Kombinieren Sie Deep Learning mit Computer Vision dank dieses Universitätsexperte, der Ihnen die neuesten Entwicklungen in dieser boomenden Technologie bietet“ 

Künstliche Intelligenz hat die technologische Landschaft revolutioniert. Ihre Prinzipien werden in zahlreichen Bereichen angewandt und sind von großer Bedeutung in Bereichen wie dem Gesundheitswesen, das diese Technologie zur Verbesserung von Diagnoseverfahren und Behandlungen einsetzt. Deep Learning ist ein wesentlicher Bereich in diesem ganzen Prozess, da es bestimmt, wie die Arbeit des maschinellen Lernens ausgeführt wird. 

Durch die Kombination des Potenzials von Deep Learning mit einer anderen Disziplin wie dem maschinellen Sehen können also in allen möglichen Bereichen spektakuläre Ergebnisse erzielt werden. Durch die Kombination dieser beiden Spezialgebiete entsteht eine vollständige und tiefgehende Erfassung und Zusammenstellung visueller Daten, die die Ausführung komplexer technologischer Aufgaben perfektioniert. Dieser Universitätsexperte bietet Informatikern daher die Möglichkeit, auf die neuesten Innovationen in diesem Bereich zuzugreifen, so dass sie u.a. neues Wissen über neuronale Netze und ihre Aktivierungsfunktionen, Faltungsneuronale Netze und Objekterkennung in ihre Arbeit einfließen lassen können. 

All dies basiert auf einer 100%igen Online-Unterrichtsmethodik, die es Berufstätigen ermöglicht, selbst zu entscheiden, wie, wann und wo sie studieren möchten, da sie sich an ihre persönlichen Umstände anpassen. Außerdem erhält der Informatiker, der diese Qualifikation erwirbt, die besten multimedialen Inhalte in Form von Fallstudien, Videos, Meisterklassen und multimedialen Zusammenfassungen, neben vielen anderen Ressourcen. Darüber hinaus wird der gesamte Prozess von den erfahrensten Dozenten geleitet, die sicherstellen, dass die Fachleute das aktuellste und praktischste Wissen erhalten.  

Entwickeln Sie mit diesem innovativen und spezialisierten Studium leistungsstarke Computer-Vision-Tools auf der Grundlage von Deep Learning“

Dieser Universitätsexperte in Deep Learning Angewandt auf Computer Vision enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten 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 soll wissenschaftliche und praktische Informationen zu den für die berufliche Praxis wesentlichen Disziplinen vermitteln 
• Er enthält praktische Übungen in denen der Selbstbewertungsprozess durchgeführt werden kann um das Lernen zu verbessern 
• Ihr 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 wissen, dass künstliche Intelligenz die Gegenwart und die Zukunft ist. Verpassen Sie nicht die Gelegenheit, sich über die neuesten Fortschritte im Bereich Deep Learning in der Computer Vision zu informieren"

Zu den Dozenten des Programms gehören Fachleute aus der Branche, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie renommierte Fachleute von Referenzgesellschaften und angesehenen Universitäten.

Die multimedialen Inhalte, die mit den neuesten Bildungstechnologien entwickelt wurden, ermöglichen den Fachleuten ein situiertes und kontextbezogenes Lernen, d. h. eine simulierte Umgebung, die ein immersives Training ermöglicht, das auf reale Situationen ausgerichtet ist.

Das Konzept dieses Studiengangs 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.  

Dies ist das Programm, das Sie gesucht haben. Schreiben Sie sich jetzt ein und machen Sie Karriere im Technologiesektor"

Die besten IT- und Technologieunternehmen konzentrieren all ihre Bemühungen auf diese Bereiche. Bleiben Sie nicht auf der Strecke"

Das Hauptziel dieses Universitätsexperte in Deep Learning Angewandt auf Computer Vision ist es, Informatiker mit den neuesten Werkzeugen in diesem Bereich auszustatten, so dass sie ihrer beruflichen Praxis mit dem besten Wissen begegnen können. Am Ende dieses Studiums werden Sie also in der Lage sein, alle Arten von Computer-Vision-Projekten auf der Grundlage von Deep Learning zu entwickeln, was Sie zu einer Referenz im Bereich der künstlichen Intelligenz in Ihrem Umfeld machen wird.  

Ihre beruflichen Ziele sind nun dank dieser hochrangigen Qualifikation in greifbare Nähe gerückt"

Allgemeine Ziele

• Fachwissen über Deep Learning generieren und analysieren. Warum jetzt?
• Einführung in neuronale Netze und Untersuchung ihrer Funktionsweise 
• Analyse von Metriken für das richtige Training 
• Die Mathematik hinter den neuronalen Netzen kennen 
• Entwicklung von gefalteten neuronalen Netzen 
• Analyse vorhandener Metriken und Instrumente 
• Untersuchung der Pipeline eines Bildklassifizierungsnetzes 
• Vorschlagen von Inferenzmethoden 
• Erstellung von Fachwissen über neuronale Netze zur Objekterkennung und deren Metriken 
• Identifizieren Sie die verschiedenen Architekturen 
• Anwendungsfälle festlegen 
• Untersuchung der Verfolgungsalgorithmen und ihrer Metriken  

Spezifische Ziele

Modul 1. Deep Learning 

• Analyse der Familien, aus denen sich die Welt der künstlichen Intelligenz zusammensetzt 
• Kompilieren der wichtigsten Deep Learning-Frameworks 
• Definition von neuronalen Netzen 
• Vorstellung der Lernmethoden für neuronale Netze 
• Grundlagen der Kostenfunktionen 
• Festlegen der wichtigsten Aktivierungsfunktionen 
• Prüfung von Regularisierungs- und Standardisierungstechniken 
• Entwicklung von Optimierungsmethoden 
• Einführung der Initialisierungsmethoden 

Modul 2. Faltungsnetzwerke und Bildklassifizierung 

• Generierung von Fachwissen über gefaltete neuronale Netze 
• Festlegung von Bewertungsmaßstäben 
• Analyse der Funktionsweise von CNNs für die Bildklassifizierung 
• Bewertung der Data Augmentation 
• Vorschlagen von Techniken zur Vermeidung von Overfitting 
• Prüfung verschiedener Architekturen 
• Kompilieren von Inferenzmethoden 

Modul 3. Erkennung von Objekten 

• Analysieren der Funktionsweise von Objekterkennungsnetzen 
• Prüfung der traditionellen Methoden 
• Festlegung von Bewertungsmaßstäben 
• Identifikation der wichtigsten Datasets, die auf dem Markt verwendet werden 
• Vorschläge für Architekturen der Art Two Stage Object Detector 
• Analyse der Fine Tuning Verfahren 
• Untersuchen Sie verschiedene Single Shot-Architekturen 
• Algorithmen zur Objektverfolgung einrichten 
• Durchführung von Erkennung und Überwachung von Personen  

Erschließen Sie sich mit diesem Programm die besten Karrierechancen auf dem Gebiet des Deep Learning"