Sie werden Transfer Learning beherrschen und optimieren die Leistung der Modelle bei neuen Aufgaben dank dieses Programms, das auf dem Relearning-System basiert“

Der Bereich der Bildklassifizierung im maschinellen Sehen entwickelt sich ständig weiter, da immer wieder neue Techniken oder technologische Hilfsmittel zur Optimierung der Prozesse auftauchen. Vor diesem Hintergrund müssen die Fachleute mehr denn je an der Spitze der Entwicklungen in diesem Bereich bleiben. Außerdem müssen sie sich fortgeschrittene Fähigkeiten aneignen, damit sie diese in ihre tägliche Praxis richtig einbauen können. Nur so sind sie in der Lage, ihren Kunden und Unternehmen innovative Lösungen anzubieten, die deren Bedürfnissen gerecht werden.

Aus diesem Grund führt TECH einen Universitätskurs in Faltungsnetzwerke und Bildklassifizierung im Maschinellen Sehen ein, der sich mit den jüngsten Fortschritten in dieser Disziplin befasst. Im Rahmen des Universitätsstudiums werden praktische Überlegungen zur CNN-Ausbildung angestellt und Faktoren wie die Auswahl des Optimierungssystems untersucht. Darüber hinaus werden im Rahmen des Lehrplans die wichtigsten Praktiken des Deep Learning eingehend analysiert, damit die Studenten in die Lage versetzt werden, die Leistung der Modelle zu verbessern, indem sie ihre Schichten verfeinern können. Der Lehrplan wird auch die Bedeutung des Prüfverfahrens für die Trainingspipeline hervorheben, da es sowohl zur Ermittlung von Fehlern als auch zur Validierung der Reproduzierbarkeit der Ergebnisse dient. 

Da es sich um eine 100%ige Online-Fortbildung handelt, können die Studenten den Kurs absolvieren, wann und wo sie wollen. In diesem Sinne benötigen Sie lediglich ein elektronisches Gerät mit Internetzugang, um auf den virtuellen Campus zuzugreifen (mit Ihrem eigenen Mobiltelefon oder Tablet). Auf diese Weise kommen die Studenten in den Genuss eines Bildungserlebnisses mit dynamischen Inhalten, wie z. B. interaktiven Zusammenfassungen oder Fallstudien. Zweifellos eine zeitgemäße Methode, die den Studenten alle Garantien bietet, um die Möglichkeiten eines stark nachgefragten Technologiesektors zu nutzen. Und das alles unter der Anleitung eines Dozententeams, das sich aus Experten für maschinelles Sehen zusammensetzt, die alle Zweifel ausräumen, die während des Studiums auftreten können.

Bilden Sie sich zur Bewältigung aktueller und zukünftiger Herausforderungen in der industriellen Bildverarbeitung fort“

Dieser Universitätskurs in Faltungsnetzwerke und Bildklassifizierung im Maschinellen Sehen enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Seine herausragendsten Merkmale sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten für Deep Learning, Informatik und maschinelles Sehen 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 Lektionen, 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

Die wachsende Bedeutung der industriellen Bildverarbeitung macht diesen Universitätskurs zu einer sicheren Sache, die es Ihnen ermöglicht, Ihren beruflichen Horizont zu erweitern“

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.  

Ein Universitätsabschluss, der Fallstudien im Bereich der Bildklassifizierung beinhaltet, die Sie in die Realität vieler Berufsmöglichkeiten eintauchen lässt"

Ein auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittener Lehrplan, der mit der effektivsten Lehrmethode entwickelt wurde: Relearning"

Dieser Universitätskurs, der auf der Grundlage von Experten im Bereich Computer Vision entwickelt wurde, vermittelt den Studenten ein solides Verständnis von Faltungsnetzwerken und Bildklassifizierung. Zu diesem Zweck werden im Rahmen des Studiengangs die CNN-Building-Blocks behandelt, die zur effizienten Erfassung und Verarbeitung hierarchischer Merkmale in Bilddaten entwickelt wurden. Darüber hinaus werden die wichtigsten Architekturen von Deep-Learning-Netzwerken vorgestellt, darunter GoogleLeNet, VGG und Resnet. Zudem wird das Programm die Experten dazu ermutigen, Best Practices im Deep Learning durch Techniken zu implementieren, die von Transfer Learning bis zu Fine Tuning und Data Augmentation reichen. 

Sie werden in Ihren Arbeitsabläufen die neuesten Fortschritte in der Bildklassifizierung durch Faltungsnetzwerke umsetzen" 

Modul 1. Faltungsnetzwerke und Bildklassifizierung

1.1. Faltungsneuronale Netze (Convolutional Neural Networks)

1.1.1. Einführung
1.1.2. Faltung
1.1.3. CNN Building Blocks

1.2. Arten von CNN-Bezügen

1.2.1. Convolutional
1.2.2. Activation
1.2.3. Batch Normalization
1.2.4. Polling
1.2.5. Fully Connected

1.3. Metriken

1.3.1. Matrix-Verwirrung
1.3.2. Accuracy
1.3.3. Präzision
1.3.4. Recall
1.3.5. F1 Score
1.3.6. ROC Curve
1.3.7. AUC

1.4. Wichtigste Architekturen

1.4.1. AlexNet
1.4.2. VGG
1.4.3. Resnet
1.4.4. GoogleLeNet

1.5. Klassifizierung von Bildern

1.5.1. Einführung
1.5.2. Analyse der Daten
1.5.3. Vorbereitung der Daten
1.5.4. Modell-Training
1.5.5. Modell-Validierung

1.6. Praktische Überlegungen zum CNN-Training

1.6.1. Auswahl des Optimierers
1.6.2. Learning Rate Scheduler
1.6.3. Überprüfung der Schulungspipeline
1.6.4. Ausbildung mit Regularisierung

1.7. Bewährte Verfahren beim Deep Learning

1.7.1. Transfer Learning
1.7.2. Fine Tuning
1.7.3. Data Augmentation

1.8. Statistische Auswertung der Daten

1.8.1. Anzahl der Datensätze
1.8.2. Anzahl der Etiketten
1.8.3. Anzahl der Bilder
1.8.4. Datenausgleich

1.9. Deployment

1.9.1. Speichern und Laden von Modellen
1.9.2. Onnx
1.9.3. Inferenz

1.10. Fallstudie: Klassifizierung von Bildern

1.10.1. Datenanalyse und -aufbereitung
1.10.2. Testen der Schulungspipeline
1.10.3. Modell-Training
1.10.4. Modell-Validierung

Dank der Möglichkeiten, die der Online-Modus von TECH bietet, können Sie in Ihrem eigenen Tempo lernen. Schreiben Sie sich jetzt ein!”