Spezialisieren Sie sich auf Transfer Learning, um Ihren beruflichen Horizont zu erweitern und den Sprung in die leistungsstarke Computerindustrie zu schaffen, mit diesem 100%igen Online-Universitätskurs" 

Deep Computer Vision ist einer der wichtigsten Bereiche des Deep Learning, da es sich auf das Training von neuronalen Netzwerkmodellen konzentriert, um Bilder auf automatisierte Weise zu verstehen und zu analysieren. Einer der Hauptvorteile ist die automatische Extraktion relevanter Merkmale aus visuellen Ressourcen während des Trainings der Architektur. Auf diese Weise entfällt die Notwendigkeit, Algorithmen zur Extraktion der Informationen manuell zu entwickeln. 
Das wiederum vereinfacht diesen Prozess und reduziert Aspekte wie den Zeit- und Arbeitsaufwand. Darüber hinaus bietet dieses System eine Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten, wie z. B. die Identifizierung und Verfolgung von menschlichen Gesichtern in Videos. Dies ist besonders bei biometrischen Sicherheitsverfahren nützlich. 

Vor diesem Hintergrund bietet TECH einen hochmodernen universitätskurs in Deep Computer Vision mit Convolutional Neural Networks an. Die Fortbildung wird es Studenten ermöglichen, ihr Wissen aufzufrischen und gleichzeitig neue Fähigkeiten in der Bildverarbeitung und im Deep Learning zu erwerben.  Der Lehrplan wird sich mit grundlegenden Themen wie den Funktionen des visuellen Kortex, der Wiederverwendung von Gewichten bei der Faltung oder den Prinzipien der Aktivierung befassen. Der Lehrplan wird den Studenten auch die Schlüssel zur Implementierung von Clustering-Schichten mit dem Keras-Tool vermitteln. Dies wird die Studenten in die Lage versetzen, die Dimensionalität der zuvor durch Faltungsschichten extrahierten Merkmale angemessen zu reduzieren. Die Lehrmaterialien werden auch die Bedeutung von vorgerenderten Modellen für das Transfer Learning sowie die Lokalisierung von Objekten in Bildern und ihre entsprechende Verfolgung mittels Algorithmen oder Tracking-Techniken hervorheben.

Um diese Inhalte zu vertiefen, verstärkt die Methodik dieses Programms seinen innovativen Charakter. TECH bietet eine 100%ige Online-Lernumgebung, die an die Bedürfnisse von vielbeschäftigten Berufstätigen angepasst ist. Das Programm verwendet auch die Relearning-Methode, die auf der Wiederholung der wichtigsten Konzepte basiert, um das Wissen zu festigen und das Lernen zu erleichtern. 

Auf diese Weise macht die Kombination aus Flexibilität und einem robusten pädagogischen Ansatz das Programm sehr zugänglich.

Sie werden das Keras-Tool optimal nutzen und mit einer Vielzahl von Architekturen neuronaler Netze auf effiziente Weise experimentieren"

Dieser universitätskurs in Deep Computer Vision mit Convolutional Neural Networks enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Seine herausragendsten 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
• 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

Beherrschen Sie den Umgang mit 2D Convulsion und extrahieren Sie die wichtigsten Merkmale aus einem Bild"

Zu den Dozenten des Programms gehören Fachleute aus der Branche, die ihre Erfahrungen in diese Fortbildung einbringen, sowie anerkannte 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.  

Sie werden die Möglichkeit haben, Ihre Fragen direkt mit den Lehrkräften zu besprechen, die Ihnen eine auf Ihre Bedürfnisse und Anforderungen zugeschnittene Nachhilfe geben werden"

Ein Lehrplan, der auf der revolutionären Relearning-Methode basiert, die es Ihnen ermöglicht, komplexe Konzepte effizient und dynamisch zu konsolidieren"

Nach Abschluss dieses Universitätskurses in Deep Computer Vision mit Convolutional Neural Networks werden die Absolventen ihre reguläre Berufspraxis durch einen ganzheitlichen Ansatz zu den Fortschritten, die in diesem Bereich der künstlichen Intelligenz gemacht wurden, stärken. In diesem Sinne werden sie die Grundprinzipien der Computer Vision beherrschen, einschließlich Bilderfassung und semantische Segmentierung. Darüber hinaus erwerben die Teilnehmer fortgeschrittene Programmierkenntnisse, insbesondere im Umgang mit Tools wie TensorFlow und Keras. So werden sie darauf vorbereitet, reale Probleme mit innovativen Deep-Learning-Techniken und CNNs anzugehen. 

Dieses Universitätsprogramm ist darauf ausgelegt, Ihre ehrgeizigsten Karrierewünsche zu erfüllen. Und das in nur 6 Wochen!"

Allgemeine Ziele

• Verstehen der zentralen Konzepte von mathematischen Funktionen und deren Ableitungen
• Anwenden dieser Prinzipien auf Deep-Learning-Algorithmen für das automatische Lernen
• Untersuchen der wichtigsten Konzepte des überwachten Lernens und wie sie auf Modelle neuronaler Netze angewendet werden
• Untersuchen des Trainings, der Bewertung und der Analyse von Modellen neuronaler Netze
• Verstehen der zentralen Konzepte und Hauptanwendungen des Deep Learning
• Implementieren und Optimieren neuronaler Netze mit Keras
• Entwickeln von Fachwissen über das Training tiefer neuronaler Netze
• Analysieren der Optimierung und der Regularisierungsmechanismen, die für das Training tiefer Netze notwendig sind

Spezifische Ziele

• Erforschen und Verstehen, wie Faltungsschichten und Clustering-Schichten für die Architektur des visuellen Kortex funktionieren
• Entwickeln von CNN-Architekturen mit Keras
• Verwenden von vortrainierten Keras-Modellen zur Objektklassifizierung, Lokalisierung, Erkennung und Verfolgung von Objekten sowie zur semantischen Segmentierung
• Beherrschen der Handhabung von Convolutional Neural Networks, einschließlich Clustering-Schichten und Wiederverwendung von Gewichten

Die Auffrischung Ihres Wissens über die Implementierung eines ResNet-34-CNN mit Keras wird dank der Multimedia-Ressourcen, die diese Fortbildung bietet, noch einfacher"