विश्वविद्यालयीय उपाधि
प्रस्तुति
इस प्रोग्राम की रीलर्निंग प्रणाली आपको छवियों में वस्तुओं का पता लगाने के लिए मास आरसीएनएन के कार्यान्वयन में त्वरित प्रगति करने में मदद करेगी”
डीप लर्निंग के क्षेत्र में, मूल्यांकन मेट्रिक्स मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन को मापने और मात्रा निर्धारित करने के लिए मौलिक उपकरण हैं। इस तरह, पेशेवर उनका उपयोग उस कार्य में मॉडल की दक्षता और गुणवत्ता दोनों का मूल्यांकन करने के लिए करते हैं, जिसके लिए वे विशिष्ट हैं। बदले में, ये सिस्टम कंपनियों को प्रगति की निगरानी करने, रुझानों की पहचान करने और उनकी प्रक्रियाओं के प्रदर्शन में सुधार लाने के उद्देश्य से निरंतर समायोजन करने में सक्षम बनाते हैं। परिणामस्वरूप, कंपनियां अपने व्यवसाय को बेहतर बनाने और बाज़ार में खुद को अलग करने के अवसर देखती हैं।
इसकी बढ़ती प्रासंगिकता को देखते हुए, TECH कंप्यूटर विज़न में गहन शिक्षण के साथ सेग्मेंटेशन में एक अग्रणी स्नातकोत्तर सर्टिफिकेट लागू करता है। इसका उद्देश्य पेशेवरों के लिए नवीन परियोजनाओं को पूरा करने के लिए नए कौशल और टूल्स हासिल करना है। इसलिए, पाठ्यक्रम विभिन्न माप विधियां प्रदान करेगा जैसे कि पासा गुणांक और पिक्सेल सटीकता इसी तरह, पाठ्यक्रम लागत कार्यों में गहराई से शामिल होगा, जिससे स्नातक मॉडल को प्रभावी ढंग से सीख सकें। इसी तरह, कार्यक्रम छात्रों को त्रि-आयामी वातावरण की सटीक समझ हासिल करने और सूचित निर्णय लेने की सुविधा प्रदान करने के लिए प्वाइंट क्लाउड सेग्मेंटेशन में गहराई से उतरेगा।
चूंकि यह विश्वविद्यालय कार्यक्रम 100% ऑनलाइन पद्धति के माध्यम से विकसित किया गया है, इसलिए विशेषज्ञों को अपने अपडेट को अपने बाकी व्यक्तिगत और व्यावसायिक दायित्वों के साथ संयोजित करने का अवसर मिलेगा। यह पेशेवरों के लिए एक गुणवत्ता कार्यक्रम का अध्ययन करने का एक आदर्श अवसर है, जिसमें उनके शेड्यूल और मूल्यांकन कालक्रम की योजना बनाने की लचीलापन है। वर्चुअल प्लेटफॉर्म पर होस्ट की गई उपदेशात्मक सामग्री को देखने के लिए छात्रों को इंटरनेट एक्सेस के साथ एक इलेक्ट्रॉनिक उपकरण की आवश्यकता होगी।
डीप लर्निंग के साथ सेग्मेंटेशन में महारत हासिल करने से स्वास्थ्य सेवा, प्रौद्योगिकी और ऑटोमोटिव जैसे व्यावसायिक क्षेत्रों में करियर के कई अवसर खुलेंगे”
यह कंप्यूटर विज़न में डीप लर्निंग के साथ सेग्मेंटेशन में स्नातकोत्तर सर्टिफिकेट बाजार का सबसे पूर्ण और अद्यतन कार्यक्रम प्रदान करता है। इसकी सबसे उल्लेखनीय विशेषताएं हैैं:कंप्यूटर विज्ञान और कंप्यूटर विज़न के विशेषज्ञों द्वारा प्रस्तुत केस स्टडीज़ का विकास:
- ग्राफिक, योजनाबद्ध और व्यावहारिक सामग्री जिसके साथ उन्हें बनाया गया है, उन विषयों पर वैज्ञानिक और व्यावहारिक जानकारी प्रदान करती है जो पेशेवर अभ्यास के लिए आवश्यक हैं
- व्यावहारिक अभ्यास जहां स्व-मूल्यांकन प्रक्रिया को अंजाम दिया जा सकता है सीखने में सुधार करें
