इस 100% ऑनलाइन प्रोग्राम की बदौलत वेब कंप्यूटर विज़न में सबसे नवीन रणनीतियों के साथ अपने अभ्यास को अनुकूलित करें”

डीप लर्निंग के साथ इमेज सेगमेंटेशन से रोबोटिक्स, चिकित्सा या सुरक्षा जैसे क्षेत्रों में महत्वपूर्ण प्रगति हुई है। मुख्य कारण यह है कि ये सिस्टम जटिल कार्यों को स्वचालित करना और कम समय में बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करना संभव बनाते हैं। इसलिए, विशेषज्ञ रुचि की वस्तुओं की सटीक छवियों की बदौलत बेहतर समझ हासिल करते हैं। हालाँकि, इसके कई लाभों का आनंद लेने के लिए, यह आवश्यक है कि पेशेवर नए कौशल हासिल करें और इस क्षेत्र में नवीनतम प्रगति को अपनी सामान्य प्रक्रियाओं में शामिल करें। 

इस कारण से, TECH एक स्नातकोत्तर डिप्लोमा लागू करता है, जो एडवांस्ड वेब कंप्यूटर विज़न तकनीकों को अच्छी तरह से समझाएगा। इस क्षेत्र के विशेषज्ञों द्वारा डिज़ाइन किया गया पाठ्यक्रम सामग्री के विज़ुअलाइज़ेशन के लिए सबसे नवीन सॉफ़्टवेयर का उपयोग करके 3डी इमेज प्रोसेसिंग में गहराई से शामिल होगा। पाठ्यक्रम डीप लर्निंग का उपयोग करके फोटो सेगमेंटेशन विधियों पर भी ध्यान केंद्रित करेगा, इसके अलावा, छात्र सिस्टम विकसित करने के लिए सिमेंटिक सेगमेंटेशन प्रोजेक्ट की विस्तार से जांच करेंगे, जिसके लिए डिजिटल छवियों की सटीक समझ की आवश्यकता होती है। यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि शैक्षणिक यात्रा कार्यक्रम में छात्रों की दक्षता बढ़ाने के उद्देश्य से वास्तविक मामले के अध्ययन और अभ्यास का विश्लेषण शामिल होगा।  

कार्यक्रम की कार्यप्रणाली के संबंध में, इसे 100% ऑनलाइन पढ़ाया जाता है। इस अर्थ में, छात्रों को वर्चुअल कैंपस में प्रवेश करने और सबसे गतिशील उपदेशात्मक सामग्री का आनंद लेने के लिए इंटरनेट एक्सेस के साथ एक इलेक्ट्रॉनिक उपकरण की आवश्यकता होगी। इसके अलावा, TECH एक नवीन शैक्षणिक प्रणाली का उपयोग करता है: रीलर्निंग। इसमें मुख्य सामग्री को स्वाभाविक तरीके से दोहराना शामिल है, जिससे प्रगति करते हुए सीख सकें। निस्संदेह, यह पेशेवरों के लिए एक विश्वविद्यालय कार्यक्रम के माध्यम से संपूर्ण अपडेट प्राप्त करने का एक उत्कृष्ट अवसर है, जो विशेषज्ञों की वास्तविक आवश्यकताओं के अनुकूल है। 

आपको जेनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क में पूरी महारत हासिल होगी और आप उच्च गुणवत्ता वाली मल्टीमीडिया सामग्री तैयार करेंगे”

इस उन्नत वेब-आधारित कंप्यूटर विज़न तकनीकों में स्नातकोत्तर डिप्लोमा में बाज़ार का सबसे संपूर्ण और अद्यतित कार्यक्रम शामिल है। सबसे महत्वपूर्ण विशेषताओं में शामिल हैं:

