Благодаря этой 100% онлайн-программе вы освоите основные типы слоев CNN и сможете распознавать большие фрагменты изображений"

Конволюционные сети зарекомендовали себя как универсальный инструмент в области компьютерного зрения. Их важность заключается в способности анализировать, понимать и обрабатывать изображения или видео автоматизированным и эффективным способом. Среди всего многообразия приложений, используемых в этой области, выделяется ее актуальность в биомедицинской аутентификации при анализе уникальных характеристик лица человека и сравнении их с базой данных для проверки его личности. Это незаменимо, в частности, в таких областях, как безопасность в аэропортах или контроль доступа в зданиях. 

В связи с этим TECH разрабатывает Курс профессиональной подготовки, который будет всесторонне рассматривать вопросы глубокого обучения, применяемого в компьютерном зрении. В рамках учебной программы будет углублено использование машинного обучения, учитывая его важность для распознавания закономерностей и выполнения конкретных аналитических задач. Также будет рассмотрен весь цикл создания нейронной сети с тщательным вниманием к обучению и валидации. С другой стороны, студенты изучат самые передовые стратегии обнаружения и отслеживания объектов. 

В соответствии с этим они внедрят современные метрики оценки, в том числе Intersection Over Union или Confidence Score. 

С другой стороны, для закрепления усвоенного материала в данной университетской программе применяется революционная система Relearning. TECH является пионером в использовании этой модели обучения, которая способствует усвоению сложных понятий путем их естественного и постепенного повторения. Таким образом, студентам не нужно прибегать к сложным техникам, таким как традиционное заучивание. В этом направлении программа также использует материалы в различных форматах, таких как инфографика, интерактивные конспекты и пояснительные видео. И все это в удобном 100% онлайн-режиме, который позволяет студентам корректировать свое расписание в соответствии с их обязанностями и личными обстоятельствами.

Углубитесь в метрики оценки алгоритмов отслеживания благодаря TECH, лучшему цифровому университету в мире по версии Forbes" 

Данный Курс профессиональной подготовки в области глубокого обучения в компьютерном зрении содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области глубокого обучения и компьютерного зрения
• Наглядное, схематичное и исключительно практичное содержание курса предоставляет научную и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности
• Практические упражнения для самооценки, контроля и улучшения успеваемости
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям 
• Теоретические занятия, вопросы эксперту, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет

Хотите стать экспертом в области машинного обучения? Достигните этого всего за 6 месяцев благодаря этой инновационной программе" 

В преподавательский состав программы входят профессионалы отрасли, признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов, которые привносят в обучение опыт своей работы. 

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит специалисту проходить обучение с учетом контекста и ситуации, т.е. в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях. 

Структура этой программы основана на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого специалист должен попытаться разрешать различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. В этом специалистам поможет инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными экспертами. 

Обновите свои знания в области обнаружения объектов с помощью инновационных мультимедийных материалов"

Забудьте о заучивании! С помощью системы Relearning вы будете интегрировать понятия естественным и постепенным образом"

Основная цель данного Курса профессиональной подготовки — дать студентам полное представление о глубоком обучении, применяемом в компьютерном зрении. 
По окончании этой университетской программы студенты получат в свое распоряжение самые современные инструменты в этой области, чтобы заниматься своей профессиональной деятельностью, используя лучшие методы. Таким образом, профессионалы смогут разрабатывать новые и эксклюзивные проекты в области компьютерного зрения на основе глубокого обучения. Таким образом, они смогут выделиться среди своих конкурентов и стать настоящими экспертами в области машинного обучения. 

Благодаря лучшим методам помощи в онлайн-обучении Курс профессиональной подготовки позволит вам учиться быстро, непрерывно и эффективно"

Общие цели

• Получить специализированные знания в области глубокого обучения и проанализировать, почему это необходимо в данный момент
• Представить нейронные сети и изучить, как они работают
• Проанализировать показатели для правильного обучения
• Понимать математику, лежащую в основе нейронных сетей
• Разработать сверточные нейронные сети
• Проанализировать существующие метрики и инструменты
• Изучить пайплайн сети классификации изображений
• Предлагать методы статистического вывода
• Создавать специализированные знания о нейронных сетях обнаружения объектов и их метриках
• Определить различные архитектуры
• Установить варианты использования
• Изучить алгоритмы отслеживания и их метрики

Конкретные цели

Модуль 1. Глубокое обучение

• Проанализировать семейства, составляющие мир искусственного интеллекта
• Собрать основные фреймворки для глубокого обучения
• Дать определение нейронным сетям
• Представить методы обучения нейронных сетей
• Изучить основы функций затрат
• Определить наиболее важные функции активации
• Изучить методы регуляризации и нормализации
• Разработать методы оптимизации
• Представлять методы инициализации

Модуль 2. Конволюционные сети и классификация изображений

• Иметь знания о конволюционных нейронных сетях
• Установить метрики оценки
• Проанализировать производительность CNN для классификации изображений
• Оценить расширение данных
• Предложить методы, позволяющие избежать чрезмерной подгонки
• Изучить различные архитектуры
• Проанализировать методы статистического вывода

Модуль 3. Обнаружение объектов

• Проанализировать, как работают сети обнаружения объектов
• Изучить традиционные методы
• Определить метрики оценки
• Определить основные наборы данных, используемые на рынке
• Предложить архитектуры типа двухступенчатого детектора объектов
• Проанализировать методы Fine Tunning
• Изучить различные архитектуры Single Shoot
• Создавать алгоритмы отслеживания объектов
• Применять обнаружение и отслеживание людей

TECH подстраивается под ваш график, поэтому разработал гибкую и 100% онлайн-программу”