Potrai padroneggiare i principali tipi di livelli CNN e identificare porzioni più ampie di immagini grazie a questo programma 100% online"

Le Reti Convoluzionali si sono affermate come strumento versatile nel campo della Visione Artificiale. La sua importanza risiede nella capacità di analizzare, comprendere ed elaborare immagini o video in modo automatizzato ed efficiente. Tra le varie applicazioni, spicca la sua importanza nell'autenticazione biomedica, quando si analizzano le caratteristiche facciali uniche di una persona e confrontate con un database per verificarne l'identità. Ciò è indispensabile in settori quali la sicurezza aeroportuale o il controllo degli accessi negli edifici, ecc...  

In questo contesto, TECH sta sviluppando un esperto universitario che si occuperà in modo completo di Deep Learning applicato alla Visione Artificiale. Il piano di studi svilupperà ulteriormente l'uso del Machine learning, data la sua importanza nel riconoscimento dei modelli e nell'esecuzione di compiti di analisi specifici. Verrà inoltre trattato l'intero ciclo di creazione di una Rete Neurale, con particolare attenzione al training e alla convalida. D'altra parte, gli studenti impareranno le strategie più avanzate per il rilevamento e il tracciamento degli oggetti. In linea con questo obiettivo, implementeranno metriche di valutazione all'avanguardia, tra cui la Intersection Over Union o Confidence Score. 

D'altra parte, al fine di consolidare la padronanza dei contenuti, questo esperto universitario applica il sistema rivoluzionario del Relearning. TECH è pioniera nell'utilizzo di questo modello didattico, che favorisce l'assimilazione di concetti complessi attraverso la loro naturale e progressiva ripetizione. In questo modo, gli studenti non devono ricorrere a tecniche complesse come la memorizzazione tradizionale. In questa linea, il programma si avvale anche di materiali in vari formati, come infografiche, sintesi interattive e video esplicativi. Tutto questo in una comoda modalità 100% online, che consente agli studenti di adattare i propri orari in base alle proprie responsabilità e circostanze personali. 

Approfondisci le Metriche di Valutazione degli Algoritmi di Tracciamento grazie a TECH, la migliore università digitale del mondo secondo Forbes"  

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

• Lo sviluppo di casi pratici presentati da esperti in Deep Learninginformatica 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 con cui è possibile valutare se stessi 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 portatile provvisto di connessione a internet

Vuoi diventare un esperto in Machine Learning? Realizzalo in soli 6 mesi grazie a questo programma innovativo"  

Il personale docente comprende professionisti del settore, 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.  

Aggiorna le tue conoscenze in Rilevamento di Oggetti grazie a contenuti multimediali innovativi"

Dimenticati di memorizzare! Grazie al sistema Relearning integrerai i concetti in modo naturale e progressivo"

L'obiettivo principale di questo esperto universitario è quello di fornire agli studenti una visione completa del Deep Learning applicato alla Visione Artificiale. Al termine del programma, gli studenti avranno a disposizione gli strumenti più all'avanguardia in questo campo, per affrontare la pratica professionale con le migliori tecniche. In questo modo, i professionisti saranno in grado di sviluppare nuovi ed esclusivi progetti di Visione Artificiale basati sul Deep Learning. In questo modo, possono differenziarsi dalla concorrenza e diventare veri e propri riferimenti del Deep Learning. 

Grazie ai metodi di assistenza all'apprendimento più apprezzati dell'insegnamento online, questo programma ti permetterà di imparare in modo fluido, costante ed efficace"

Obiettivi generali

• Generare conoscenze specialistiche sul Deep Learning e analizzare perché ora
• Introdurre le reti neurali ed esaminarne il funzionamento
• Analizzare le metriche per una formazione adeguata
• Creare fondamenti della matematica delle reti neurali
• Sviluppare reti neurali convoluzionali
• Analizzare le metriche e gli strumenti esistenti
• Esaminare il 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 le diverse architetture
• Stabilire i casi d'uso
• 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
• 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 2. 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 3. 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

TECH si adatta ai tuoi orari, per questo ha progettato un programma flessibile e 100% online”