• कंप्यूटर विज्ञान और कंप्यूटर विज़न के विशेषज्ञों द्वारा प्रस्तुत केस स्टडीज़ का विकास
• ग्राफिक, योजनाबद्ध और व्यावहारिक विषयवस्तु जिसके साथ इसकी कल्पना की गई है, उन विषयों पर वैज्ञानिक और व्यावहारिक जानकारी है जो पेशेवर अभ्यास के लिए आवश्यक हैं
• व्यावहारिक अभ्यास जहां सीखने में सुधार के लिए स्व-मूल्यांकन का उपयोग किया जा सकता है
• नवीनतम प्रणालियों पर विशेष जोर 
• सैद्धांतिक पाठ, विशेषज्ञ से प्रश्न, विवादास्पद विषयों पर वाद-विवाद मंच और व्यक्तिगत चिंतन असाइनमेंट
• विषय-वस्तु जिस तक इंटरनेट कनेक्शन वाले किसी भी स्थायी या पोर्टेबल यंत्र से पहुँचना सुलभ है

आप सामान्य विभाजन समस्याओं को हल करने और एल्गोरिदम का प्रभावी ढंग से मूल्यांकन करने के लिए सबसे प्रभावी डेटाबेस तक पहुंच प्राप्त करेंगे”

कार्यक्रम के शिक्षण स्टाफ में उद्योग के पेशेवर शामिल हैं, जो इस कार्यक्रम में अपने कार्य अनुभव का योगदान देते हैं, साथ ही अग्रणी समाजों और प्रतिष्ठित विश्वविद्यालयों के प्रसिद्ध विशेषज्ञ भी शामिल हैं। 

नवीनतम शैक्षणिक प्रौद्योगिकी के साथ विकसित की गई मल्टीमीडिया विषय-वस्तु, पेशेवर को स्थायी और प्रासंगिक शिक्षा उपलब्ध कराएगी, अर्थात एक ऐसा सिम्युलेटेड वातावरण जो वास्तविक परिस्थितियों में सीखने के लिए प्रोग्राम की गई गहन शिक्षा प्रदान करेगा। 

यह कार्यक्रम समस्या-आधारित शिक्षण के इर्द-गिर्द डिज़ाइन किया गया है, जिसके अंतर्गत पेशेवर को शैक्षणिक वर्ष के दौरान उत्पन्न होने वाली विभिन्न व्यावसायिक अभ्यास स्थितियों को हल करने का प्रयास करना चाहिए। इसके लिए, छात्र को प्रसिद्ध और अनुभवी विशेषज्ञों द्वारा बनाई गई एक अभिनव इंटरैक्टिव वीडियो कार्यप्रणाली द्वारा सहायता प्रदान की जाएगी।  

आप विभिन्न रूपरेखाओं का उपयोग करके विभिन्न विभाजन उपकरणों को संभालने के लिए अत्यधिक योग्य होंगे"

रीलर्निंग प्रणाली आपको डीप लर्निंग के साथ छवि विभाजन के माध्यम से अधिक तेज़ गति से आगे बढ़ने में मदद करेगी"

यह स्नातकोत्तर डिप्लोमा छात्रों को 3 विशेष मॉड्यूल के माध्यम से उन्नत वेब-आधारित कंप्यूटर विज़न तकनीकों के लिए एक समग्र दृष्टिकोण प्रदान करेगा, छात्र सबसे प्रभावी 3डी इमेज प्रोसेसिंग सॉफ्टवेयर में तल्लीन होंगे।  इसके अनुरूप, पाठ्यक्रम डीप लर्निंग को लागू करने वाली विभिन्न शब्दार्थ विभाजन तकनीकों में तल्लीन होगा। यह स्नातकों को एक छवि की सामग्री की विस्तृत और सटीक समझ प्राप्त करने की अनुमति देगा।  इसके अलावा, पाठ्यक्रम 3डी डेटा प्रोसेसिंग के लिए पुस्तकालयों की एक विस्तृत श्रृंखला की पेशकश करेगा, जो डेटा प्रोसेसिंग और हेरफेर की सुविधा प्रदान करेगा।  

क्या आप अपना निर्णय लेने का आत्मविश्वास बढ़ाना चाहते हैं? इस क्रांतिकारी विश्वविद्यालय कार्यक्रम के माध्यम से अपने ज्ञान को अद्यतन करके इसे प्राप्त करें”

