Approfondirai le Reti Adversariali per generare i dati più realistici grazie a questa qualifica in modalità 100% online"

La Visione Artificiale è un settore importante del Machine Learning per la maggior parte delle aziende tecnologiche. Questa tecnologia consente ai computer e ai sistemi di estrarre informazioni significative da immagini digitali, video e persino altri input visivi. Tra i suoi numerosi vantaggi vi sono l'aumento del livello di precisione durante i processi di produzione e l'eliminazione dell'errore umano. In questo modo, questi strumenti garantiscono la massima qualità del prodotto e facilitano la risoluzione dei problemi durante la produzione. 

Alla luce di questa realtà, TECH sta sviluppando un master privato che tratterà in dettaglio la Visione Artificiale. Progettato da esperti del settore, il piano di studi approfondirà l’elaborazione delle immagini 3D. A questo proposito, la specializzazione fornirà agli studenti i software di elaborazione più avanzati per visualizzare i dati. Il programma si concentrerà anche sull'analisi della Deep Learning, data la sua importanza nel trattare insiemi di dati grandi e complessi. Ciò consentirà agli studenti di arricchire le loro normali procedure di lavoro con algoritmi e modelli all'avanguardia. Inoltre, il materiale didattico fornirà un'ampia gamma di tecniche di Visione Artificiale utilizzando diversi framework (tra cui Keras, Tensorflow v2 Pytorch). 

Per quanto riguarda il formato di questo titolo di studio, esso si basa su una metodologia 100% online. Sarà sufficiente che gli studenti dispongano di un dispositivo elettronico con accesso a Internet (come il computer, telefono cellulare o Tablet) per accedere al Campus virtuale. Potrai avere accesso ad una biblioteca ricca di risorse multimediali per rafforzare le tue conoscenze in modo dinamico. Va notato che TECH impiega in tutti i suoi titoli di studio l’innovativa metodologia Relearning, che consentirà agli studenti di assimilare le conoscenze in modo naturale, rafforzate da risorse audiovisive per garantire che rimangano nella memoria e nel tempo.

Ti specializzerai in un'area chiave della tecnologia del futuro che farà progredire immediatamente la tua carriera"  

Questo master privato in Visione Artificiale possiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono:

• Lo sviluppo di casi pratici presentati da esperti in informatica e Visione Artificiale
• I contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che 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
• 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

Vuoi specializzarti in Metriche di Valutazione? Raggiungi questo proposito con questa specializzazione in soli 12 mesi"

Il personale docente del programma comprende rinomati specialisti del settore e altre aree correlate, 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.  

Sarai in grado di utilizzare efficacemente il Deep Learning per risolvere i problemi più complessi"

Avrai accesso ad un sistema di apprendimento basato sulla ripetizione, grazie ad un insegnamento semplice e graduale durante l'intero programma"

Grazie a questo titolo di studio, gli studenti acquisiranno un approccio completo alla Visione Artificiale. In questo modo, gli studenti si terranno aggiornati sugli ultimi sviluppi del settore.  Acquisiranno inoltre nuove competenze per sviluppare il proprio lavoro professionale utilizzando gli strumenti più avanzati del Machine Learning. Questo permetterà loro di eseguire algoritmi per creare soluzioni reali e innovare in vari settori in forte espansione, come i videogiochi o la cibersicurezza.  

Aggiorna le tue conoscenze in Visione Artificiale grazie a contenuti multimediali innovativi"

Obiettivi generali

• Ottenere una panoramica dei dispositivi e dell'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 tecniche fondamentali 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
• Introdurre le reti neurali ed esaminarne il funzionamento
• Analizzare le metriche per una formazione adeguata
• Analizzare le metriche e gli strumenti esistenti
• Esaminare il 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 sistemi 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
• Analisi delle immagini nell'analisi del contenuto
• Sviluppare algoritmi di Deep Learning per il settore medico e di Machine Learning per l'assistenza in sala operatoria
• Analizzare l'uso della visione nelle applicazioni commerciali
• Determinare come i robot hanno gli occhi attraverso la visione artificiale e come si applica ai viaggi nello spazio.
• Stabilire cos'è la realtà aumentata e i campi d'impiego
• Analizzare la rivoluzione del Cloud Computing
• Presentare lo Stato dell'Arte e ciò che ci aspetta nei prossimi anni

Modulo 3. Elaborazione delle immagini digitali

• 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 lavorare con essa
• Presentare i filtri nelle immagini
• Analizzare l'importanza e l'uso degli istogrammi
• Introdurre 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 delle immagini digitali avanzata

• 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
• Analizzare le tecniche matematiche per l'analisi delle geometrie
• Valutare le diverse opzioni di composizione dell'immagine
• Sviluppare interfaccia utente

Modulo 5. Elaborazione delle immagini 3D

• Esaminare un'immagine 3D
• Analizzare il software utilizzato per l'elaborazione dei dati 3D
• Sviluppare open3D
• Determinare i dati rilevanti di un'immagine 3D
• Dimostrare gli strumenti di visualizzazione
• Definire i filtri per la soppressione del rumore
• Proporre strumenti per i Calcoli Geometrici
• Analizzare le metodologie di rilevamento degli oggetti
• Valutare i metodi di triangolazione e di ricostruzione della scena

Modulo 6. Deep Learning

• Analizzare le famiglie che compongono il mondo dell'intelligenza artificiale
• Compilare 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
• Introdurre i metodi di inizializzazione

Modulo 7. Reti convoluzionali e classificazione delle immagini

• Generare conoscenza specializzata 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 le diverse architetture
• Compilare i metodi di inferenza

Modulo 8. Rilevamento di oggetti

• Analizzare il funzionamento delle reti di rilevamento degli 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 metodi di Fine Tunning
• Esaminare diverse architetture Single Shoot
• Stabilire algoritmi di tracciamento degli oggetti
• Eseguire lo screening e il monitoraggio delle persone

Modulo 9. Segmentazione delle 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 i punti di cloud
• Applicare i concetti teorici attraverso diversi esempi

Modulo 10. Segmentazione Avanzata delle Immagini e Tecniche Avanzate di Visione Artificiale

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

Imparerai lezioni preziose attraverso casi reali in ambienti di apprendimento simulati"