Sie werden die wichtigsten Arten von CNN-Schichten beherrschen und dank dieses 100%igen Online-Programms größere Teile von Bildern identifizieren können"

Convolutional Networks haben sich als vielseitiges Werkzeug im Bereich des maschinellen Sehens etabliert. Ihre Bedeutung liegt in ihrer Fähigkeit, Bilder oder Videos auf automatisierte und effiziente Weise zu analysieren, zu verstehen und zu verarbeiten. Aus der Vielfalt der Anwendungen ragt die Relevanz für die biomedizinische Authentifizierung heraus, da sie die einzigartigen Gesichtsmerkmale einer Person analysiert und mit einer Datenbank vergleicht, um ihre Identität zu überprüfen. Dies ist unter anderem für die Sicherheit auf Flughäfen oder bei der Zugangskontrolle in Gebäuden unerlässlich.  

In diesem Zusammenhang hat TECH einen Universitätsexperten entwickelt, der sich umfassend mit Deep Learning Angewandt auf Computer Vision beschäftigen wird. Der Lehrplan wird sich mit dem Einsatz des Machine Learning befassen, da es für die Erkennung von Mustern und die Durchführung spezifischer Analyseaufgaben von Bedeutung ist. Ebenso wird der gesamte Zyklus der Erstellung eines neuronalen Netzes behandelt, wobei dem Training und der Validierung des Netzes besondere Aufmerksamkeit gewidmet wird. Andererseits lernen die Studenten der fortschrittlichsten Strategien zur Objekterkennung und -verfolgung. 

Im Einklang damit werden sie modernste Bewertungsmetriken implementieren, einschließlich der Intersection Over Union oder Confidence Score. 

Um die Beherrschung der Inhalte zu festigen, wendet dieser Universitätsabschluss das revolutionäre Relearning-System an. TECH ist ein Pionier bei der Anwendung dieses Lehrmodells, das die Aneignung komplexer Konzepte durch die natürliche und progressive Wiederholung derselben fördert. Auf diese Weise müssen die Studenten nicht auf komplexe Techniken wie das traditionelle Auswendiglernen zurückgreifen. In diesem Sinne verwendet das Programm auch Materialien in verschiedenen Formaten wie Infografiken, interaktive Zusammenfassungen und Erklärungsvideos. Und das alles in einem bequemen 100%igen Online-Modus, so dass die Studenten ihren Zeitplan an ihre Verpflichtungen und persönlichen Umstände anpassen können.

Vertiefen Sie die Metriken zur Bewertung von Tracking-Algorithmen dank TECH, der laut Forbes besten digitalen Universität der Welt"   

Dieser Universitätsexperte in Deep Learning Angewandt auf Computer Vision enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Seine herausragendsten 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 vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren wissenschaftlichen und praktischen Informationen
• Praktische Übungen, anhand derer der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens verwendet werden kann
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden 
• Theoretische Vorträge, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
• Die Verfügbarkeit des Zugriffs auf die Inhalte von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Möchten Sie ein Experte für Machine Learning werden? Erreichen Sie es in nur 6 Monaten dank dieses innovativen Programms"  

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

Frischen Sie Ihr Wissen über Objekterkennung durch innovative Multimedia-Inhalte auf"

Vergessen Sie das Auswendiglernen! Mit dem Relearning-System werden Sie die Konzepte auf natürliche und progressive Weise integrieren" 

Das Hauptziel dieses Universitätsexperten ist es, den Studenten eine umfassende Vision von Deep Learning Angewandt auf Computer Vision zu vermitteln. Nach Abschluss dieses Studiengangs werden die Absolventen über die modernsten Werkzeuge in diesem Bereich verfügen, um ihre berufliche Praxis mit den besten Techniken zu bewältigen. Auf diese Weise werden die Fachleute in der Lage sein, innovative und exklusive Projekte im Bereich des maschinellen Sehens auf der Grundlage von Deep Learning zu entwickeln. Auf diese Weise können sie sich von ihren Mitbewerbern abheben und zu echten Referenzen im Bereich des maschinellen Lernens werden. 

Mit den am meisten geschätzten Lernunterstützungsmethoden in der Online-Lehre ermöglicht Ihnen dieser Universitätsexperte ein flüssiges, konstantes und effektives Lernen"

Allgemeine Ziele

• Erwerben von Fachwissen über Deep Learning und Analysieren, warum jetzt
• Einführen in neuronale Netze und Untersuchen ihrer Funktionsweise
• Analysieren von Metriken für das richtige Training
• Kennen der Mathematik hinter den neuronalen Netzen
• Entwickeln von Convolutional Neural Networks
• Analysieren vorhandener Metriken und Instrumente
• Untersuchen der Pipeline eines Bildklassifizierungsnetzes
• Vorschlagen von Inferenzmethoden
• Erwerben von Fachwissen über neuronale Netze zur Objekterkennung und deren Metriken
• Identifizieren der verschiedenen Architekturen
• Festlegen der Anwendungsfälle
• Untersuchen der Verfolgungsalgorithmen und ihrer Metriken

Spezifische Ziele

Modul 1. Deep Learning

• Analysieren der Familien, aus denen sich die Welt der künstlichen Intelligenz zusammensetzt
• Kompilieren der wichtigsten Deep-Learning-Frameworks
• Definieren von neuronalen Netzen
• Vorstellen der Lernmethoden für neuronale Netze
• Begründen der Kostenfunktionen
• Festlegen der wichtigsten Aktivierungsfunktionen
• Untersuchen von Regularisierungs- und Standardisierungstechniken
• Entwickeln von Optimierungsmethoden
• Einführen der Initialisierungsmethoden

Modul 2. Faltungsnetzwerke und Bildklassifizierung

• Erwerben von Fachwissen über Convolutional Neural Networks
• Festlegen der Bewertungsmetriken
• Analysieren der Funktionsweise von CNNs für die Bildklassifizierung
• Bewerten der Data Augmentation
• Vorschlagen von Techniken zur Vermeidung von Overfitting
• Untersuchen der verschiedenen Architekturen
• Kompilieren von Inferenzmethoden

Modul 3. Objekterkennung

• Analysieren der Funktionsweise von Objekterkennungsnetzen
• Untersuchen der traditionellen Methoden
• Festlegen der Bewertungsmetriken
• Identifizieren der wichtigsten Datasets, die auf dem Markt verwendet werden
• Vorschlagen von Architekturen des Typs Two Stage Object Detector
• Analysieren von Methoden zum Fine Tuning
• Untersuchen verschiedener Architekturen vom Typ Single Shoot
• Einrichten von Algorithmen zur Objektverfolgung
• Anwenden der Erkennung und Überwachung von Personen

TECH passt sich Ihrem Zeitplan an und hat deshalb ein flexibles und 100%iges Online-Programm entwickelt"