这个大学课程将带你进入近年来经历了巨大变革的机器视觉领域。不要落后，报名参加吧"

这个大学课程面向计算机科学领域的专业人士，探讨机器人技术中的人工视觉，特别强调图像处理和分析。由机器人专家教学团队传授先进知识，向学生展示正确的工作对提高机器的机动性和自主性的重要性。 

这个在线课程将重点介绍复杂的机器人导航世界。在学徒期，学生将能够学习到机器人技术领域科学界使用的各种技术，以处理机器收集到的数据，从而获得对机器人自身决策最有用的信息。他还将深入探讨基于学习系统的视觉技术,神经网络的使用，特别是深度神经网络，它彻底改变了人工视觉的使用方式。

这个课程采用理论与实践相结合的方法和最新的多媒体内容，为学生提供学习机会，使他们能够在这个近年来不断发展且未来前景看好的行业中取得职业发展。因此，这是一个获得优质，灵活教学的绝佳机会。学生们只需要一个能连接互联网的电子设备，就能在一天中的任何时间获取整个教学大纲，没有固定的课程表，也便于根据自己的需要分配教学任务。

学术大纲包括一位国际客座导演的介入，该导演因其出色的专业经验而获得全球认可，他将举办一场专注于机器人技术和图像分析处理的人工视觉的大师班。

通过参加由著名国际客座导演领导的顶级大师班来扩展您的经验，其职业专注于机器人领域的人工智能”

这个机器人视觉算法：图像处理与分析大学课程包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是：

• 由机器人工程专家介绍案例研究的发展
• 这门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
• 进行自我评估以改善学习的实践练习
• 特别强调创新的方法论 
• 理论知识,专家预论,争议主题讨论论坛和个人反思工作
• 可以通过任何连接互联网的固定或便携设备访问课程内容

通过这个大学课程学习移动机器人定位和制图方面的高级学习技术"

该课程的教学人员，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培训中以及来自领先公司和著名大学的公认专家。

通过采用最新的教育技术制作的多媒体内容，专业人士将能够进行情境化学习即通过模拟环境进行沉浸式培训以应对真实情况。

这门课程的设计集中于基于问题的学习，通过这种方式专业人士需要在整个学年中解决所遇到的各种实践问题。为了做到这一点，他们将得到由公认的专家创建的创新互动视频系统的帮助。

在为期 6 周的课程中，你将学习到最常用的 3D 分割技术和工具"

获取深度神经网络及其在工业 4.0 中应用的高级知识"

该大学课程包含 360 个教学小时，学生将能够通过由视频摘要，专业阅读和真实案例组成的最新教学大纲深入研究机器人人工智能领域。所有这些都将让你了解图像处理和分析、用于建立光学传感器的主要技术、三维视觉系统、机器人定位以及了解环境的不同方法。TECH 在每个学位课程中都采用了 Relearning系统，这将有利于以更加自然和循序渐进的方式积累知识。

TECH 在其学位课程中采用的 Relearning 学习系统将帮助你减少长时间的学习”

模块 1. 机器人视觉技术：图像处理与分析

1.1. 计算机视觉

1.1.1. 计算机视觉
1.1.2. 计算机视觉系统的元素
1.1.3. 数学工具

1.2. 机器人光学传感器

1.2.1. 无源光学传感器
1.2.2. 有源光学传感器
1.2.3. 非光学传感器

1.3. 图像采集

1.3.1. 图像渲染
1.3.2. 色彩空间
1.3.3. 数字化过程

1.4. 图像的几何形状

1.4.1. 镜头型号
1.4.2. 相机型号
1.4.3. 相机校准

1.5. 数学工具

1.5.1. 图像的直方图
1.5.2. 卷积
1.5.3. 傅里叶变换

1.6. 图像预处理

1.6.1. 噪声分析
1.6.2. 图像平滑
1.6.3. 图像增强

1.7. 图像分割

1.7.1. 基于轮廓的技术
1.7.3. 基于直方图的技术
1.7.4. 形态学操作

1.8. 图像特征检测

1.8.1. 兴趣点检测
1.8.2. 特征描述符
1.8.3. 特征之间的对应关系

1.9. 3D视觉系统

1.9.1. 3D感知
1.9.2. 图像间的特征对应
1.9.3. 多视图几何

1.10. 基于人工视觉的定位

1.10.1. 机器人定位问题
1.10.2. 视觉里程计
1.10.3. 感觉融合

模块 2. 使用机器学习的机器人视觉感知系统

2.1. 应用于计算机视觉的无监督学习方法

2.1.1. 聚类
2.1.2. PCA
2.1.3. Nearest Neighbors
2.1.4. 相似性和矩阵分解

2.2. 应用于计算机视觉的监督学习方法

2.2.1. “Bag of words”概念
2.2.2. 矢量支持机
2.2.3. Latent Dirichlet Allocation
2.2.4. 神经网络

2.3. 深度神经网络：结构、Backbones和Transfer Learning

2.3.1. Features生成层

2.3.3.1.VGG
2.3.3.2.Densenet
2.3.3.3. ResNet
2.3.3.4. Inception
2.3.3.5.GoogLeNet

2.3.2. Transfer Learning
2.3.3. 数据。培训准备

2.4. 深度学习机器视觉 I：检测与分割

2.4.1. YOLO与SSD的异同
2.4.2. Unet
2.4.3. 其他结构

2.5. 深度学习机器视觉 II：生成对抗网络

2.5.1. 使用 GAN 进行图像超分辨率
2.5.2. 创建逼真的图像
2.5.3. 场景理解

2.6. 移动机器人中定位和制图的学习技巧

2.6.1. 闭环检测和重定位
2.6.2. Magic Leap.Super point和super glue
2.6.3. 单目深度

2.7. 贝叶斯推理和 3D 建模

2.7.1. 贝叶斯模型和“经典”学习
2.7.2. 具有高斯过程的隐式曲面 (GPIS)
2.7.3. 使用 GPIS 进行 3D 分割
2.7.4. 用于 3D 表面建模的神经网络

2.8. 深度神经网络的End-to-end应用

2.8.1. End-to-End系统。人识别示例
2.8.2. 用视觉传感器操纵物体
2.8.3. 使用视觉传感器生成运动和规划

2.9. 加速Deep Learning算法开发的云技术

2.9.1. 使用 GPU 进行Deep Learning
2.9.2. 使用 Google IColab 进行敏捷开发
2.9.3. 远程 GPU、谷歌云和 AWS

2.10. 神经网络在实际应用中的部署

2.10.1. 嵌入式系统
2.10.2. 神经网络部署用途
2.10.3. 部署中的网络优化，例如使用 TensorRT

抓住机会，了解这个学科的最新发展，将其应用于你的日常实践”