प्रस्तुति

एक स्नातकोत्तर सर्टिफिकेट जो आपको कंप्यूटर विज़न की ओर ले जाएगा, एक ऐसा क्षेत्र जिसमें हाल के वर्षों में एक महान बदलाव आई है। पीछे न रहें, अभी नामांकन करें”

आईटी पेशेवरों के लिए लक्षित यह स्नातकोत्तर सर्टिफिकेट रोबोटिक्स में कंप्यूटर विज़न पर गहन अध्ययन करता है, जिसमें छवि प्रसंस्करण और विश्लेषण पर विशेष जोर दिया जाता है। रोबोटिक्स में एक विशेषज्ञ शिक्षण टीम द्वारा सिखाया गया एक उन्नत ज्ञान, जो छात्रों को एक मशीन की गतिशीलता और स्वायत्तता में सुधार करने के लिए सही काम के महत्व को दिखाएगा।

एक ऑनलाइन शिक्षण जो रोबोटिक नेविगेशन की जटिल दुनिया पर केंद्रित होगा। एक ऐसी शिक्षा जिसमें छात्र रोबोटिक्स के क्षेत्र में वैज्ञानिक समुदाय द्वारा मशीनों द्वारा एकत्रित आंकड़ों को संसाधित करने के लिए उपयोग की जाने वाली विभिन्न तकनीकों को पूरी तरह से जान सकेंगे, ताकि रोबोट के निर्णय लेने के लिए सबसे उपयोगी जानकारी प्राप्त की जा सके। इसमें लर्निंग सिस्टम पर आधारित विजन तकनीकों, न्यूरल नेटवर्क्स के उपयोग, विशेष रूप से डीप न्यूरल नेटवर्क्स पर भी गहन चर्चा की जाएगी, जिसने कंप्यूटर विजन के उपयोग के तरीके में नवीन बदलाव किया है।

यह कार्यक्रम सैद्धांतिक-व्यावहारिक दृष्टिकोण के साथ सबसे अद्यतन मल्टीमीडिया विषय-वस्तु के साथ छात्रों को ऐसी शिक्षा प्रदान करेगा जो उन्हें एक ऐसे क्षेत्र में अपने पेशेवर करियर में प्रगति करने में सक्षम बनाएगा जो हाल के वर्षों में विकसित हुआ है और जिसकी भविष्य की संभावनाएं सकारात्मक हैं। इसलिए, यह गुणवत्तापूर्ण और परिवर्तनशील शिक्षा प्राप्त करने का एक उत्कृष्ट अवसर है। छात्रों को पूरे पाठ्यक्रम तक पहुंचने के लिए इंटरनेट कनेक्शन के साथ केवल एक इलेक्ट्रॉनिक डिवाइस की आवश्यकता होती है, बिना किसी निश्चित कार्यक्रम के, और उनकी आवश्यकताओं के अनुसार शिक्षण भार को वितरित करने की आसानी के साथ। 

रोबोटिक्स में सबसे अद्यतन मल्टीमीडिया विषय-वस्तु आपके लिए 24 घंटे उपलब्ध है, इसलिए आप जब चाहें और जहां चाहें इसका उपयोग कर सकते हैं”

यह रोबोटिक्स में कंप्यूटर विज़न एल्गोरिदम:छवि प्रसंस्करण और विश्लेषण में स्नातकोत्तर सर्टिफिकेट बाजार का सबसे पूर्ण और अद्यतन कार्यक्रम प्रदान करता है। इसकी सबसे उल्लेखनीय विशेषताएं हैैं:

  • रोबोटिक इंजीनियरिंग के विशेषज्ञों द्वारा प्रस्तुत केस स्टडीस
  • ग्राफिक, योजनाबद्ध और व्यावहारिक विषय-वस्तु जिसके साथ वे बनाए गए हैं, पेशेवर अभ्यास के लिए आवश्यक विषयों पर वैज्ञानिक और व्यावहारिक जानकारी प्रदान करते हैं
  • व्यावहारिक अभ्यास जहां सीखने में सुधार के लिए स्व-परीक्षा का उपयोग किया जा सकता है
  • इसमें नवीन प्रणालीयों पर विशेष जोर दिया गया है
  • सैद्धांतिक पाठ, विशेषज्ञ से प्रश्न, विवादास्पद विषयों पर बहस मंच और व्यक्तिगत प्रतिबिंब कार्य
  • वह विषय - वस्तु जो इंटरनेट कनेक्शन के साथ किसी भी स्थिर या पोर्टेबल डिवाइस से पहुंच योग्य है

