Combina il Deep Learning con la computer vision grazie a questo esperto universitario, che ti offre tutti gli ultimi progressi di questa tecnologia in forte espansione"

L'intelligenza artificiale ha rivoluzionato il panorama tecnologico. I suoi principi sono applicati in molti settori e sono di grande importanza in campi come quello sanitario, che utilizza questa tecnologia per migliorare i processi diagnostici e i trattamenti. Il Deep Learning è un'area essenziale dell'intero processo, in quanto determina il modo in cui verrà svolta l'attività di apprendimento automatico.

Combinando dunque il potenziale del Deep Learning con un'altra disciplina come la visione artificiale, si possono ottenere risultati spettacolari in tutti i tipi di settori. Dalla combinazione di queste due specializzazioni, si ottiene una raccolta e una lettura dei dati visivi completa e approfondita, in modo da perfezionare l’esecuzione di compiti tecnologici complessi. Questo esperto universitario offre quindi agli informatici la possibilità di avere accesso alle ultime innovazioni in questo settore, affinché possano incorporare nel loro lavoro nuove conoscenze sulle reti neurali e sulle loro funzioni di attivazione, sulle reti neurali convoluzionali e sul rilevamento degli oggetti, tra le altre cose.

Tutto questo, basato su una metodologia di insegnamento 100% online, grazie alla quale gli studenti saranno in grado di combinare facilmente il lavoro con i loro studi, in quanto si adatta ai loro impegni personali. L'informatico che porti a termine questa qualifica avrà anche accesso ai migliori contenuti multimediali sotto forma di casi di studio, video, masterclass e riassunti multimediali, oltre a molte altre risorse. Inoltre, il personale docente più esperto li affiancherà durante l'intero processo, garantendo che il professionista riceva le conoscenze più aggiornate e pratiche. 

Sviluppa potenti strumenti di visione artificiale grazie al Deep Learning mediante le conoscenze apprese in questa qualifica innovativa e specializzata"

Questo esperto universitario in Deep Learning Applicato alla Visione Artificiale possiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono:

• Sviluppo di casi pratici presentati da esperti in Deep Learning, 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 

Sei consapevole che l'intelligenza artificiale è il presente e il futuro. Non perdere l'occasione di conoscere gli ultimi progressi del Deep Learning applicato alla computer vision"

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. 

Questo è il programma che stavi cercando. Iscriviti ora e progredisci professionalmente nel settore tecnologico"

Le migliori imprese informatiche e tecnologiche stanno concentrando tutti i loro sforzi in queste aree. Non rimanere indietro"

L'obiettivo principale di questo esperto universitario in Deep Learning Applicato alla Visione Artificiale è quello di fornire agli informatici gli strumenti più recenti in questo campo, in modo che possano affrontare la loro pratica professionale sulla base delle migliori conoscenze. Al termine di questo corso, sarai perciò in grado di sviluppare diversi tipi di progetti di visione artificiale basati sul Deep Learning, che ti faranno diventare un punto di riferimento in materia di intelligenza artificiale nel tuo ambiente. 

I tuoi obiettivi professionali sono ora a portata di mano grazie a questa qualifica di alto livello"

Obiettivi generali

• Generare conoscenze specialistiche sul Deep Learning e analizzare il “perché ora?”
• Conoscere le reti neurali ed esaminarne il funzionamento 
• Analizzare le metriche per una preparazione adeguata 
• Consolidare le basi la matematica sulle reti neurali 
• Sviluppare reti neurali convoluzionali 
• Analizzare le metriche e gli strumenti esistenti 
• Esaminare la pipeline di una rete di classificazione delle immagini 
• Proporre metodi di inferenza 
• Generare competenze sulle reti neurali di rilevamento degli oggetti e sulle loro metriche 
• Identificare diverse architetture 
• Stabilire i casi pratici 
• Esaminare gli algoritmi di tracciamento e le loro metriche 

Obiettivi specifici

Modulo 1. 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 2. 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 3. 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 

Accedi alle migliori opportunità di carriera nel campo del Deep Learning grazie a questo programma"