大学学历
推介会
借助这个基于再学习系统的程序，您将掌握迁移学习并优化新任务中模型的性能”
计算机视觉中的图像分类领域正在不断扩大，因为旨在优化其流程的新技术或技术工具的出现很常见。鉴于这种情况，专家比以往任何时候都更需要站在该领域进步的最前沿。他们还需要获得高级技能，以便能够将其充分融入到日常实践中。只有这样，他们才能为客户和公司提供满足其需求的创新解决方案。
因此，TECH 开设了计算机视觉中的卷积网络和图像分类大学课程，该课程将介绍该学科的最新进展。大学学位将深入研究 CNN 训练的实际考虑因素，考虑优化器的选择等因素。此外，课程还将深入分析深度学习的主要实践，使学生能够通过完善模型层来提高模型的性能。该研究计划还将强调测试培训流程的重要性，因为它既可以识别故障，也可以验证结果的可重复性。
值得注意的是，由于这是100%的在线培训，学员可以随时随地轻松地进行培训。从这个意义上说，你唯一需要的就是一台可以上网的电子设备，以访问虚拟校园（使用你自己的手机或平板电脑）。通过这种方式，学生将享受充满动态内容的教育体验，例如互动总结或案例研究。毫无疑问，这是一种符合当前时代的模式，为毕业生提供充分利用需求旺盛的技术领域提供的机会的一切保证。而这一切都在由计算机视觉专家组成的教学团队的指导下，他们将解决您在学习过程中可能出现的所有疑问。
旨在帮助您应对计算机视觉当前和未来挑战的培训”
这个卷积网络与人工视觉中的图像分类大学课程包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是：
- 由Deep学习、计算机科学和人工视觉方面的专家介绍案例研究的发展情况
- 这个书的内容图文并茂、示意性强、实用性强为那些视专业实践至关重要的学科提供了科学和实用的信息
- 可以进行自我评估过程的实践，以推进学习
- 特别强调创新方法论
- 提供理论课程、专家解答问题、有争议话题的讨论论坛以及个人思考作业等
- 可以在任何连接互联网的固定或便携设备上访问课程内容
计算机视觉的重要性日益增加，这使得该大学课程成为一个安全的选择，可以让您提高专业视野”
这个课程的教学人员包括来自这个行业的专业人士，他们将自己的工作经验融入到培训中，还有来自知名企业和著名大学的公认专家。
它的多媒体内容是用最新的教育技术开发的，将允许专业人员进行情境式的学习，即在模拟环境中提供身临其境的培训程序，在真实情况下进行培训。
该计划设计以问题导向的学习为中心，专业人士将在整个学年中尝试解决各种实践情况。他们将使用由知名专家制作的创新互动视频系统进行辅助。
包含图像分类实际案例的大学学位，让您沉浸在充满机遇的职业现实中"
为您量身定制的学习计划，并根据最有效的教学方法设计：Relearning"
教学大纲
该大学课程根据计算机视觉领域的参考资料设计，将使学生对卷积网络和图像分类有深入的了解。为此，课程将深入探讨 CNN 构建模块，旨在有效捕捉和处理图像数据中的分层特征。此外，会议议程还将深入探讨深度学习网络的主要架构，包括 GoogleLeNet、VGG 和 Resnet。此外，培训还将鼓励专家通过转移学习、微调和数据增强等技术，实施深度学习的最佳实践。
您将在工作流程中通过卷积网络实现图像分类的最新进展”
模块1. 卷积网络和图像分类
1.1. 卷积神经网络
1.1.1. 介绍
1.1.2. 卷积
1.1.3. CNN 构建模块
1.2. CNN 层的类型
1.2.1. 卷积
1.2.2. 激活
1.2.3. 批量标准化
1.2.4. Polling
1.2.5. 全连接
1.3. 衡量标准
1.3.1. 混淆矩阵
1.3.2. 准确性
1.3.3. 准确度
1.3.4. Recall
1.3.5. F1分数
1.3.6. ROC 曲线
1.3.7. AUC
1.4. 主要架构
1.4.1. 亚历克斯网
1.4.2. VGG
1.4.3. Resnet
1.4.4. GoogleLeNet
1.5. 图像分类
1.5.1. 介绍
1.5.2. 数据分析
1.5.3. 数据准备
1.5.4. 模型训练
1.5.5. 模型验证
1.6. CNN 训练的实际考虑
1.6.1. 优化器的选择
1.6.2. 学习率调度器
1.6.3. 检查训练管道
1.6.4. 正则化训练
1.7. 深度学习的良好实践
1.7.1. 迁移学习
1.7.2. 微调
1.7.3. 数据扩充
1.8. 数据的统计评估
1.8.1. 数据集数量
1.8.2. 标签数量
1.8.3. 图像数量
1.8.4. 数据平衡
1.9. 部署
1.9.1. 保存和加载模型
1.9.2. Onnx
1.9.3. 推断
1.10. 实际案例：图像分类
1.10.1. 数据分析和准备
1.10.2. 测试训练管道
1.10.3. 模型训练
1.10.4. 模型验证
借助 TECH 在线模式提供的设施，您将按照自己的进度学习。立即注册！”
卷积网络与人工视觉中的图像分类大学课程
通过TECH Global University 创建的数字视觉人工智能卷积网络课程，深入探索并掌握图像分类的高级技术。这个课程专为对技术创新充满热情的学生和专业人士设计，提供了深入使用卷积网络分析和准确高效分类图像的机会。通过创新的在线课程，你将探索卷积网络的基础知识，从基本原理到结构和运作方式。你将学会这些网络如何自动学习图像的视觉特征，并将其用于精确分类任务。此外，你将掌握在数字视觉中使用的先进卷积网络架构和模型。从AlexNet和VGG到ResNet和EfficientNet，这个课程将带你深入了解该领域的最新创新以及如何将其应用于实际的图像分类问题。
通过卷积神经网络与图像分类在人工视觉中大学课程获得学位
通过100%虚拟的扎实互动学习，我们将帮助你成为应对该领域最大挑战的高级专家。在这里，你将学习图像预处理和特征提取技术，以提高卷积网络的性能。你将发现如何改善输入数据的质量，并识别和选择最相关的特征以进行精确的图像分类。此外，你将深入了解卷积网络模型的训练和调整过程。你将学会如何准备训练数据集，调整模型的超参数，并使用关键评估指标评估其性能。最后，你将发现卷积网络在医学、农业、制造业、安全等各个领域的各种实际应用。你将探索这些技术如何改变整个行业，创造新的创新机会。立即注册，开始你通往数字视觉领域卓越之旅吧！