इस स्नातकोत्तर सर्टिफिकेट के साथ मोबाइल रोबोटिक्स में स्थानीयकरण और मानचित्रण के लिए सीखने की तकनीकों में उन्नत ज्ञान प्राप्त करें”

कार्यक्रम के शिक्षण स्टाफ में उस क्षेत्र के पेशेवर शामिल हैं जो इस शैक्षिक कार्यक्रम में अपने कार्य अनुभव का योगदान करते हैं, साथ ही प्रमुख समाजों और प्रतिष्ठित विश्वविद्यालयों के प्रसिद्ध विशेषज्ञ भी शामिल हैं।

नवीनतम शैक्षिक प्रौद्योगिकी के साथ विकसित की गई मल्टीमीडिया विषय-वस्तु, पेशेवर को स्थित और गहन शिक्षा प्रदान करेगी, यानी एक अनुरूपित वातावरण जो वास्तविक परिस्थितियों में प्रशिक्षित करने के लिए कार्यक्रमबद्ध प्रशिक्षण प्रदान करेगा।

यह कार्यक्रम समस्या-आधारित शिक्षा पर आधारित है, जिसके तहत पेशेवर को शैक्षणिक वर्ष के दौरान उत्पन्न होने वाली विभिन्न पेशेवर अभ्यास स्थितियों को हल करने का प्रयास करना होगा। इस उद्देश्य के लिए, छात्रों को प्रसिद्ध और अनुभवी विशेषज्ञों द्वारा निर्मित एक अभिनव , इंटरैक्टिव वीडियो सिस्टम द्वारा सहायता प्रदान की जाएगी।

6 सप्ताह के दौरान आप 3D सेगमेंटेशन के लिए सबसे अधिक उपयोग की जाने वाली तकनीकों और उपकरणों को सीखेंगे"

आप डीप न्यूरल नेटवर्क्स और उद्योग 4.0 में उनके अनुप्रयोग में उन्नत ज्ञान प्राप्त करेंगे"

पाठ्यक्रम

इस स्नातकोत्तर सर्टिफिकेट में 180 शिक्षण घंटे शामिल हैं, जहां छात्र वीडियो सारांश, विशेष पाठन और वास्तविक मामलों से युक्त अद्यतन पाठ्यक्रम के साथ रोबोटिक्स में कंप्यूटर विज़न के क्षेत्र में गहन अध्ययन कर सकते हैं। यह सब आपको छवियों के प्रसंस्करण और विश्लेषण में गहराई से जाने, ऑप्टिकल सेंसर, 3 डी विजन सिस्टम, रोबोट में स्थानीयकरण या पर्यावरण सीखने के विभिन्न तरीकों को स्थापित करने के लिए उपयोग की जाने वाली मुख्य तकनीकों को सीखने की अनुमति देगा। रीलर्निंग प्रणाली, जिसे TECH अपने प्रत्येक कार्यक्रम में लागू करता है, ज्ञान की नींव को अधिक प्राकृतिक और प्रगतिशील तरीके से स्थापित करेगी।

रीलर्निंग शिक्षण प्रणाली, जिसे TECH अपने कार्यक्रमों में लागू करता है, आपको अध्ययन के लंबे घंटों को कम करने की अनुमति देगा”

मॉड्यूल 1. रोबोटिक्स में दृष्टि तकनीकें: छवि प्रसंस्करण और विश्लेषण

1.1. कंप्यूटर दृष्टि

1.1.1. कंप्यूटर दृष्टि
1.1.2. कंप्यूटर विज़न सिस्टम के तत्व
1.1.3. गणितीय उपकरण

1.2. रोबोटिक्स के लिए ऑप्टिकल सेंसर

1.2.1. निष्क्रिय ऑप्टिकल सेंसर
1.2.2. सक्रिय ऑप्टिकल सेंसर
1.2.3. गैर-ऑप्टिकल सेंसर