मॉड्यूल 1. 3डी इमेज प्रोसेसिंग

1.1. 3डी इमेजिंग

1.1.1. 3डी इमेजिंग
1.1.2. 3डी इमेज प्रोसेसिंग सॉफ्टवेयर और विज़ुअलाइज़ेशन
1.1.3. मेट्रोलॉजी सॉफ्टवेयर

1.2. Open3D

1.2.1. 3डी डेटा प्रोसेसिंग के लिए लाइब्रेरी
1.2.2. विशेषताएं
1.2.3. इंसटॉलेशन और उपयोग

1.3. आंकड़ा

1.3.1. 2डी इमेज में डेप्थ मैप
1.3.2. पॉइंटक्लाउड्स
1.3.3. नॉर्मल
1.3.4. सरफेसेज़

1.4. विसुअलाईज़शन

1.4.1. डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
1.4.2. नियंत्रण
1.4.3. वेब डिस्प्ले

1.5. फिल्टर

1.5.1. बिंदुओं के बीच की दूरी, आउटलेर्स को हटाना
1.5.2. हाई पास फ़िल्टर
1.5.3. डाउनसैंपलिंग

1.6. ज्यामिति और फ़ीचर निष्कर्षण

1.6.1. एक प्रोफाइल का निष्कर्षण
1.6.2. डेप्थ मापन
1.6.3. आयतन
1.6.4. 3डी ज्यामितीय आकार
1.6.5. शॉट्स
1.6.6. एक बिंदु का प्रोजेक्शन
1.6.7. ज्यामितीय दूरियाँ
1.6.8. केडी ट्र्री
1.6.9. 3डी विशेषताएं

1.7. पंजीकरण और मेशिंग

1.7.1. कॉन्कैटनेशन
1.7.2. आईसीपी
1.7.3. रैनसैक 3डी

1.8. 3डी वस्तु पहचान

1.8.1. 3डी दृश्य में किसी वस्तु की खोज करना
1.8.2. विभाजन
1.8.3. बिन चुनना

1.9. सरफेस विश्लेषण

1.9.1. स्मूथिंग
1.9.2. ओरिएंटेबल सरफेसेज़
1.9.3. ऑक्ट्री

1.10. ट्राईऐन्ग्युलेशंस

1.10.1. मेश से प्वाइंट क्लाउड तक
1.10.2. डेप्थ मैप ट्राईऐन्ग्युलेशंस
1.10.3. अव्यवस्थित पॉइंट क्लाउड्स का ट्राईऐन्ग्युलेशंस

मॉड्यूल 2. डीप लर्निंगके साथ इमेज सेगमेंटेशन

2.1. ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और सेगमेंटेशन

2.1.1. शब्दार्थ विभाजन
2.1.1.1. सिमेंटिक सेगमेंटेशन उपयोग के मामले
2.1.2. त्वरित विभाजन
2.1.2.1. त्वरित विभाजन उपयोग के मामले

2.2. मूल्यांकन मेट्रिक्स

2.2.1. अन्य विधियों के साथ समानताएँ
2.2.2. पिक्सेल सटीकता
2.2.3. डाइस गुणांक (एफ़1 स्कोर)

2.3. लागत कार्य

2.3.1. डाइस लॉस
2.3.2. फोकल लॉस
2.3.3. टावर्सकी लॉस
2.3.4. अन्य कार्य

2.4. पारंपरिक सेगमेंटेशन विधियाँ

2.4.1. ओत्सु और रिडलेन के साथ थ्रेसहोल्ड एप्लिकेशन
2.4.2. स्व-संगठित मानचित्र
2.4.3. जीएमएम-ईएम एल्गोरिथम

