Specializzati in Transfer Learning per aumentare i tuoi orizzonti professionali e fare il salto nel potente settore informatico mediante questo corso universitario in modalità 100% online” 

La Deep Computer Vision è una delle aree più importanti del Deep Learning, perché si concentra sull’addestramento dei modelli di Reti Neurali per comprendere e analizzare le immagini in modo automatizzato. Tra i suoi principali vantaggi c'è l'estrazione automatica di caratteristiche rilevanti dalle risorse visive durante il processo di formazione sull'architettura. In questo modo, elimina la necessità di progettare manualmente algoritmi per estrarre informazioni. A sua volta, semplifica questo processo riducendo aspetti come il tempo o lo sforzo richiesti. Inoltre, questo sistema ha una vasta gamma di applicazioni come l'identificazione e il tracciamento dei volti umani nei video. Ciò è particolarmente utile nelle procedure di sicurezza biometrica. 

In questo scenario, TECH sta offrendo un corso universitario che si concentrerà Deep Computer Vision con le Reti Neurali Convoluzionali. La formazione consentirà agli studenti di rinnovare le proprie conoscenze, acquisendo al contempo nuove competenze sull'elaborazione delle immagini e sul Deep Learning.  Il piano di studi approfondirà questioni essenziali come le funzioni della corteccia visiva, il riutilizzo dei pesi nella convoluzione o i principi di attivazione. Allo stesso modo, il programma fornirà agli studenti le chiavi per implementare il raggruppamento dei livelli con lo strumento Keras. Ciò farà sì che gli studenti riducano opportunamente la dimensionalità delle caratteristiche precedentemente estratte dagli strati di convoluzione. I materiali didattici metteranno inoltre in risalto l'importanza di modelli pre-addestrati per il Transfer Learning, nonché la posizione degli oggetti nelle immagini e il loro corrispondente tracciamento utilizzando algoritmi o tecniche di tracciamento.

Per consolidare questi contenuti, la metodologia di questo programma rafforza il suo carattere innovativo. TECH offre un ambiente di insegnamento 100% online, adattato alle esigenze dei professionisti impegnati. Allo stesso modo, utilizza la metodologia Relearning, basata sulla ripetizione di concetti chiave per stabilire la conoscenza e facilitare l’apprendimento. In questo modo, la combinazione di flessibilità e di un solido approccio pedagogico lo rende altamente accessibile.

Ottieni il massimo dallo strumento di Keras e sperimenterai una pluralità di architetture di Reti Neurali di un modo efficiente"

Questo corso universitario in Deep Computer Vision con Reti Neurali Convoluzionali possiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono:  

• Sviluppo di casi di studio presentati da esperti di Deep Computer Vision con Reti Neurali Convoluzionali
• Contenuti grafici, schematici ed prevalentemente pratici che forniscono informazioni riguardo alle discipline essenziali per l’esercizio della professione
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento
• Particolare enfasi sulle metodologie innovative 
• Lezioni teoriche, domande all'esperto e/o al tutor, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o mobile dotato di connessione a internet

Gestirai abilmente le Convulsioni 2D ed estrarrai le caratteristiche più importanti da un'immagine"

Il personale docente del programma comprende rinomati professionisti e riconosciuti specialisti appartenenti a prestigiose società e università, che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente. 

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 creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato su Problemi, mediante il quale il professionista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il corso. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.  

Avrai la possibilità di consultare i tuoi dubbi direttamente con il personale docente, che ti fornirà un tutoraggio personalizzato in base alle tue esigenze e richieste"

Un piano di studi, basato sulla rivoluzionaria metodologia Relearning, che ti aiuterà a consolidare concetti complessi con efficienza e dinamismo"

Dopo aver concluso questo corso universitario in Deep Computer Vision con Reti Neurali Convoluzionali, gli studenti rafforzeranno le loro pratiche professionali abituali avendo un approccio olistico agli sviluppi che si sono verificati in questo settore dell'Intelligenza Artificiale. In questo senso, padroneggeranno i principi di base della Computer Vision, tra cui l'acquisizione di immagini e la loro segmentazione semantica. Inoltre, i professionisti acquisiranno competenze avanzate nella programmazione, in particolare nell'uso di strumenti come TensorFlow e Keras. Saranno quindi pronti ad affrontare i problemi del mondo reale utilizzando tecniche innovative di Deep Learning e CNN. 

Questo programma universitario è progettato per soddisfare le tue aspirazioni di carriera più ambiziose. In solo 6 settimane!

Obiettivi generali

• Approfondire i concetti chiave delle funzioni matematiche e delle loro derivate
• Applicare questi principi agli algoritmi di deep learning per l'apprendimento automatico
• Esaminare i concetti chiave dell'Apprendimento Supervisionato e come si applicano ai modelli di rete neurale
• Analizzare l’addestramento, la valutazione e l'analisi dei modelli di reti neurali
• Approfondire i concetti chiave e le principali applicazioni del deep learning
• Implementare e ottimizzare le reti neurali con Keras
• Sviluppare conoscenze specialistiche sulla formazione di reti neurali profonde
• Analizzare i meccanismi di ottimizzazione e regolarizzazione necessari per l'addestramento delle reti neurali profonde

Obiettivi specifici

• Esplorare e capire come funzionano i livelli convoluzionali e di raggruppamento per l'architettura Visual Cortex
• Sviluppare architetture CNN con Keras
• Utilizzare i modelli Keras pre-addestrati per la classificazione, la localizzazione, il rilevamento e il monitoraggio degli oggetti e la segmentazione semantica
• Padroneggiare la gestione delle reti neurali convoluzionali, compresi gli strati di raggruppamento e riutilizzo dei pesi

Aggiornare le tue conoscenze sull'implementazione di una CNN ResNet-34 utilizzando Keras sarà più semplice grazie alle risorse multimediali fornite da questa formazione"