1.3. चित्र अधिग्रहण

1.3.1. छवि प्रतिनिधित्व
1.3.2. कलर स्पसेस
1.3.3. डिजिटल प्रक्रिया

1.4. छवि ज्यामिति

1.4.1. लेंस मॉडल
1.4.2. कैमरा मॉडल
1.4.3. कैमरा कैलिब्रेशन

1.5. गणितीय उपकरण

1.5.1. एक छवि का हिस्टोग्राम
1.5.2. कॉन्वोलूशन
1.5.3. फूरियर रूपांतरण

1.6. छवि प्रीप्रोसेसिंग

1.6.1. शोर विश्लेषण
1.6.2. छवि स्मूथिंग
1.6.3. छवि एन्हांसमेंट

1.7. इमेज सेगमेंटेशन

1.7.1. कंटूर-आधारित तकनीकें
1.7.3. हिस्टोग्राम-आधारित तकनीकें
1.7.4. रूपात्मक संचालन

1.8. इमेज विशेषता पहचान

1.8.1. रुचि बिंदु पहचान
1.8.2. फ़ीचर विवरण
1.8.3. फ़ीचर मिलान

1.9. 3 डी विज़न सिस्टम

1.9.1. 3 डी धारणा
1.9.2. छवियों के बीच फ़ीचर मिलान
1.9.3. मल्टीपल व्यू ज्योमेट्री

1.10. कंप्यूटर विज़न आधारित स्थानीयकरण

1.10.1. रोबोट स्थानीयकरण समस्या
1.10.2. विज़ुअल ओडोमेट्री
1.10.3. संवेदी संलयन

मॉड्यूल 2. मशीन लर्निंग के साथ रोबोट दृश्य बोध प्रणाली

2.1. कंप्यूटर विज़न पर लागू अप्रशिक्षित शिक्षण विधियाँ

2.1.1. क्लस्टरिंग
2.1.2. पीसीए
2.1.3. निकटतम पड़ोसी
2.1.4. समानता और मैट्रिक्स अपघटन

2.2. कंप्यूटर विज़न पर लागू पर्यवेक्षित शिक्षण विधियाँ

2.2.1. "शब्दों का थैला" अवधारणा
2.2.2. सपोर्ट वेक्टर मशीन
2.2.3. लेटेंट डिरिचलेट आवंटन
2.2.4. तंत्रिका नेटवर्क

2.3. डीप न्यूरल नेटवर्क: संरचनाएं, बैकबोन और ट्रांसफर लर्निंग

2.3.1. फ़ीचर जनरेटिंग लेयर्स

2.3.3.1. वीजीजी
2.3.3.2. डेंसनेट
2.3.3.3. रेसनेट
2.3.3.4. इंसेप्शन
2.3.3.5. गूगलनेट

2.3.2. स्थानांतरण सीखना
2.3.3. प्रशिक्षण के लिए डेटा तैयार करना

2.4. डीप लर्निंग के साथ कंप्यूटर विज़न आई: पहचान और विभाजन

2.4.1. योलो और एसएसडी के अंतर और समानताएँ
2.4.2. यूनेट
2.4.3. अन्य संरचनाएँ

2.5. डीप लर्निंग के साथ कंप्यूटर विज़न II: जेनरेटिव अड्वॅरसरीअल नेटवर्क्स

2.5.1. जीएएन का उपयोग करके इमेज सुपर-रिज़ॉल्यूशन
2.5.2. यथार्थवादी छवियों का निर्माण
2.5.3. दृश्य समझ

2.6. मोबाइल रोबोटिक्स में स्थानीयकरण और मानचित्रण के लिए तकनीक सीखना

2.6.1. लूप क्लोजर डिटेक्शन और रीलोकेशन
2.6.2. मैजिक लीप. सुपर पॉइंट और सुपर ग्लू
2.6.3. मोनोकुलर से गहराई

2.7. बायेसियन अनुमान और 3डी मॉडलिंग

2.7.1. बायेसियन मॉडल और "क्लासिकल" लर्निंग
2.7.2. गॉसियन प्रक्रियाओं (जीपीआईएस) के साथ निहित सतहें
2.7.3. जीपीआईएस का उपयोग करके 3डी विभाजन
2.7.4. 3डी सतह मॉडलिंग के लिए तंत्रिका नेटवर्क

2.8. डीप न्यूरल नेटवर्क के एंड-टू-एंड अनुप्रयोग

2.8.1. एंड-टू-एंड सिस्टम. व्यक्ति की पहचान का उदाहरण ?
2.8.2. दृश्य सेंसर के साथ ऑब्जेक्ट हेरफेर
2.8.3. दृश्य सेंसर के साथ गति निर्माण और योजना

