Universitätskurs Maschinelles Sehen, Anwendungen und Stand der Technik

Eine der Technologien, die sich in den letzten Jahren im Bereich der künstlichen Intelligenz am meisten weiterentwickelt hat, ist das maschinelle Sehen. Dieser Bereich, der zur Industrie 4.0 gehört, ermöglicht es, dass die Industrieanlagen Fähigkeiten wie Visualisierung, Verarbeitung und Bildmanagement erwerben, zur Verbesserung von Waren und Dienstleistungen. Diese Systeme werden zum Beispiel zur Automatisierung logistischer Prozesse eingesetzt, die von der Verpackungsetikettierung bis zum Fuhrparkmanagement reichen. Auf diese Weise tragen diese Verfahren zur Verbesserung der Effizienz, Qualität und Sicherheit in den Einrichtungen bei. TECH ist sich dessen bewusst und bietet eine bahnbrechende Fortbildung an, die sich auf den aktuellen Stand dieser technologischen Disziplin konzentriert und ihre zahlreichen Anwendungsmöglichkeiten erforscht. Alles in einem vollständig digitalen Format.

Universitäre Qualifikation

Dauer

12 Wochen

Modalität

Online

Zeitplan

In Ihrem eigenen Tempo

Prüfungen

Online

Startdatum

Akkreditierung

12 ECTS

Finanzierung bis

3 Monate

Preis

Die größte Fakultät für künstliche Intelligenz der Welt"

Präsentation

In diesem 100%igen Online-Universitätskurs werden Sie Digitalkameras beherrschen, um Objektbewegungen in Echtzeit zu verfolgen und Gesichtserkennungen durchzuführen"

Die durch COVID-19 ausgelöste Pandemie führte zu bedeutenden Fortschritten auf dem Gebiet des Bildverarbeitungssystems. Dazu gehören die Entwicklung von Anwendungen zur Kontaktverfolgung und der Einsatz von Drohnen, die mit hochauflösenden Kameras ausgestattet sind, um die Einhaltung von sozialen Distanzierungsmaßnahmen und anderen Sicherheitsvorschriften im öffentlichen Raum zu überwachen. In diesem Zusammenhang beschäftigen sich Wissenschaftler weiterhin mit der Forschung und Entwicklung auf diesem Gebiet, um die globale Gesundheit durch die fortschrittlichen Systeme der künstlichen Intelligenz zu verbessern.

Um einen Beitrag zu dieser wichtigen Aufgabe zu leisten, hat TECH das aktuellste und vollständigste Programm für Bildverarbeitung auf dem akademischen Markt eingeführt. Die Fortbildung richtet sich an Fachleute und bietet die innovativsten Anwendungen in Bereichen wie Bilderfassungssysteme, Augmented Reality oder kollaborative Roboter. Zu diesem Zweck werden im Rahmen des Lehrplans die grundlegenden Prinzipien der Computer Vision vertieft, wobei der Schwerpunkt auf der digitalen Bildkomposition liegt. Die Studenten lernen den richtigen Einsatz von Hochgeschwindigkeitskameras, um dynamische Prozesse in Echtzeit zu analysieren (z. B. die Verformung von Materialien oder die Bewegung von Flüssigkeiten). Ebenso wird sich der Lehrplan auf den Stand der Technik der künstlichen Intelligenz konzentrieren, damit die Studenten wissen, dass sie diese in Anwendungen wie der Erforschung des Weltraums, der Industrierobotik oder der Inhaltsanalyse einsetzen können.

Was die Methodik des Programms anbelangt, so setzt TECH auf ein 100%iges Online-Format, damit die Studenten ein flexibles Studium genießen können, das mit dem Rest ihrer täglichen Aktivitäten vereinbar ist. Darüber hinaus basiert es auf der revolutionären Relearning-Lehrmethode, die in der ständigen Wiederholung der wichtigsten Inhalte besteht, damit die Schüler die Konzepte auf natürliche, progressive und einfachere Weise festigen können.

Sie werden effektiv mit 3D Capture-Systemen umgehen und so die dreidimensionale Geometrie der physischen Welt erfassen und in digitale Daten umwandeln“

Dieser Universitätskurs in Maschinelles Sehen, Anwendungen und Stand der Technik 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
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

Sie werden die medizinischen Anwendungen des maschinellen Sehens vertiefen und Fortschritte bei der Analyse von Röntgenstrahlen erzielen“

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.

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Dank der revolutionären Relearning-Methode werden Sie die Schlüsselkonzepte dieser Universitätsausbildung schnell begreifen"

Lehrplan

Dieser Universitätskurs vermittelt den Studenten ein umfassendes Konzept für maschinelles Sehen, seine Anwendungen und den Stand der Technik. Zu diesem Zweck werden in den Bildungsmaterialien die Fortschritte, die bei den Bildaufnahmesystemen erzielt wurden, eingehend untersucht. Darüber hinaus vermittelt der Lehrplan die Grundlagen für den richtigen Umgang mit Digitalkameras und deren Integration in intelligente Geräte wie Drohnen. Zudem wird die Fortbildung den Umgang mit den wichtigsten Cloud-Computing-Plattformen vertiefen, um sicherzustellen, dass die Teilnehmer Daten effizient speichern und verarbeiten.

