La visione artificiale è la tecnologia del presente e del futuro. Specializzati grazie a questo programma e ottieni la crescita professionale che stai cercando” 

Negli ultimi anni, l'intelligenza artificiale ha provocato una grande rivoluzione nel mondo tecnologico. Consente lo sviluppo di software e macchine in grado di apprendere, generare nuove conoscenze e agire in base alla migliore soluzione disponibile in ogni situazione. Le sue applicazioni spaziano quindi dall'informatica alla ricerca in settori come la sanità, o allo sviluppo di strumenti come veicoli, robot o videogiochi. 

Si tratta di un settore in continua espansione e fondamentale ormai nella maggior parte delle imprese informatiche e tecnologiche. Proprio a causa della sua grande importanza e dei suoi progressi negli ultimi anni, sono nate specialità che si concentrano su alcuni dei suoi aspetti specifici. La visione artificiale è una delle più importanti. Questa disciplina si focalizza sul modo in cui le macchine elaborano le informazioni visive in entrata e sul modo in cui tali informazioni possono essere utilizzate, sia per migliorare il rapporto della macchina con il proprio ambiente, rendendo le sue operazioni più accurate, sia per raccogliere dati in modo efficiente. 

Si tratta quindi di un campo fondamentale e strettamente legato al Machine Learning, per cui sempre più aziende sono alla ricerca di informatici specializzati in questo settore che possano fornire le migliori soluzioni tecnologiche nello sviluppo di progetti di visione artificiale. Questo Master Privato offre uno studio approfondito del settore per fornire le conoscenze e gli strumenti più innovativi affinché, al termine del programma, lo studente possa progredire immediatamente sul piano professionale grazie alle competenze apprese. 

Tutto questo sarà possibile grazie alla metodologia 100% online di TECH Università Tecnologica, ideata appositamente per consentire agli informatici e agli ingegneri di conciliare questo programma con il lavoro, in una modalità che si adatta alle loro circostanze personali. Durante l'intero processo di apprendimento saranno inoltre affiancati da un personale docente esperto e potranno usufruire delle migliori risorse didattiche multimediali, come casi di studio, video tecnici, masterclass o riassunti interattivi, tra gli altri. 

Il futuro è già qui. Cogli l'occasione e diventa un grande esperto di visione artificiale grazie a questo Master Privato" 

Questo master privato inVisione Artificiale possiede il programma educativo più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del corso sono:  

• Sviluppo di casi pratici presentati da esperti in informatica e visione artificiale 
• I contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici in base ai quali sono stati concepiti forniscono informazioni scientifiche e pratiche riguardo alle discipline mediche essenziali per
• l’esercizio della professione 
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento 
• La sua speciale enfasi sulle metodologie innovative  
• Lezioni teoriche, domande all'esperto, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale. 
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o mobile dotato di connessione a internet

Non aspettare oltre e specializzati in un'area chiave della tecnologia del futuro che ti consentirà di fare subito carriera" 

Il personale docente del programma comprende prestigiosi professionisti che apportano la propria esperienza, così come specialisti riconosciuti e appartenenti a società scientifiche di primo piano. 

I contenuti multimediali, sviluppati in base alle ultime tecnologie educative, forniranno al professionista un apprendimento coinvolgente e localizzato, ovvero inserito in un contesto reale. 

La progettazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato sui Problemi, mediante il quale il professionista deve cercare di risolvere le diverse situazioni di pratica professionale che gli si presentano durante il corso. Sarai supportato da un innovativo sistema video interattivo sviluppato da esperti rinomati. 

Approfondisci le tue conoscenze in materia di intelligenza artificiale e Deep Learning per diventare un punto di riferimento nel campo della visione artificiale"

Iscriviti subito e inizia sviluppare promettenti progetti di visione artificiale grazie a ciò che imparerai in questo programma"

L'obiettivo principale di questo master privato è quello di fornire agli informatici gli ultimi sviluppi nel campo della visione artificiale, in modo che possano sviluppare il loro lavoro avvalendosi degli strumenti migliori. Questa specializzazione offre pertanto una grande quantità di approfondimenti in materia e, dopo averla completata, gli studenti saranno in grado di sviluppare numerosi progetti di grande potenziale tecnologico in questo settore essenziale del presente e del futuro dell'informatica e dell'ingegneria. 

Raggiungi tutti i tuoi obiettivi professionali nel campo del Deep Learning e della visione artificiale grazie a questa qualifica di alto livello" 

 Obiettivi generali

• Ottenere una panoramica d’insieme sui dispositivi e sugli hardware utilizzati nel mondo della Visione Artificiale 
• Analizzare i diversi campi di applicazione della visione 
• Identificare i progressi tecnologici nel campo della visione 
• Valutare le ricerche in corso e le prospettive per i prossimi anni 
• Stabilire una solida base per la comprensione degli algoritmi e delle tecniche di elaborazione delle immagini digitali 
• Valutare le principali tecniche di visione artificiale 
• Analizzare tecniche avanzate di elaborazione delle immagini 
• Presentare la libreria open 3D 
• Analizzare i vantaggi e le difficoltà di lavorare in 3D anziché in 2D 
• Conoscere le reti neurali ed esaminarne il funzionamento 
• Analizzare le metriche per una preparazione adeguata 
• Analizzare le metriche e gli strumenti esistenti 
• Esaminare la pipeline di una rete di classificazione delle immagini 
• Analizzare le reti neurali di segmentazione semantica e le loro metriche 

