Praktischer und partizipativer Zugang zu den fortschrittlichsten Techniken des maschinellen Sehens dank des intensiven Aufenthalts in einem technologischen Unternehmen, den TECH Ihnen bietet“

Eines der fortschrittlichsten Technologiefelder ist derzeit die künstliche Intelligenz, die in so unterschiedlichen Bereichen wie Informatik, Kunst und Sport eingesetzt wird. Innerhalb dieses breit gefächerten Fachgebiets stechen Bereiche wie das maschinelle Sehen hervor, das als visuelle Verarbeitungsmethode für Roboter und andere sehr nützliche elektronische Geräte eingesetzt wird. Das maschinelle Sehen ist derzeit ein wichtiger Bereich in der Robotik und im Gesundheitswesen, wo es eine wesentliche Rolle bei der Analyse von Bildern spielt, um Diagnosen und eine genauere Überwachung von Patienten zu ermöglichen.

Daher müssen Fachkräfte, die in diesem Bereich tätig sind, die neuesten Techniken und Verfahren kennen und sich aneignen, wofür TECH dieses Intensivprogramm entwickelt hat. Es handelt sich um eine dreiwöchige Erfahrung, bei der der Student in ein Team von Mitarbeitern aufgenommen wird, die sich mit der Verwaltung von Projekten des Machine Learning auskennen, und bei der er aktiv an allen Aktivitäten teilnehmen kann, die täglich in der Einrichtung entwickelt werden. 

Darüber hinaus steht ihnen ein Tutor zur Verfügung, der sie während des Praktikums begleitet und dafür sorgt, dass sie die hohen Anforderungen erfüllen, die TECH an ihre Ausbildung stellt, und dass sie das Beste aus dieser Erfahrung machen können, die ein Vorher und Nachher in ihrer beruflichen Laufbahn darstellt.

Die von diesen Fachleuten ausgearbeiteten didaktischen Materialien dieses Studiengangs haben vollständig auf Ihre Berufserfahrung anwendbare Inhalte“

Die Schaffung dieses ausgesprochen praktischen Programms wurde durch die große Nachfrage nach Fachkräften aus dem IT-Bereich motiviert, die die Werkzeuge und Techniken des maschinellen Sehens beherrschen.  Es umfasst 120 Stunden, verteilt auf drei Wochen, in denen die Studenten von Montag bis Freitag und während eines vollen 8-Stunden-Arbeitstages Zugang zu einem renommierten internationalen Unternehmen haben werden. Darüber hinaus werden sie von einem spezialisierten Tutor begleitet, der nicht nur über ihr Lernen wacht, sondern sie auch mit allem versorgt, was sie brauchen, damit sie den größtmöglichen Nutzen aus dieser Erfahrung für ihre Entwicklung als Spezialist für maschinelles Lernen ziehen können.

In diesem ganz praktischen Angebot zielen die Aktivitäten auf die Entwicklung und Verbesserung der Fähigkeiten ab, die für das Management von Projekten im Zusammenhang mit dem maschinellen Sehen und der Bildverarbeitung in ihren verschiedenen Formaten und Darstellungen erforderlich sind, und die auf eine spezifische Ausbildung für die Ausübung einer Arbeitstätigkeit mit hoher beruflicher Leistung ausgerichtet sind. 

Es handelt sich also um eine einzigartige Gelegenheit, ihrem Lebenslauf eine Erfahrung in einem renommierten Unternehmen hinzuzufügen und zu zeigen, dass sie Projekte im Zusammenhang mit der Nutzung dieser Technologie leiten können. Während der drei Wochen werden sie aktiv an den Aufgaben teilnehmen, die im Unternehmen entwickelt werden, und von Spezialisten die besten Techniken für die aktuelle Anwendung des maschinellen Sehens lernen.  

Die praktische Lehre wird unter Beteiligung der Studenten durchgeführt, die die Aktivitäten und Verfahren jedes Kompetenzbereichs ausführen (Lernen, zu lernen und zu tun), mit der Begleitung und Anleitung von Dozenten und anderen Ausbildern, um die Teamarbeit und die multidisziplinäre Integration als transversale Kompetenzen für die Praxis der auf Maschinelles Sehen angewandten Informatik zu erleichtern (Lernen, zu sein und lernen, sich zu verhalten).

Die im Folgenden beschriebenen Verfahren bilden die Grundlage für den praktischen Teil der Ausbildung. Ihre Durchführung hängt von der Verfügbarkeit und Arbeitsbelastung des Zentrums ab:

Digitale Bildverarbeitungstechniken im maschinellen Sehen

• Einstellen und Anwenden der korrekten Belichtung, Schärfentiefe, Auflösung und Bildformate für den Export aus einem Bildaufnahmewerkzeug
• Durchführen fortgeschrittener Bildbearbeitung durch Anwendung von Filtern, Pixeloperationen und morphologischen Operationen
• Einstellen von Bildern zur Verbesserung der Nachbearbeitungsgenauigkeit 
• Programmieren fortgeschrittener Bildverarbeitung mit Anwendungen zur Gesichtserkennung oder Mustersuche 
• Verbessern von Bildkonturen mit HDR- und photometrischen Stereo-Techniken
• Durchführen von Oberflächen-, 3D-Objekt- und Tiefenkarten-Triangulationsverarbeitung

Anwendungsmethoden des Deep Learning im maschinellen Sehen

• Verwenden der häufigsten Frameworks und Hardware für die Implementierung von Prozessen des Deep Learning
• Durchführen von Bewertungsmetriken für neuronale Netze unter Berücksichtigung der Kriterien Accuracy, Dice Coefficient, ROC-Kurve (AUC) oder Kreuzvalidierung
• Praktizieren von Transfer Learning, Feinabstimmung und Datenerweiterung im Deep Learning
• Vorbereiten von Daten und Validierungsmodellen für eine angemessene Klassifizierung von Bildern, die für das maschinelle Sehen nützlich sind 

Techniken zur Bilderkennung und Bildsegmentierung

• Verwenden spezifischer Datensätze zur Objekterkennung und -verfolgung
• Bereitstellen einer Architektur zur Objekterkennung mit Schwerpunkt auf maschinellem Sehen
• Segmentieren der empfangenen Bilder durch verschiedene Systeme des Deep Learning 
• Anwenden der Segmentierung auf Videos und Punktwolken
• Durchführen einer fortgeschrittenen Bildsegmentierung mit verschiedenen Tools und Frameworks
  Durchführen eines semantischen Segmentierungsprojekts, wobei die verschiedenen Phasen des Projekts zu unterscheiden sind

Bilden Sie sich an einer Institution aus, die Ihnen all diese Möglichkeiten bietet, mit einem innovativen akademischen Programm und einem Team, das Sie optimal fördern kann“