2.5. डीप लर्निंग को लागू करते हुए सिमेंटिक विभाजन एफ़सीएन

2.5.1. एफ़सीएन
2.5.2. आर्किटेक्चर
2.5.3. एफसीएन अनुप्रयोग

2.6. डीप लर्निंग को लागू करते हुए सिमेंटिक विभाजन यू-एनईटी

2.6.1. यू-एनईटी
2.6.2. आर्किटेक्चर
2.6.3. यू-एनईटी अनुप्रयोग

2.7. डीप लर्निंग को लागू करते हुए सिमेंटिक विभाजन डीप लैब

2.7.1. डीप लैब
2.7.2. आर्किटेक्चर
2.7.3. डीप लर्निंग अनुप्रयोग

2.8. डीप लर्निंग को लागू करते हुए त्वरित विभाजन मास्क आरसीएनएन

2.8.1. मास्क आरसीएनएन
2.8.2. आर्किटेक्चर
2.8.3. आरसीएनएन मास्क का अनुप्रयोग 

2.9. वीडियो सेगमेंटेशन

2.9.1. एसटीएफ़सीएन
2.9.2. सिमेंटिक वीडियो सीएनएन
2.9.3. क्लॉकवर्क कन्वेनेट्स
2.9.4. कम अव्यक्ता

2.10. प्वाइंट क्लाउड सेगमेंटेशन

2.10.1. द प्वाइंट क्लाउड
2.10.2. पॉइंटनेट
2.10.3. ए-सीएनएन

मॉड्यूल 3. एडवांस्ड इमेज सेगमेंटेशन और एडवांस्ड कंप्यूटर विज़न तकनीकें

3.1. सामान्य विभाजन समस्याओं के लिए डेटाबेस

3.1.1. पास्कल संदर्भ
3.1.2. सेलेबएमास्क-एचक्यू
3.1.3. सिटीस्केप्स डेटासेट
3.1.4. सीसीपी डेटासेट

3.2. चिकित्सा में सिमेंटिक सेगमेंटेशन

3.2.1. चिकित्सा में सिमेंटिक सेगमेंटेशन
3.2.2. चिकित्सा समस्याओं के लिए डेटासेट
3.2.3. व्यावहारिक अनुप्रयोगों

3.3. एनोटेशन टूल्स

3.3.1. कंप्यूटर विज़न एनोटेशन टूल
3.3.2. लेबलमी
3.3.3. अन्य उपकरण

3.4. विभिन्न फ़्रेमवर्क का उपयोग करके सेगमेंटेशन टूल

3.4.1. केरस
3.4.2. टेंसरफलो वी2
3.4.3. पाइटॉर्च
3.4.4. अन्य

3.5. सिमेंटिक विभाजन परियोजना. डेटा, चरण 1

3.5.1. समस्या विश्लेषण
3.5.2. डेटा के लिए इनपुट स्रोत
3.5.3. डेटा विश्लेषण
3.5.4. डेटा तैयारी

3.6. सिमेंटिक विभाजन परियोजना. प्रशिक्षण, चरण 2

3.6.1. एल्गोरिथम चयन
3.6.2. शिक्षा
3.6.3. मूल्यांकन

3.7. सिमेंटिक विभाजन परियोजना. परिणाम, चरण 3

3.7.1. फ़ाइन ट्यूनिंग
3.7.2. समाधान की प्रस्तुति
3.7.3. निष्कर्ष

3.8. ऑटोएन्कोडर्स

3.8.1. ऑटोएन्कोडर्स
3.8.2. ऑटोएन्कोडर आर्किटेक्चर
3.8.3. नोइज़ उन्मूलन ऑटोएन्कोडर्स
3.8.4. ऑटोमेटिक कलरिंग ऑटोएन्कोडर

3.9. जेनरेटिव अड्वॅरसरीअल नेटवर्क्स (जीएएनएस)

3.9.1. जेनरेटिव अड्वॅरसरीअल नेटवर्क्स (जीएएनएस)
3.9.2. डीसीजीएएन आर्किटेक्चर
3.9.3. कंडीशनल जीएएनआर्किटेक्चर

3.10. उन्नत जनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क

3.10.1. समस्या का अवलोकन
3.10.2. डबल्यूजीएएन
3.10.3. एलएसजीएएन
3.10.4. एसीजीएएन

आपके पास कई दृश्य-श्रव्य प्रारूपों में मल्टीमीडिया सामग्रियों के संग्रह तक पहुंच होगी जो गतिशीलता के साथ आपके सीखने को मजबूत करेगी”