Optimieren Sie Ihre Praxis mit den innovativsten Computer-Vision-Strategien dank dieser 100%igen Online-Fortbildung“

Die Bildsegmentierung mit Deep Learning hat zu bedeutenden Fortschritten in Bereichen wie Robotik, Medizin und Sicherheit geführt. Der Hauptgrund dafür ist, dass mit diesen Systemen komplexe Aufgaben automatisiert und große Datenmengen in kurzer Zeit analysiert werden können. Auf diese Weise erhalten die Experten ein besseres Verständnis durch genaue Bilder der Objekte, die sie interessieren. Um in den Genuss der zahlreichen Vorteile zu kommen, ist es jedoch unerlässlich, dass sich die Fachleute neue Kenntnisse aneignen und die neuesten Fortschritte in diesem Bereich in ihre Routineverfahren einbeziehen. 

Aus diesem Grund führt TECH einen Universitätsexperten ein, der die fortgeschrittenen Techniken der Web Computer Vision vertieft. Der von Experten auf diesem Gebiet konzipierte Lehrplan wird sich mit der 3D-Bildverarbeitung befassen und die innovativste Software für Materialvisualisierungen verwenden. Darüber hinaus stehen Methoden der Fotosegmentierung mit Deep Learning auf dem Programm. Zudem werden die Studenten das Semantic Segmentation Project eingehend untersuchen, um Systeme zu entwickeln, die ein genaues Verständnis digitaler Bilder erfordern. Es sei darauf hingewiesen, dass der Studiengang die Analyse von realen Fallstudien und Übungen zur Verbesserung der Kompetenzen der Studenten beinhalten wird.  

Was die Methodik des Programms anbelangt, so wird es zu 100% online unterrichtet. In diesem Sinne brauchen die Studenten nur ein elektronisches Gerät mit Internetzugang, um den virtuellen Campus zu betreten und die dynamischsten didaktischen Inhalte zu genießen. Darüber hinaus wendet TECH ein revolutionäres pädagogisches System an: Relearning. Dabei werden die wichtigsten Inhalte auf natürliche Weise wiederholt, so dass die Studenten schrittweise lernen. Dies ist zweifellos eine ausgezeichnete Gelegenheit für Fachleute, sich über die neuesten Entwicklungen in diesem Sektor zu informieren, durch einen Universitätsabschluss, der sich an die tatsächlichen Bedürfnisse von Experten anpasst. 

Sie werden Adversarial Generative Networking beherrschen und qualitativ hochwertige multimediale Inhalte erstellen“

Dieser Universitätsexperte in Fortgeschrittene Techniken der Web Computer Vision 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
• Praktische Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens genutzt 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 Zugriffs auf die Inhalte von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Sie erhalten Zugang zu den leistungsfähigsten Datenbanken, um allgemeine Segmentierungsprobleme zu lösen und Algorithmen effektiv zu bewerten“

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 werden hochqualifiziert im Umgang mit den verschiedenen Segmentierungsinstrumenten unter Verwendung unterschiedlicher Frameworks sein"

Das Relearning-System führt Sie auf eine viel agilere Weise durch die Bildsegmentierung mit Deep Learning"

In 540 Lernstunden vermittelt dieser Universitätsexperte den Teilnehmern die innovativsten Verfahren der Web Computer Vision. Auf diese Weise werden sie ihre berufliche Praxis mit den fortschrittlichsten Werkzeugen für die 3D-Bildverarbeitung bereichern. Darüber hinaus werden sie sich durch ein fundiertes Wissen über die Funktionsweise des Deep Learning auszeichnen. Dies wird es ihnen ermöglichen, große Datenmengen zu analysieren und komplexe Aufgaben automatisch durchzuführen. Außerdem erwerben sie fortgeschrittene praktische Fähigkeiten, die sie in die Lage versetzen, die wichtigsten Visualisierungssoftware richtig zu bedienen. 

Dieses Programm ermöglicht es Ihnen durch virtuelle Fortbildungssysteme zu lernen, damit Sie Ihre Arbeit mit absoluter Erfolgsgarantie ausüben können"

Allgemeine Ziele

• Analysieren neuronaler Netze zur semantischen Segmentierung und ihrer Metriken
• Identifizieren der gängigsten Architekturen
• Bestimmen von Anwendungsfällen
• Anwenden der richtigen Kostenfunktion für das Training
• Analysieren öffentlicher Datasets
• Untersuchen verschiedener Kennzeichnungsinstrumente
• Entwickeln der wichtigsten Phasen eines auf Segmentierung basierenden Projekts
• Bestimmen, wie ein 3D-Bild aufgebaut ist und welche Eigenschaften es hat
• Präsentieren der Open3D-Bibliothek
• Analysieren der Vorteile und Schwierigkeiten der Arbeit in 3D anstelle von 2D
• Festlegen von Methoden zur 3D-Bildverarbeitung

Spezifische Ziele

Modul 1. 3D-Bildverarbeitung

• Untersuchen eines 3D-Bildes
• Analysieren der für die 3D-Datenverarbeitung verwendete Software
• Entwickeln des Open3D
• Bestimmen der relevanten Daten eines 3D-Bildes
• Demonstrieren von Visualisierungswerkzeugen
• Einsetzen von Filtern zur Rauschunterdrückung
• Vorschlagen von Werkzeugen für geometrische Berechnungen
• Analysieren der Methoden zur Objekterkennung
• Bewerten von Methoden der Triangulation und der Szenenrekonstruktion

Modul 2. Bildsegmentierung mit Deep Learning

• Analysieren, wie semantische Segmentierungsnetze funktionieren
• Bewerten der traditionellen Methoden
• Untersuchen der Bewertungsmetriken und der verschiedenen Architekturen
• Untersuchen von Videobereichen und Punktwolken
• Anwenden der theoretischen Konzepte anhand verschiedener Beispiele

Modul 3. Fortgeschrittene Bildsegmentierung und fortgeschrittene Computer-Vision-Techniken

• Erwerben von Fachwissen über Tool Management
• Untersuchen der semantischen Segmentierung in der Medizin
• Identifizieren der Struktur eines Segmentierungsprojekts
• Analysieren von Autoencodern
• Entwickeln von Generative Adversarial Networks

Eine lehrreiche Erfahrung, die Sie zu einem Spezialisten für Web Computer Vision machen wird. Und das in nur 540 Stunden!“