- 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 प्रभावी ढंग से एसटीएफसीएन आर्किटेक्चर को संभालेंगे और मजबूत परिणाम प्राप्त करने के लिए स्थानिक और लौकिक दोनों सूचनाओं का लाभ उठाएंगे”
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 स्थित और प्रासंगिक शिक्षा प्रदान करेगी, यानी एक सिम्युलेटेड वातावरण जो वास्तविक परिस्थितियों में प्रशिक्षित करने के लिए कार्यक्रमबद्ध प्रशिक्षण प्रदान करेगा।
यह कार्यक्रम समस्या-आधारित शिक्षा के इर्द-गिर्द डिज़ाइन किया गया है, जिसके तहत पेशेवर को शैक्षणिक वर्ष के दौरान उत्पन्न होने वाली विभिन्न पेशेवर अभ्यास स्थितियों को हल करने का प्रयास करना चाहिए। इस उद्देश्य के लिए, छात्र को प्रसिद्ध और अनुभवी विशेषज्ञों द्वारा बनाई गई एक अभिनव इंटरैक्टिव वीडियो प्रणाली द्वारा सहायता प्रदान की जाएगी।
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”
आप TECH स्नातकोत्तर शिक्षात्म्क टूल की बदौलत गतिशील शिक्षण करेंगे, जिनमें व्याख्यात्मक वीडियो और संवादात्मक सारांश प्रमुख हैं”
पाठ्यक्रम
यह स्नातकोत्तर सर्टिफिकेट छात्रों को कंप्यूटर विज़न में डीप लर्निंग के साथ सेग्मेंटेशन के लिए एक व्यापक दृष्टिकोण प्रदान करेगा। इसे प्राप्त करने के लिए, अकादमिक यात्रा कार्यक्रम एफसीएन आर्किटेक्चर, डीप लैब या यू-नेट जैसे डीप लर्निंग टूल का उपयोग करके ऑब्जेक्ट डिटेक्शन को अच्छी तरह जानेगा। इसी तरह, पाठ्यक्रम में मूल्यांकन मेट्रिक्स का विस्तार से विश्लेषण किया जाएगा, जिससे स्नातक मॉडल की प्रभावशीलता की जांच कर सकें। इसलिए, पेशेवर पिक्सेल सटीकता, फोकल लॉस या पासा गुणांक जैसे सिस्टम को संभालने के लिए कौशल हासिल करेंगे। कार्यक्रम डेटा की अंतर्निहित संरचना की कल्पना करने और सार्थक पैटर्न की खोज करने के लिए स्व-व्यवस्थित मानचित्रों में भी गहराई से उतरेगा।
आप ओट्सु और रिडलेन जैसी विधियों से लेकर मूल छवि को बायनेराइज़ करके रुचि के क्षेत्रों को विभाजित करने तक थ्रेशोल्डिंग के अनुप्रयोग में महारत हासिल कर लेंगे”
मॉड्यूल 1. डीप लर्निंग के साथ इमेज सेग्मेंटेशन
1.1. ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और सेग्मेंटेशन
1.1.1. शब्दार्थ विभाजन
1.1.1.1. सिमेंटिक सेग्मेंटेशन उपयोग के मामले
1.1.2. त्वरित विभाजन
1.1.2.1. त्वरित विभाजन उपयोग के मामले
1.2. मूल्यांकन मेट्रिक्स
1.2.1. अन्य विधियों के साथ समानताएँ
1.2.2. पिक्सेल सटीकता
1.2.3. डाइस गुणांक (एफ़1 स्कोर)
1.3. लागत कार्य
1.3.1. डाइस लॉस
1.3.2. फोकल लॉस
1.3.3. टावर्सकी लॉस
1.3.4. अन्य कार्य
1.4. पारंपरिक सेग्मेंटेशन विधियाँ
1.4.1. ओत्सु और रिडलेन के साथ थ्रेसहोल्ड एप्लिकेशन
1.4.2. स्व-संगठित मानचित्र
1.4.3. जीएमएम-ईएम एल्गोरिथम
1.5. डीप लर्निंग को लागू करते हुए सिमेंटिक विभाजन एफ़सीएन
1.5.1. एफ़सीएन
1.5.2. आर्किटेक्चर
1.5.3. एफसीएन अनुप्रयोग
1.6. डीप लर्निंग को लागू करते हुए सिमेंटिक विभाजन यू-एनईटी
1.6.1. यू-एनईटी
1.6.2. आर्किटेक्चर
1.6.3. यू-एनईटी अनुप्रयोग
1.7. डीप लर्निंग को लागू करते हुए सिमेंटिक विभाजन डीप लैब
1.7.1. डीप लैब
1.7.2. आर्किटेक्चर
1.7.3. डीप लर्निंग अनुप्रयोग
