大学学历
推介会
目前，机器视觉的重要性使该计划成为一个安全的赌注，市场在不断增长，充满了各种可能性"
3D 捕捉系统提供现实世界的三维信息，在社会中发挥着至关重要的作用。这样，智能系统就能在各种学科中更积极地理解、互动和决策。电子游戏行业就是一个例子，它利用这些工具来控制用户体验和用户界面。然而，这些工具给从业人员带来了许多挑战。例如，在重叠环境中，由于遮挡物的存在，这些机制在捕捉完整数据时会遇到障碍。
为了帮助专业人员克服这些挑战，TECH 推出了大学专家，为他们提供最先进的信息采集技术。课程由经验丰富的教师团队设计，将详细讲解数字图像的构成，重点是色彩空间。他还将为学生讲解如何充分利用数码相机，同时考虑到景深和分辨率等因素。教材还将为学生提供最先进的可视化工具和最先进的计算机视觉库。它还将探讨机器视觉的最新技术及其广泛应用。
此外，这个课程的方法也加强了其创新性。TECH 提供 100% 的在线教育环境，专为希望提升职业生涯的繁忙专业人士量身定制。它还采用了 Relearning方法，通过重复关键概念来固定知识和促进学习。因此，灵活性和强有力的教学方法相结合，使其非常容易使用。此外，学生还可以利用图书馆中各种视听形式的多媒体资源（如互动摘要和信息图表）进行动态学习。
通过攻读该大学学位，你将加深对机器视觉和机器学习领域最新创新成果的了解"
这个人工视觉专科文凭包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是：
- 由计算机科学和人工视觉方面的专家介绍案例研究的发展
- 这个课程的内容图文并茂、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
- 其特别强调创新方法
- 理论课、向专家提问、关于有争议问题的讨论区和这个反思性论文
- 可从任何连接互联网的固定或便携设备上访问内容
你将掌握远程存储文件和数据的云计算技术"
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带到了这一培训中，还有来自领先公司和著名大学的公认专家。
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景式学习，即一个模拟的环境，提供一个身临其境的培训，为真实情况进行培训。
这个课程的设计重点是基于问题的学习，藉由这种学习，专业人员必须努力解决整个学年出现的不同的专业实践情况。为此，你将获得由知名专家制作的新型交互式视频系统的帮助。
利用数字图像处理领域最先进的技术，培养你的专业实践能力"
Relearning 将使你的学习事半功倍，让你更多地参与到你的专业特长中去"
教学大纲
这个专科文凭课程由 3 个完整的最新模块组成，涵盖了人工视觉领域的最新趋势。学生将进一步了解该技术的应用，如高光谱和多光谱相机。此外，课程还将深入探讨计算机视觉库的使用等基础知识，使开发人员能够高效地处理图像和视频。此外，在培训期间，学员们还将学习到新的技能，并能立即将其应用到日常工作中，从而实现职业素质的飞跃。
你将在模拟学习环境中通过真实案例和解决复杂情况来学习"
模块 1.人工视觉
1.1. 人的感知
1.1.1. 人类视觉系统
1.1.2. 颜色
1.1.3. 可见和不可见频率
1.2. 机器视觉编年史
1.2.1. 原则
1.2.2. 进化
1.2.3. 机器视觉的重要性
1.3. 数字图像的组成
1.3.1. 数字图像
1.3.2. 图像类型
1.3.3. 色彩空间
1.3.4 RGB
1.3.5. HSV 和 HSL
1.3.6. CMY-CMYK
1.3.7. YCbCr
1.3.8. 索引图像
1.4. 图像采集系统
1.4.1. 数码相机的工作原理
1.4.2. 适用于各种情况的正确曝光
1.4.3. 景深
1.4.4. 解析度
1.4.5. 图像格式
1.4.6. HDR模式
1.4.7. 高解析相机
1.4.8. 高速摄像机
1.5. 光学系统
1.5.1. 光学原理
1.5.2. 常规镜头
1.5.3. 远心镜头
1.5.4. 自动对焦类型
1.5.5. 焦距
1.5.6. 景深
1.5.7. 光学畸变
1.5.8. 校准图像
1.6. 照明系统
1.6.1. 照明的重要性
1.6.2. 频率响应
1.6.3. LED照明
1.6.4. 户外照明
1.6.5. 用于工业应用的照明类型效果
1.7. 3D 捕捉系统
1.7.1. 立体视觉
1.7.2. 三角测量
1.7.3. 结构光
1.7.4. 飞行时间
1.7.5. 激光雷达
1.8. 多光谱
1.8.1. 多光谱相机
1.8.2. 高光谱相机
1.9. 近光谱 不可见
1.9.1. 红外摄像机
1.9.2. 紫外线摄像机
1.9.3. 由于照明，从不可见转换为可见
