Das Relearning-System dieses Trainings wird Sie dazu bringen, agile Fortschritte bei der Implementierung eines Mas RCNN zur Erkennung von Objekten in Bildern zu machen"

Im Bereich des Deep Learning sind Bewertungsmetriken grundlegende Werkzeuge zur Messung und Quantifizierung der Leistung von Machine-Learning-Modellen. Auf diese Weise werden sie von Fachkräften mit dem Ziel eingesetzt sowohl die Effizienz als auch die Qualität der Modelle in Bezug auf die Aufgabe, für die sie trainiert wurden, zu bewerten. Diese Systeme wiederum ermöglichen es den Unternehmen, Fortschritte zu überwachen, Trends zu erkennen und kontinuierliche Anpassungen vorzunehmen, um die Leistung ihrer Verfahren zu verbessern. Die Unternehmen sehen daher Möglichkeiten, ihre Tätigkeit zu verbessern und sich auf dem Markt zu differenzieren.

In Anbetracht der zunehmenden Bedeutung dieses Themas führt TECH einen bahnbrechenden Universitätskurs in Segmentierung mit Deep Learning im Maschinellen Sehen durch. Ziel ist es, den Fachleuten neue Fähigkeiten und Instrumente für die Durchführung innovativer Projekte zu vermitteln. Daher werden im Lehrplan verschiedene Messmethoden wie Dice Coefficient und Pixel Accuracy vorgestellt. Darüber hinaus wird der Studiengang vertieft auf Kostenfunktionen eingehen, damit die Studenten die Modelle effektiv trainieren können. In ähnlicher Weise wird die Fortbildung das Thema Punktwolkensegmentierung vertiefen, damit die Teilnehmer ein genaues Verständnis für dreidimensionale Umgebungen gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen können.

Da dieser Universitätsabschluss durch eine 100%ige Online-Methode entwickelt wird, haben die Fachleute die Möglichkeit, ihre Fortbildung mit dem Rest ihrer persönlichen und beruflichen Verpflichtungen zu kombinieren. Dies ist eine ideale Gelegenheit für Berufstätige, ein qualitativ hochwertiges Programm zu studieren, mit der Flexibilität, ihre Zeit- und Prüfungspläne selbst zu gestalten. Alles, was die Studenten benötigen, ist ein elektronisches Gerät mit Internetzugang, um die auf der virtuellen Plattform bereitgestellten Lehrinhalte zu sehen.

Die Beherrschung der Segmentierung mit Deep Learning eröffnet zahlreiche Karrieremöglichkeiten in Branchen wie dem Gesundheitswesen, der Informationstechnologie und der Automobilindustrie“

Dieser Universitätskurs in Segmentierung mit Deep Learning im Maschinellen Sehen 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 STFCN-Architektur effektiv verwalten und sowohl räumliche als auch zeitliche Informationen nutzen, um solide Ergebnisse zu 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.  

Sie erhalten eine solide Grundlage für die Teilnahme an großen Forschungsprojekten und die Entwicklung innovativer Algorithmen"

Dank der didaktischen Instrumente von TECH, zu denen auch Erklärungsvideos und Fallstudien gehören, werden Sie dynamisch lernen"

Dieser Universitätskurs vermittelt den Studenten einen umfassenden Ansatz zur Segmentierung mit Deep Learning im Maschinellen Sehen. Um dies zu erreichen, wird sich der Kurs mit der Objekterkennung mithilfe von Deep-Learning-Tools wie der FCN-Architektur, Deep Lab oder U-NET befassen. Darüber hinaus befasst sich der Lehrplan eingehend mit den Evaluationsmetriken, damit die Teilnehmer die Wirksamkeit der Modelle überprüfen können. Auf diese Weise erwerben die Fachleute Fähigkeiten im Umgang mit Systemen wie Pixel Accuracy, Focal Loss oder Dice Coefficient. Die Fortbildung wird sich auch mit Self-Organising Maps befassen, um die zugrunde liegende Struktur der Daten zu visualisieren und um aussagekräftige Muster zu entdecken.

Sie werden die Anwendung der Schwellenwertmethode beherrschen, die auf Methoden wie Otsu und Riddlen beruht, um interessante Regionen durch Binarisierung des Originalbildes zu segmentieren“

Modul 1. Bildsegmentierung mit Deep Learning

1.1. Objekterkennung und Segmentierung

1.1.1. Semantische Segmentierung

1.1.1.1. Anwendungsfälle von semantischer Segmentierung

1.1.2. Instanziierte Segmentierung

1.1.2.1. Anwendungsfälle von instanziierter Segmentierung

1.2. Bewertungsmetriken

1.2.1. Ähnlichkeiten mit anderen Methoden
1.2.2. Pixel Accuracy
1.2.3. Dice Coefficient (F1 Score)

1.3. Kostenfunktionen

1.3.1. Dice Loss
1.3.2. Focal Loss
1.3.3. Tversky Loss
1.3.4. Andere Funktionen

1.4. Traditionelle Segmentierungsmethoden

1.4.1. Schwellenwertanwendung mit Otsu und Riddlen
1.4.2. Selbstorganisierende Karten
1.4.3. GMM-EM Algorithm

1.5. Semantische Segmentierung mit Deep Learning: FCN

1.5.1. FCN
1.5.2. Architektur
1.5.3. FCN-Anwendungen

1.6. Semantische Segmentierung mit Deep Learning: U-NET

1.6.1. U-NET
1.6.2. Architektur
1.6.3. U-NET-Anwendung

1.7. Semantische Segmentierung mit Deep Learning: Deep Lab

1.7.1. Deep Lab
1.7.2. Architektur
1.7.3. Deep-Lab-Anwendung

1.8. Sofortige Aufgliederung mit Deep Learning: Mask RCNN

1.8.1. Mask RCNN
1.8.2. Architektur
1.8.3. Implementierung eines Mask RCNN

1.9. Video-Segmentierung

1.9.1. STFCN
1.9.2. Semantic Video CNNs
1.9.3. Clockwork Convnets
1.9.4. Low-Latency

1.10. Segmentierung von Punktwolken

1.10.1. Punktwolke
1.10.2. PointNet
1.10.3. A-CNN

Dieser akademische Weg ist exklusiv bei TECH und Sie können ihn dank der 100%igen Online-Relearning-Methodik in Ihrem eigenen Tempo absolvieren"