D-Objekterkennung

1.8.1. Suche nach einem Objekt in der 3D-Szene
1.8.2. Segmentierung
1.8.3. Bin Picking

1.9. Oberflächenanalyse

1.9.1. Smoothing
1.9.2. Einstellbare Oberflächen
1.9.3. Octree

1.10. Triangulation

1.10.1. Von Mesh zu Point Cloud
1.10.2. Triangulation von Tiefenkarten
1.10.3. Triangulation von ungeordneten Punktwolken

Modul 2. Bildsegmentierung mit Deep Learning

2.1. Objekterkennung und Segmentierung

2.1.1. Semantische Segmentierung

2.1.1.1. Anwendungsfälle von semantischer Segmentierung

2.1.2. Instanziierte Segmentierung

2.1.2.1. Anwendungsfälle von instanziierter Segmentierung

2.2. Bewertungsmetriken

2.2.1. Ähnlichkeiten mit anderen Methoden
2.2.2. Pixel Accuracy
2.2.3. Dice Coefficient (F1 Score)

2.3. Kostenfunktionen

2.3.1. Dice Loss
2.3.2. Focal Loss
2.3.3. Tversky Loss
2.3.4. Andere Funktionen

2.4. Traditionelle Segmentierungsmethoden

2.4.1. Schwellenwertanwendung mit Otsu und Riddlen
2.4.2. Selbstorganisierte Karten
2.4.3. GMM-EM Algorithm

2.5. Semantische Segmentierung mit Deep Learning: FCN

2.5.1. FCN
2.5.2. Architektur
2.5.3. FCN-Anwendungen

2.6. Semantische Segmentierung mit Deep Learning: U-NET

2.6.1. U-NET
2.6.2. Architektur
2.6.3. U-NET-Anwendung

2.7. Semantische Segmentierung mit Deep Learning: Deep Lab

2.7.1. Deep Lab
2.7.2. Architektur
2.7.3. Deep-Lab-Anwendung

2.8. Instantiierte Segmentierung mit Deep Learning: Mask RCNN

2.8.1. Mask RCNN
2.8.2. Architektur
2.8.3. Implementierung eines Mask RCNN

2.9. Video-Segmentierung

2.9.1. STFCN
2.9.2. Semantic Video CNNs
2.9.3. Clockwork Convnets
2.9.4. Low-Latency

2.10. Segmentierung von Punktwolken

2.10.1. Punktwolke
2.10.2. PointNet
2.10.3. A-CNN

Modul 3. Fortgeschrittene Bildsegmentierung und fortgeschrittene Computer-Vision-Techniken

3.1. Datenbank für allgemeine Segmentierungsprobleme

3.1.1. Pascal Context
3.1.2. CelebAMask-HQ
3.1.3. Cityscapes Dataset
3.1.4. CCP Dataset

3.2. Semantische Segmentierung in der Medizin

3.2.1. Semantische Segmentierung in der Medizin
3.2.2. Datensätze für medizinische Probleme
3.2.3. Praktische Anwendung

3.3. Anmerkungswerkzeuge

3.3.1. Computer Vision Annotation Tool
3.3.2. LabelMe
3.3.3. Andere Werkzeuge

3.4. Segmentierungstools mit verschiedenen Frameworks

3.4.1. Keras
3.4.2. Tensorflow v2
3.4.3. Pytorch
3.4.4. Sonstige

3.5. Projekt semantische Segmentierung. Die Daten, Phase 1

3.5.1. Problemanalyse
3.5.2. Eingabequelle für Daten
3.5.3. Analyse der Daten
3.5.4. Vorbereitung der Daten

3.6. Projekt semantische Segmentierung. Training, Phase 2

3.6.1. Auswahl des Algorithmus
3.6.2. Training
3.6.3. Bewertung

3.7. Projekt semantische Segmentierung. Ergebnisse, Phase 3

3.7.1. Feinabstimmung
3.7.2. Präsentation der Lösung
3.7.3. Schlussfolgerungen

3.8. Autokodierer

3.8.1. Autokodierer
3.8.2. Architektur des Autoencoders
3.8.3. Autoencoder für Rauschunterdrückung
3.8.4. Autoencoder für automatische Farbgebung

3.9. Generative Adversarial Networks (GANs)

3.9.1. Generative Adversarial Networks (GAN)
3.9.2. DCGAN-Architektur
3.9.3. Bedingte GAN-Architektur

3.10. Verbesserte Generative Adversarial Networks

3.10.1. Überblick über das Problem
3.10.2. WGAN
3.10.3. LSGAN
3.10.4. ACGAN

Sie werden Zugang zu einer Sammlung von Multimedia-Materialien in verschiedenen audiovisuellen Formaten haben, die Ihre Fortbildung dynamisch unterstützen werden“