1.10. 频谱的其他波段
1.10.1. X-射线
1.10.2. 太赫兹
模块 2.应用和技术状况
2.1. 工业应用
2.1.1. 工业视觉库
2.1.2. 袖珍相机
2.1.3. 基于 PC 的系统
2.1.4. 工业机器人
2.1.5. 拾取和放置 2D
2.1.6. Bin picking
2.1.7. 质量保证
2.1.8. 是否存在组件
2.1.9. 尺寸控制
2.1.10. 标签控制
2.1.11. 可追溯性
2.2. 自动驾驶汽车
2.2.1. 驾驶员辅助
2.2.2. 自动驾驶
2.3. 内容分析的人工视觉
2.3.1. 内容筛选
2.3.2. 视觉内容审核
2.3.3. 追踪系统
2.3.4. 识别品牌和标志
2.3.5. 视频标记和评级
2.3.6. 场景变化检测
2.3.7. 提取文这个或学分
2.4. 医学应用
2.4.1. 疾病的检测和定位
2.4.2. 癌症和 X 射线分析
2.4.3. 鉴于 Covid19，人工视觉的进展
2.4.4. 给手术室的协助
2.5. 空间应用
2.5.1. 卫星图像分析
2.5.2. 用于空间研究的人工视觉
2.5.3. 火星任务
2.6. 商业应用
2.6.1. 存货控制
2.6.2. 视频监控、家庭安全
2.6.3. 停车摄像头
2.6.4. 人口控制摄像机
2.6.5. 高速相机
2.7. 应用于机器人的视觉
2.7.1. 无人机
2.7.2. AGV
2.7.3. 协作机器人的视觉
2.7.4. 机器人的眼睛
2.8. 扩增实境
2.8.1. 运作
2.8.2. 设备
2.8.3. 行业应用
2.8.4. 商业应用
2.9. 云计算
2.9.1. 云计算平台
2.9.2. 从云计算到生产
2.10. 研究和技术状况
2.10.1. 科学界
2.10.2. 现在在进行什么
2.10.3. 机器视觉的未来
模块 3.数字图像处理
3.1. 计算机视觉的开发环境
3.1.1. 计算机视觉库
3.1.2. 编程环境
3.1.3. 可视化工具
3.2. 数字图像处理
3.2.1. 像素之间的关系
3.2.2. 图像操作
3.2.3. 几何变换
3.3. 像素操作
3.3.1. 柱状图
3.3.2. 直方图的变换
3.3.3. 彩色图像的操作
3.4. 逻辑和算术运算
3.4.1. 加法和减法
3.4.2. 产品及部门
3.4.3. And / Nand
3.4.4. 或/非
3.4.5. Xor / Xnor
3.5. 过滤器
3.5.1. 掩码和卷积
3.5.2. 线性滤波
3.5.3. 非线性滤波
3.5.4. 傅里叶分析
3.6. 形态学运算
3.6.1. 侵蚀和扩张
3.6.2. 关闭与开启
3.6.3. 高帽 y 黑帽
3.6.4. 轮廓检测
3.6.5. 骨架
3.6.6. 填孔
3.6.7. 凸包
3.7. 图像分析工具
3.7.1. 边缘检测
3.7.2. 斑点检测
3.7.3. 尺寸控制
3.7.4. 颜色检测
3.8. 对象分割
3.8.1. 图像分割
3.8.2. 经典分割技术
3.8.3. 实际应用
3.9. 图像校准
3.9.1. 校准图像
3.9.2. 校准方法
3.9.3. 2D 相机/机器人系统的校准过程
3.10. 真实环境中的图像处理
3.10.1. 问题分析
3.10.2. 图像处理
3.10.3. 特征提取
3.10.4. 最终结果
没有严格的时间表或评估日程表。这就是 TECH 课程的魅力所在”
深度学习应用于计算机视觉专科文凭
在 TECH 科技大学，我们向您展示我们属于人工智能学院的深度学习应用于计算机视觉专科文凭课程。这项学术提案代表了进入深度学习及其在视觉处理中的实际应用的迷人世界的独特机会。通过在线课程，您将彻底探索深度学习的基础知识，突出卷积神经网络及其在计算机视觉中的关键作用。这个研究生学位是专为希望获得人工智能领域专业知识和高级技能的专业人士和学生而设计。我们提供全面的视角，解决算法开发、视觉模式识别以及这些技术的实际应用。通过我们的实践方法，参与者将有机会将他们的知识应用到实际项目中，为他们应对工作世界中的挑战做好准备。
获得人工智能的关键技能
在TECH科技大学，我们很自豪拥有人工智能和深度学习领域的专家团队，致力于提供高质量的教育。我们的在线课程互动方法鼓励学生之间的参与和协作，创建一个丰富学习体验的虚拟社区。成功完成该课程后，毕业生将获得深度学习应用于计算机视觉专科文凭证书，并得到世界上最好的数字大学的认可。该证书不仅验证您的技能，还使您处于有利地位，可以利用人工智能和计算机视觉领域的新兴职业机会。如果您准备好在职业生涯中迈出一步并探索人工智能的无限可能性，那么这个研究生学位是您的理想道路。加入 TECH 科技大学，在最大的人工智能学院利用尖端知识和独特视角改变您的未来。