1.8. डीप लर्निंग को लागू करते हुए त्वरित विभाजन आरसीएनएन मास्क
1.8.1. आरसीएनएन मास्क
1.8.2. आर्किटेक्चर
1.8.3. मास्क आरसीएनएन का अनुप्रयोग
1.9. वीडियो सेग्मेंटेशन
1.9.1. एसटीएफ़सीएन
1.9.2. सिमेंटिक वीडियो सीएनएन
1.9.3. क्लॉकवर्क कन्वेनेट्स
1.9.4. कम अव्यक्ता
1.10. प्वाइंट क्लाउड सेग्मेंटेशन
1.10.1. द प्वाइंट क्लाउड
1.10.2. पॉइंटनेट
1.10.3. ए-सीएनएन
TECH आपके शेड्यूल के अनुसार ढल जाता है, इसीलिए इसने एक लचीला और 100% ऑनलाइन विश्वविद्यालयों प्रोग्राम डिज़ाइन किया है”
कंप्यूटर विज़न में गहन शिक्षण के साथ सेगमेंटेशन में स्नातकोत्तर सर्टिफिकेट
TECH Global University द्वारा बनाए गए डीप लर्निंग के साथ सेगमेंटेशन में विशेष स्नातकोत्तर सर्टिफिकेट के साथ कंप्यूटर विज़न की रोमांचक दुनिया में खुद को डुबोएं और उन्नत इमेज विभाजन तकनीकों में महारत हासिल करें। तकनीकी नवाचार के प्रति जुनून रखने वाले छात्रों और पेशेवरों के लिए डिज़ाइन किया गया, यह कार्यक्रम इमेजेज को सटीक और कुशलता से विभाजित करने के लिए गहन शिक्षण एल्गोरिदम के उपयोग में गहरी जानकारी प्रदान करता है। पूरी तरह से ऑनलाइन वितरित एक अभिनव पाठ्यक्रम के माध्यम से, आप सिमेंटिक सेगमेंटेशन से लेकर उदाहरण सेगमेंटेशन, समोच्च सेगमेंटेशन तक, इमेज विभाजन के मूल सिद्धांतों का पता लगाएंगे। आप सीखेंगे कि कैसे ये तकनीकें आगे के विश्लेषण और प्रसंस्करण के लिए एक इमेज को सार्थक क्षेत्रों में विभाजित कर सकती हैं। इसके अलावा, आप इमेज विभाजन में गहन शिक्षण और दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क की शक्ति में महारत हासिल करेंगे। आप सीखेंगे कि कैसे ये नेटवर्क इमेजेज की दृश्य विशेषताओं को स्वचालित रूप से सीख सकते हैं और सटीक और विस्तृत विभाजन करने के लिए उनका उपयोग कर सकते हैं।
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कंप्यूटर विज़न में डीप लर्निंग के साथ सेगमेंटेशन में इस स्नातकोत्तर सर्टिफिकेट में, आप यू-नेट, मास्क आर-सीएनएन और डीपलैब जैसे इमेज सेगमेंटेशन में उपयोग किए जाने वाले उन्नत आर्किटेक्चर और मॉडल का पता लगाएंगे। आप जानेंगे कि कैसे ये नेटवर्क इमेज विभाजन में विशिष्ट चुनौतियों का समाधान कर सकते हैं और विभिन्न अनुप्रयोगों में प्रदर्शन में सुधार कर सकते हैं। इसके अलावा, आप विभाजन गुणवत्ता और सटीकता में सुधार के लिए इमेज प्रीप्रोसेसिंग और पोस्टप्रोसेसिंग तकनीक सीखेंगे। आप जानेंगे कि बेहतर अंतिम परिणामों के लिए इमेज कलाकृतियों को कैसे ठीक किया जाए, कंट्रास्ट में सुधार किया जाए और विभाजन परिणामों को सुचारू किया जाए। अंत में, आप चिकित्सा, रोबोटिक्स, कृषि, सुरक्षा और अन्य सहित विभिन्न उद्योगों में इमेज विभाजन के विभिन्न व्यावहारिक अनुप्रयोगों में गहराई से उतरेंगे। आप जानेंगे कि कैसे ये प्रौद्योगिकियाँ संपूर्ण उद्योगों को बदल रही हैं और नवाचार के नए अवसर पैदा कर रही हैं। और अधिक सीखना चाहते हैं? अभी नामांकन करें और कंप्यूटर विज़न में उत्कृष्टता की ओर अपनी यात्रा शुरू करें। हम आगे आपसे मिलंगे!