Obiettivi specifici

Modulo 1. Visione artificiale 

• Stabilire come funziona il sistema visivo umano e come viene digitalizzata un'immagine 
• Analizzare l'evoluzione della visione artificiale 
• Valutare le tecniche di acquisizione delle immagini 
• Generare una conoscenza specialistica dei sistemi di illuminazione come fattore importante nell'elaborazione delle immagini 
• Identificare i sistemi ottici esistenti e valutarne l'uso 
• Esaminare i sistemi di visione 3D e come questi conferiscono profondità alle immagini 
• Sviluppare i diversi sistemi che esistono al di fuori del campo visibile all'occhio umano 

Modulo 2. Applicazioni e stato dell'arte 

• Analizzare l'uso della visione artificiale nelle applicazioni industriali 
• Determinare come la visione si applica alla rivoluzione dei veicoli autonomi 
• Valutare le immagini nell'analisi del contenuto 
• Sviluppare algoritmi di Deep Learning per l'analisi medica e algoritmi di Machine Learning per l'assistenza in sala operatoria 
• Analizzare l'uso della visione nelle applicazioni commerciali 
• Determinare come i robot usano gli occhi grazie alla visione artificiale e come questa viene applicata nei viaggi spaziali 
• Stabilire cos'è la realtà aumentata e i campi d'impiego 
• Esaminare la rivoluzione del Cloud Computing 
• Presentare lo stato dell'arte e ciò che ci aspetta nei prossimi anni 

Modulo 3. Elaborazione digitale delle immagini 

• Esaminare le librerie commerciali e open source per l'elaborazione delle immagini digitali 
• Determinare cosa sia un'immagine digitale e valutare le operazioni fondamentali per poter impiegarla nel proprio lavoro 
• Presentare i filtri nelle immagini 
• Analizzare l'importanza e l'uso degli istogrammi 
• Introduzione di strumenti per modificare le immagini pixel per pixel 
• Proporre strumenti di segmentazione delle immagini 
• Analizzare le operazioni morfologiche e le loro applicazioni 
• Determinare la metodologia di calibrazione delle immagini 
• Valutare i metodi di segmentazione delle immagini con la visione convenzionale 

Modulo 4. Elaborazione digitale avanzata delle immagini  

• Esaminare i filtri avanzati per l'elaborazione digitale delle immagini 
• Determinare gli strumenti di estrazione e analisi dei contorni 
• Analizzare gli algoritmi di ricerca degli oggetti 
• Dimostrare come lavorare con le immagini calibrate 
• Studiare le tecniche matematiche per l'analisi delle geometrie 
• Valutare le diverse opzioni di composizione dell'immagine 
• Sviluppare un’interfaccia utente 

Modulo 5. Elaborazione di immagini 3D 

• Esaminare un'immagine 3D 
• Analizzare il software utilizzato per l'elaborazione dei dati 3D 
• Sviluppare l’open 3D 
• Determinare i dati rilevanti di un'immagine 3D 
• Mostrare gli strumenti di visualizzazione 
• Impostare i filtri per l’eliminazione del rumore 
• Proporre strumenti per il calcolo geometrico 
• Analizzare le metodologie di rilevamento degli oggetti 
• Valutare i metodi di triangolazione e ricostruzione della scena 

Modulo 6. Deep Learning 

• Analizzare le famiglie che compongono il mondo dell'intelligenza artificiale 
• Riassumere i principali Frameworks di Deep Learning 
• Definire le reti neurali 
• Presentare i metodi di apprendimento delle reti neurali 
• Sostanziare le funzioni di costo 
• Stabilire le funzioni di attivazione più importanti 
• Esaminare le tecniche di regolarizzazione e standardizzazione 
• Sviluppare metodi di ottimizzazione 
• Presentare i metodi di inizializzazione 

Modulo 7. Reti convoluzionali e classificazione delle immagini 

• Generare competenze specializzate sulle reti neurali convoluzionali  
• Stabilire le metriche di valutazione 
• Analizzare il funzionamento delle CNN per la classificazione delle immagini 
• Valutare il Data Augmentation 
• Proporre tecniche per evitare l’Overfitting 
• Esaminare diverse architetture 
• Compilare metodi di inferenza 

Modulo 8. Rilevamento di oggetti 

• Analizzare il funzionamento delle reti di rilevamento di oggetti 
• Esaminare i metodi tradizionali 
• Determinare le metriche di valutazione 
• Identificare i principali set di dati utilizzati nel mercato 
• Proporre architetture del tipo Two Stage Object Detector 
• Analizzare i metodi di Fine Tunning  
• Esaminare differenti architetture di tipo Single Shoot 
• Stabilire algoritmi di tracciamento degli oggetti 
• Implementare lo screening e il monitoraggio delle persone 

Modulo 9. Segmentazione di immagini con Deep Learning 

• Analizzare il funzionamento delle reti di segmentazione semantica 
• Valutare i metodi tradizionali 
• Esaminare le metriche di valutazione e le diverse architetture 
• Esaminare i domini video e le nuvole di punti 
• Applicare i concetti teorici attraverso diversi esempi 

Modulo 10. Segmentazione avanzata delle immagini e tecniche avanzate di visione artificiale 

• Generare conoscenze specialistiche sulla gestione di strumenti 
• Esaminare la segmentazione semantica in medicina 
• Identificare la struttura di un progetto di segmentazione
• Analizzare gli autoencoder 
• Sviluppo di reti generative avversarie

Al termine di questo master privato diventerai il grande esperto di visione artificiale del tuo ambito lavorativo"