通过这个 100% 在线大学学位，你将深入学习对抗网络，生成最真实的数据"

对于大多数技术公司来说，机器视觉是机器学习的一个重要领域。这项技术可以让计算机和系统从数字图像、视频甚至其他视觉输入中提取有意义的信息。它的众多优点包括提高了制造过程的精确度，消除了人为错误。因此，这些仪器既能确保最高的产品质量，又便于在生产过程中排除故障。 

有鉴于此，TECH 正在开发一个硕士学位课程，详细介绍计算机视觉。课程由该领域的专家设计，将深入探讨 3D 图像处理。在这方面，培训将为学生提供最先进的处理软件，使数据可视化。鉴于 深度学习与处理大型复杂数据集的相关性，议程还将重点关注深度学习分析。这将使毕业生能够利用最先进的算法和模型来丰富他们的正常工作程序。此外，教材还将提供使用不同框架（包括 Keras、Tensorflow v2 Pytorch）的各种计算机视觉技术。 

至于这个大学学位的形式，它采用的是 100% 在线的方法。毕业生只需拥有能上网的电子设备（如电脑、手机或 平板电脑）即可访问虚拟校园。在这里，你可以找到一个充满多媒体资源的图书馆，以动态的方式强化你的知识。值得注意的是，TECH 的所有学位课程都采用了创新的 " Relearning方法，这将使学生能够以自然的方式吸收知识，并通过视听资源加以强化，以确保知识能够在记忆中长久保存。

你将专攻未来技术的一个关键领域，这将立即推动你的职业发展"  

这个人工视觉校级硕士包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是：

• 由计算机科学和人工视觉方面的专家介绍案例研究的发展
• 这个课程的内容图文并茂、示意性强、实用性强为那些视专业实践至关重要的学科提供了科学和实用的信息
• 可以进行自我评估过程的实践，以推进学习
• 其特别强调创新方法 
• 理论课、向专家提问、关于有争议问题的讨论区和这个反思性论文
• 可从任何连接互联网的固定或便携设备上访问内容

想专门从事评估指标工作？通过培训，只需 12 个月就能实现这一目标"

这个课程的教学人员包括来自这个行业的专业人士，他们将自己的工作经验带到了这一培训中，还有来自领先公司和著名大学的公认专家。 

多媒体内容是用最新的教育技术开发的，将允许专业人员进行情景式学习，即一个模拟的环境，提供一个身临其境的培训，为真实情况进行培训。 

这个课程的设计重点是基于问题的学习，藉由这种学习，专业人员必须努力解决整个学年出现的不同的专业实践情况。为此，你将获得由知名专家制作的新型交互式视频系统的帮助。

你将能够有效地使用深度学习来解决最复杂的问题"

你将进入一个以重复为基础的学习系统，在整个教学大纲中采用自然和渐进式教学"

通过这个大学学位，学生将掌握机器视觉的综合方法。这样，毕业生就能跟上该领域的最新发展。他们还将掌握新的技能，利用最先进的机器学习工具开展专业工作。这将使他们能够运行算法来创建真正的解决方案，并在视频游戏或网络安全等各种蓬勃发展的行业中进行创新。 

通过创新的多媒体内容更新你在机器视觉方面的知识"

总体目标

• 获得对人工视觉世界中使用的设备和硬件的全球视野
• 分析视觉应用的不同领域
• 辨识目前视觉方面的技术进步
• 评估正在研究的内容和未来几年的趋势
• 在理解数字图像处理算法和技术方面建立一个坚实的基础
• 评估基这个的计算机视觉技术
• 分析先进的图像处理技术
• 介绍开放的三维库
• 分析用3D而不是2D工作的优势和困难
• 介绍神经网络并研究其工作原理
• 分析指标以进行正确的培训
• 分析现有的指标和工具
• 考察图像分类网络的管道
• 分析语义分割神经网络及度量标准

具体目标

模块 1. 人工视觉

• 建立人类视觉系统的运作方式，以及图像数字化
• 分析人工视觉的演变
• 评估图像采集技术
• 产生关于照明系统的专业知识，作为图像处理的一个重要因素
• 确定存在哪些光学系统并评估用途
• 考察三维视觉系统以及这些系统如何赋予图像深度
• 发展存在于人眼可见领域之外的不同系统

模块 2. 应用和技术状况

• 分析人工视觉在工业应用中的使用
• 确定视觉在自动驾驶汽车革命中的应用方式
• 在内容分析中对图像进行分析
• 开发用于医学分析的 深度学习 算法和用于手术室辅助的机器学习算法
• 分析视觉在商业应用中的使用
• 通过人工视觉确定机器人如何拥有眼睛，以及如何应用于太空旅行
• 确定什么是增强现实技术以及使用的领域
• 分析云计算革命
• 介绍技术现状和未来几年的发展方向

模块 3. 数字图像处理

• 检查商业和开源的数字图像处理库
• 确定什么是数字图像，并评估基这个操作，并使用数字图像
• 介绍图像过滤器
• 分析柱状图的重要性和用途
• 介绍用于逐个像素修改图像的工具
• 提出图像分割工具
• 分析形态学操作及应用
• 确定图像校准的方法
• 评估用传统视觉对图像进行分割的方法

模块 4. 高级数字图像处理

• 考察先进的数字图像处理过滤器
• 确定轮廓提取和分析工具
• 分析对象搜索算法
• 示范如何处理已校准的图像
• 分析几何学分析的数学技术
• 评估图像合成中的不同选择
• 开发一个用户界面

模块 5. 三维图像处理

• 检查一个三维图像
• 分析用于三维数据处理的软件
• 开发open3D
• 确定3D图像中的相关数据
• 展示视觉化工具
• 建立去噪过滤器
• 提出几何计算的工具
• 分析物体检测的方法
• 评估三角测量和场景重建方法

模块 6. 深度学习

• 分析构成人工智能世界的各个家族
• 编译主要的深度学习的框架
• 定义神经网络
• 介绍学习神经网络的方法
• 成这个函数的基这个原理
• 建立最重要的激活函数
• 检视正则化和规范化技术
• 开发优化方法
• 引入初始化方法

模块 7. 卷积网络和图像分类

• 生成卷积神经网络的专业知识
• 建立评价指标
• 分析CNN在图像分类中的表现
• 评估数据增强
• 提出避免过度拟合的技术
• 检视不同的架构
• 编译推理方法

模块 8. 物体检测

• 分析物体检测网络的工作方式
• 审视传统方法
• 确定评价指标
• 确定市场上使用的主要数据集
• 提出两阶段物体检测器类型的架构
• 分析精细加工的方法
• 检视单次拍摄的不同架构
• 建立物体追踪算法
• 应用人类检测和跟踪

模块 9. 用Deep学习进行图像分割

• 分析语义分割网络的工作方式
• 评估传统方法
• 考察评价指标和不同的架构
• 检查视频域和云点
• 通过不同的例子来应用理论概念

模块 10. 高级图像分割和高级计算机视觉技术

• 学习关于处理工具的专业知识
• 检视医学的语义分割
• 确定细分项目的结构
• 分析自动编码器
• 开发对抗性生成网络

你将在模拟学习环境中通过真实案例学到宝贵的经验"