2.9.  डीप लर्निंग एल्गोरिदम के विकास में तेजी लाने के लिए क्लाउड टेक्नोलॉजीज

2.9.1.  डीप लर्निंगके लिए जीपीयू का उपयोग
2.9.2. गूगल कोलाब के साथ एजाइल डेवलपमेंट
2.9.3. रिमोट जीपीयू, गूगल क्लाउड और एडब्ल्यूएस

2.10. वास्तविक अनुप्रयोगों में न्यूरल नेटवर्क की तैनाती

2.10.1. अंतः स्थापित प्रणालियाँ
2.10.2. तंत्रिका नेटवर्क की तैनाती. उपयोग
2.10.3. परिनियोजन में नेटवर्क अनुकूलन, टेंसरआरटी के साथ उदाहरण

आपके व्यावसायिक विकास को बढ़ावा देने के लिए एक अद्वितीय, महत्वपूर्ण और निर्णायक प्रशिक्षण अनुभव"

रोबोटिक्स में कंप्यूटर विज़न एल्गोरिदम:छवि प्रसंस्करण और विश्लेषण में  स्नातकोत्तर सर्टिफिकेट

कंप्यूटर विज़न एल्गोरिदम तकनीकों और प्रक्रियाओं के एक सेट को संदर्भित करता है जिसका उपयोग छवियों का विश्लेषण करने और उनसे मूल्यवान जानकारी निकालने के लिए किया जाता है। रोबोटिक्स में, इन एल्गोरिदम को रोबोट को अपने पर्यावरण को "देखने" और समझने में सक्षम बनाने के लिए लागू किया जाता है, और इस प्रकार निर्णय लेने और कार्यों को स्वायत्त और बुद्धिमानी से करने में सक्षम बनाता है।

रोबोटिक्स में कंप्यूटर विज़न इमेज प्रोसेसिंग और विश्लेषण में विशेषज्ञता।

रोबोटिक्स में, कंप्यूटर विज़न एल्गोरिदम का उपयोग विभिन्न कार्यों के लिए इमेज प्रोसेसिंग और विश्लेषण में किया जाता है: ऑब्जेक्ट स्थानीयकरण: विज़न एल्गोरिदम रोबोट को उनके वातावरण में ऑब्जेक्ट्स का पता लगाने और उन्हें स्थानीयकृत करने में मदद करते हैं, जिससे वे उनके साथ प्रभावी ढंग से बातचीत कर पाते हैं। उदाहरण के लिए, रोबोट कन्वेयर बेल्ट पर ऑब्जेक्ट्स का पता लगा सकते हैं और उन्हें स्वायत्त रूप से हटा सकते हैं। पैटर्न पहचान: एल्गोरिदम का उपयोग छवियों में विशिष्ट पैटर्न, जैसे आकार, रंग या बनावट को पहचानने के लिए भी किया जाता है। यह उन स्थितियों में उपयोगी है जहाँ रोबोट को अपना कार्य करने के लिए अपने वातावरण में कुछ ऑब्जेक्ट्स या विशेषताओं की पहचान करने की आवश्यकता होती है। चलती वस्तुओं को ट्रैक करना: विज़न एल्गोरिदम रोबोट को चलती वस्तुओं को ट्रैक करने की भी अनुमति देते हैं। यह विशेष रूप से असेंबली लाइन पर भाग निरीक्षण जैसे अनुप्रयोगों में उपयोगी है, जहाँ रोबोट को किसी भी दोष का पता लगाने के लिए चलती भागों का अनुसरण करने की आवश्यकता होती है। छवि विश्लेषण: विज़न एल्गोरिदम का उपयोग छवियों का विश्लेषण करने और विशिष्ट जानकारी निकालने के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, रोबोट किसी भाग या उत्पाद में क्षति या दोषों का पता लगाने के लिए एक्स-रे छवियों का विश्लेषण कर सकते हैं।

टेक टेक्नोलॉजिकल यूनिवर्सिटी में हमारे पास यह यूनिवर्सिटी प्रोग्राम है जिसे रोबोटिक्स में एल्गोरिदम और इमेज प्रोसेसिंग और विश्लेषण तकनीकों के अध्ययन में विशेष ज्ञान प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसका उद्देश्य स्वायत्त सिस्टम विकसित करना है जो वास्तविक दुनिया में अनुभव, व्याख्या और कार्य कर सकते हैं। यह उन लोगों के लिए एक बेहतरीन विकल्प है जो विशेष कौशल हासिल करना चाहते हैं और इस क्षेत्र में एक सफल करियर बनाना चाहते हैं।