Вы получите глубокие знания о адверсарных сетях и сможете генерировать наиболее реалистичные данные благодаря этой 100% онлайн-программе"

Компьютерное зрение — важная область машинного обучения для большинства технологических компаний. Эта технология позволяет компьютерам и системам извлекать значимую информацию из цифровых изображений, видео и других визуальных данных. Среди его многочисленных преимуществ — повышенная точность производственных процессов и исключение человеческого фактора. Таким образом, эти приборы обеспечивают высочайшее качество продукции и облегчают поиск и устранение неисправностей в процессе производства.

Учитывая эту реальность, TECH разрабатывает Специализированную магистратуру, которая будет детально посвящена компьютерному зрению. Разработанная экспертами в этой области, учебная программа будет углубляться в обработку 3D-изображений. В связи с этим в ходе обучения студенты получат самое современное программное обеспечение для визуализации данных. В программе также будет уделено внимание анализу глубокого обучения, учитывая его актуальность для работы с большими и сложными наборами данных. Это позволит студентам обогатить свои обычные рабочие процедуры самыми современными алгоритмами и моделями. Кроме того, в учебных материалах будет представлен широкий спектр методов компьютерного зрения с использованием различных фреймворков (включая Keras, Tensorflow v2 Pytorch).

Что касается формата этого университетской программы, то она на 100% основана на онлайн-методике. Студенты должны иметь электронное устройство с доступом в Интернет (например, компьютер, мобильный телефон или планшет), чтобы получить доступ к Виртуальному кампусу. Здесь вы найдете библиотеку, полную мультимедийных ресурсов, которые помогут вам укрепить свои знания в динамике. Стоит отметить, что TECH использует инновационную методологию Relearning во всех своих программах, что позволит студентам усваивать знания естественным образом, подкрепляя их аудиовизуальными ресурсами, чтобы они надолго оставались в памяти.

Вы будете специализироваться в ключевой области будущих технологий, что сразу же продвинет вашу карьеру"

Данная Специализированная магистратура в области компьютерного зрения содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области информатики 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 самопроверки, 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 специализироваться на метриках оценки? Достигните этого с помощью данного обучения всего за 12 месяцев"

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.

Вы сможете эффективно использовать глубокое обучение для решения самых сложных задач"

Вы получите доступ к системе обучения, основанной на повторении, с естественным и прогрессивным методом в рамках всей учебной программы"

Благодаря этой университетской программы студенты получат комплексный подход к компьютерному зрению. Таким образом, студенты будут в курсе последних событий в этой области. Они также приобретут новые навыки для профессиональной деятельности, используя самые передовые инструменты машинного обучения. Это позволит им запускать алгоритмы для создания реальных решений и внедрять инновации в различные бурно развивающиеся отрасли, такие как видеоигры или кибербезопасность.

Обновите свои знания в области компьютерного зрения с помощью инновационных мультимедийных материалов"

Общие цели

• Получить глобальное представление об устройствах и аппаратного обеспечения, используемых в мире компьютерного зрения
• Проанализировать различные области, в которых применяется зрение
• Определить, на каком этапе находятся технологические достижения в области зрения
• Оценить, что исследуется в настоящее время и что ждет нас в ближайшие несколько лет
• Создать прочную основу для понимания алгоритмов и методов цифровой обработки изображений
• Оценить фундаментальные методы компьютерного зрения
• Проанализировать передовые методы обработки изображений
• Представить библиотеку open 3D
• Проанализировать преимущества и недостатки работы в 3D вместо 2D
• Представить нейронные сети и изучить, как они работают
• Проанализировать показатели для правильного обучения
• Проанализировать существующие метрики и инструменты
• Изучить пайплайн сети классификации изображений
• Проанализировать нейронные сети семантической сегментации и их метрики

Конкретные цели

Модуль 1. Компьютерное зрение

• Понять, как работает зрительная система человека и как оцифровывается изображение
• Проанализировать эволюцию компьютерного зрения
• Оценить методы получения изображений
• Получить специальные знания о системах освещения как важном факторе в обработке изображений
• Определить, какие оптические системы существуют и оценить их использование
• Изучить системы трехмерного зрения и то, как эти системы придают глубину изображениям
• Разработать различные системы, существующие за пределами поля, видимого человеческим глазом

Модуль 2. Приложения и последнее слово техники

• Проанализировать использование компьютерного зрения в промышленных применениях
• Определить, как применяется зрение в рамках революции автономных транспортных средств
• Проанализировать изображения в рамках контент-анализа
• Разработать алгоритмы глубокого обучения для медицинского анализа и машинного обучения для работы в операционной
• Проанализировать использование технического зрения в коммерческих приложениях
• Определять, как видят роботы с помощью компьютерного зрения и как это применяется в космических путешествиях.
• Определить, что такое дополненная реальность и области ее применения
• Проанализировать развитие облачных вычислений
• Представить современные технологии и того, что ожидает нас в ближайшие годы

Модуль 3. Цифровая обработка изображений

• Изучить коммерческие библиотеки и библиотеки с открытым исходным кодом для обработки цифровых изображений
• Определить, что такое цифровое изображение и оценить основные операции для работы с ним
• Представить фильтры изображений
• Проанализировать важность и использование гистограмм
• Представить инструменты для изменения изображений поэтапно
• Предложить инструменты сегментации изображений
• Проанализировать морфологические операции и их применение
• Определить методологию калибровки изображений
• Оценить методы сегментации изображений с помощью обычного зрения

Модуль 4. Продвинутая цифровая обработка изображений

• Изучить усовершенствованные фильтры цифровой обработки изображений
• Определить инструменты для выделения и анализа контуров
• Проанализировать алгоритмы поиска объектов
• Продемонстрировать, как работать с калиброванными изображениями
• Проанализировать математические методы анализа геометрии
• Оценить различные варианты композиции изображений
• Разрабатывать пользовательский интерфейс

Модуль 5. Обработка 3D-изображений

• Рассмотреть 3D-изображение
• Проанализировать программное обеспечение, используемое для обработки 3D-данных
• Разрабатывать open3D
• Определять соответствующие данные в 3D-изображении
• Продемонстрировать инструменты визуализации
• Создавать фильтры для удаления шума
• Предложить инструменты для геометрических расчетов
• Проанализировать методики обнаружения объектов
• Оценить методы триангуляции и реконструкции сцены

Модуль 6. 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 7. 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 8. 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

Модуль 9. Сегментация изображений с помощью глубокого обучения

• Проанализировать, как работают сети семантической сегментации
• Оценить традиционные методы
• Изучить метрики оценки и различные архитектуры
• Изучить облачное видеонаблюдение и облако точек
• Применять теоретические концепции на различных примерах

Модуль 10. Продвинутая сегментация изображений и продвинутые методы компьютерного зрения

• Получить специализированные знания по инструментам управления
• Изучить семантическую сегментацию в медицине
• Определить структуру проекта сегментации
• Проанализировать автоэнкодеры
• Разрабатывать генеративные адверсарные сети

Вы получите ценные уроки на реальных примерах в смоделированной учебной среде"