Sie werden die vielfältigen Anwendungen der industriellen Bildverarbeitung kennen lernen und dank dieser Fortbildung die innovativsten Projekte entwickeln“

Modul 1. Maschinelles Sehen

1.1. Menschliche Wahrnehmung

1.1.1. Das menschliche Sehsystem
1.1.2. Farbe
1.1.3. Sichtbare und nicht sichtbare Frequenzen

1.2. Chronik der industriellen Bildverarbeitung

1.2.1. Grundsätze
1.2.2. Evolution
1.2.3. Die Bedeutung der industriellen Bildverarbeitung

1.3. Digitale Bildgestaltung

1.3.1. Digitales Bild
1.3.2. Bildtypen
1.3.3. Farbräume
1.3.4. RGB
1.3.5. HSV und HSL
1.3.6. CMY-CMYK
1.3.7. YCbCr
1.3.8. Indiziertes Bild

1.4. System zur Bilderfassung

1.4.1. Wie eine Digitalkamera funktioniert
1.4.2. Die richtige Belichtung für jede Situation
1.4.3. Schärfentiefe
1.4.4. Resolution
1.4.5. Bildformate
1.4.6. HDR-Modus
1.4.7. Kameras mit hoher Auflösung
1.4.8. Kameras mit hoher Geschwindigkeit

1.5. Optische Systeme

1.5.1. Optische Grundsätze
1.5.2. Konventionelle Objektive
1.5.3. Telezentrische Objektive
1.5.4. Arten von Autofokus
1.5.5. Brennweite
1.5.6. Schärfentiefe
1.5.7. Optische Verzerrung
1.5.8. Kalibrierung eines Bildes

1.6. Beleuchtungssysteme

1.6.1. Die Bedeutung der Beleuchtung
1.6.2. Frequenzgang
1.6.3. LED-Beleuchtung
1.6.4. Außenbeleuchtung
1.6.5. Arten von Beleuchtung für industrielle Anwendungen. Auswirkungen

1.7. 3D-Erfassungssysteme

1.7.1. Stereovision
1.7.2. Triangulation
1.7.3. Strukturiertes Licht
1.7.4. Time of Flight
1.7.5. LIDAR

1.8. Multispektral

1.8.1. Multispektralkameras
1.8.2. Hyperspektralkameras

1.9. Nicht sichtbares Nahspektrum

1.9.1. IR-Kameras
1.9.2. UV-Kameras
1.9.3. Umwandlung von nicht sichtbar in sichtbar durch Beleuchtung

1.10. Andere Frequenzbänder

1.10.1. Röntgenstrahlen
1.10.2. Terahertz

Modul 2. Anwendungen und Stand der Technik

2.1. Industrielle Anwendungen

2.1.1. Bildverarbeitungsbibliotheken
2.1.2. Kompaktkameras
2.1.3. PC-gestützte Systeme
2.1.4. Industrielle Robotik
2.1.5. Pick and place 2D
2.1.6. Bin Picking
2.1.7. Qualitätskontrolle
2.1.8. Vorhandensein und Fehlen von Komponenten
2.1.9. Kontrolle der Dimensionen
2.1.10. Kontrolle der Etikettierung
2.1.11. Rückverfolgbarkeit

2.2. Autonome Fahrzeuge

2.2.1. Fahrerassistenz
2.2.2. Autonomes Fahren

2.3. Maschinelles Sehen für die Inhaltsanalyse

2.3.1. Nach Inhalt filtern
2.3.2. Moderation visueller Inhalte
2.3.3. Verfolgungssysteme
2.3.4. Identifizierung von Marken und Logos
2.3.5. Kennzeichnung und Klassifizierung von Videos
2.3.6. Erkennung von Szenenänderungen
2.3.7. Extraktion von Texten oder Credits

2.4. Medizinische Anwendungen

2.4.1. Erkennung und Lokalisierung von Krankheiten
2.4.2. Krebs und Röntgenanalyse
2.4.3. Fortschritte beim maschinellen Sehen im Rahmen von Covid19
2.4.4. Assistenz im Operationssaal

2.5. Raumfahrtanwendungen

2.5.1. Analyse von Satellitenbildern
2.5.2. Maschinelles Sehen für die Erforschung des Weltraums
2.5.3. Mission zum Mars

2.6. Kommerzielle Anwendungen

2.6.1. Bestandskontrolle
2.6.2. Videoüberwachung, Haussicherheit
2.6.3. Kameras zum Parken
2.6.4. Kameras zur Bevölkerungskontrolle
2.6.5. Radarkameras

2.7. Vision angewandt auf Robotik

2.7.1. Drohnen
2.7.2. AGV
2.7.3. Vision in kollaborierenden Robotern
2.7.4. Die Augen der Roboter

2.8. Erweiterte Realität

2.8.1. Funktionsweise
2.8.2. Geräte
2.8.3. Anwendungen in der Industrie
2.8.4. Kommerzielle Anwendungen

2.9. Cloud Computing

2.9.1. Plattformen für Cloud Computing
2.9.2. Vom Cloud Computing zur Produktion

2.10. Forschung und aktueller Stand der Technik

2.10.1. Die wissenschaftliche Gemeinschaft
2.10.2. Was tut sich?
2.10.3. Die Zukunft des maschinellen Sehens

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