大学学历
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推介会
通过本专科文凭学习最先进的计算机视觉技术，为成功应对未来人工视觉领域的所有挑战做好准备"
机器视觉是一个复杂且不断扩展的领域，不断有新的应用和功能加入。因此，为了最大限度地利用计算机视觉工具，必须掌握该领域最新、最先进的技术。因此，这个高级网络计算机视觉技术专科文凭回应了这一挑战，为专业人员提供了该领域最新的程序和技术进展。
因此，在本专业中，计算机科学家将能够深入研究二维图像深度图、深度测量、三维物体识别、医学语义分割或点云分割等方面的问题。这样，工程师将有机会接触到该领域大量新的高级内容。
要实现这一目标，除了本课程提供的大量多媒体资源如互动摘要、实践练习、大师班以及技术和程序视频之外，还得益于经验丰富的专业教师团队，他们了解本学科的所有关键。
你正在寻找一个能让你在职业上脱颖而出的资格证书，而这正是你的理想选择，因为它能让你成为计算机视觉和人工视觉方面的专家"
这个高级网络计算机视觉技术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
- 该书的内容图文并茂、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
- 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个人反思性论文
- 可以从任何有互联网连接的固定或便携式设备上获取内容
你对计算机视觉的精通将为你在全球最优秀的科技公司中带来大量的就业机会"
该课程的教学人员包括来自该行业的专业人士，他们将自己的工作经验带到了这项培训中，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。
该方案的设计重点是基于问题的学习，通过这种学习，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。它将得到一个由著名专家开发的创新互动视频系统的支持。
通过本专科文凭的学习，你将开发出优秀的机器视觉项目"
深入学习计算机视觉的新程序，并通过本资格证书立即将其应用到工作中"
教学大纲
高级网络计算机视觉技术专科文凭的内容由该领域的权威专家编写，分为 3 个专业模块，每个模块又分为 10 个主题。因此，在整个学位期间，计算机科学家将能够深入研究图像处理软件、3D数据处理库或应用 Deep学习的语义分割等问题。
在高级计算机视觉技术方面，你找不到比这更前沿的课程了"
模块1.三维图像处理
1.1. 3D图像
1.1.1. 3D图像
1.1.2. 3D 图像处理软件和可视化
1.1.3. 计量软件
1.2. 开放式3D
1.2.1. 3D 数据处理库
1.2.2. 特点
1.2.3. 安装和使用
1.3. 数据
1.3.1. 2D 图像的深度图
1.3.2. 点云
1.3.3. 普通的
1.3.4. 表面
1.4. 视觉化
1.4.1. 数据可视化
1.4.2. 控制措施
1.4.3. 网络可视化
1.5. 过滤器
1.5.1. 点之间的距离，去除异常值
1.5.2. 高通滤波器
1.5.3. 降采样
1.6. 几何和特征提取
1.6.1. 提取配置文件
1.6.2. 深度测量
1.6.3. 体积
1.6.4. 3D 几何形状
1.6.5. 图纸
1.6.6. 单点投影
1.6.7. 几何距离
1.6.8. Kd Tree
1.6.9. 3D 特色
1.7. 注册和网格划分
1.7.1. 级联
1.7.2. ICP
1.7.3. Ransac 3D
1.8. 3D物体识别
1.8.1. 在 3D 场景中搜索对象
1.8.2. 分割
1.8.3. Bin picking
1.9. 表面分析
1.9.1. 平滑
1.9.2. 可定向表面
1.9.3. Octree
1:10. 三角测量
1.10.1. 从网格到点云
1.10.2. 深度图三角剖分
1.10.3. 三角测量 点云 无序
模块2.分割 图像 利用深度学习
2.1. 目标检测和分割
2.1.1. 语义分割
2.1.1.1. 语义分割用例
2.1.2. 实例分割
2.1.2.1. 用例实例化分割
2.2. 评估指标
2.2.1. 与其他方法的相似之处
2.2.2. 像素精度
2.2.3. 骰子系数（F1 分数）
2.3. 成本函数
2.3.1. 损失说
2.3.2. 焦点损失
2.3.3. Tversky损失
2.3.4. 其他功能
2.4. 传统的分割方法
2.4.1. 带有 Otsu 和 Riddlen 的阈值应用程序
2.4.2. 自组织地图
2.4.3. GMM-EM算法
2.5. 应用深度学习的语义分割：FCN
2.5.1. FCN
2.5.2. 建筑
2.5.3. FCN 的应用
2.6. 应用深度学习的语义分割：U-NET
2.6.1. U-NET
2.6.2. 建筑
2.6.3. U-NET 应用
2.7. 应用深度学习的语义分割：Deep Lab
2.7.1. Deep Lab
2.7.2. 建筑
2.7.3. Deep Lab 的应用
2.8. 应用深度学习的实例化分割：Mask RCNN
2.8.1. Mask RCNN
2.8.2. 建筑
2.8.3. RCNN 掩码的应用
2.9. 视频分割
2.9.1. STFCN
2.9.2. 语义视频 CNNs
2.9.3. Clockwork Convnets
2.9.4. Low-Latency
2:10. 点云分割
2.10.1. 点云
2.10.2. 点网
2.10.3. A-CNN
模块3.分割 高级图像 和 高级技术 的 计算机视觉
3.1. 一般分割问题的数据库
3.1.1. Pascal Context
3.1.2. CelebAMask-HQ
3.1.3. Cityscapes 数据集
3.1.4. CCP 数据集
3.2. 医学中的语义分割
3.2.1. 医学中的语义分割
3.2.2. 医疗问题的数据集
3.2.3. 实际应用
3.3. 注释工具
3.3.1. 计算机视觉注释工具
3.3.2. LabelMe
3.3.3. 其他工具
3.4. 使用不同框架的分割工具
3.4.1. Keras
3.4.2. Tensorflow v2
3.4.3. Pytorch
3.4.4. 其他
3.5. 语义分割项目数据，第一阶段
3.5.1. 问题分析
3.5.2. 数据输入源
3.5.3. 数据分析
3.5.4. 数据准备
3.6. 语义分割项目。培训，第 2 阶段
3.6.1. 选择算法
3.6.2. 培训
3.6.3. 评估
3.7. 语义分割项目结果，第 3 阶段
3.7.1. 微调
3.7.2. 解决方案介绍
3.7.3. 结论
3.8. 自动编码器
3.8.1. 自动编码器
3.8.2. 自动编码器的架构
3.8.3. 去噪自动编码器
3.8.4. 自动着色的自动编码器
3.9. 生成式对抗网络（GAN）
3.9.1. 生成式对抗网络（GAN）
3.9.2. DCGAN-架构
3.9.3. 条件式 GAN 架构
3:10. 增强的生成对抗网络
3.10.1. 问题概述
3.10.2. WGAN
3.10.3. LSGAN
3.10.4. ACGAN
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