आप इस 100% ऑनलाइन कार्यक्रम की बदौलत मुख्य प्रकार की सीएनएन परतों में महारत हासिल कर लेंगे और छवियों के बड़े हिस्से की पहचान कर लेंगे”

कन्वेन्शनल नेटवर्क्स नेखुद को कंप्यूटर विज़न के क्षेत्र में एक बहुमुखी उपकरण के रूप में स्थापित किया है। इसका महत्व स्वचालित और कुशल तरीके से छवियों या वीडियोका विश्लेषण, समझने और संसाधित करने की क्षमता में निहित है। इसके अनुप्रयोगों की विविधता के बीच, यह किसी व्यक्ति के चेहरे की विशेषताओंका विश्लेषण करके और उनकी पहचान सत्यापित करने के लिए डेटाबेस के साथ तुलना करके बायोमेडिकल प्रमाणीकरण में अपनी प्रासंगिकता को उजागर करता है। यह हवाई अड्डेकी सुरक्षा या इमारतों में पहुंच नियंत्रण जैसे पहलुओं में अपरिहार्य है।

इस संदर्भ में, TECH एक स्नातकोत्तर डिप्लोमा विकसित कर रहा है, जो व्यापक रूप से कंप्यूटर विज़न में प्रयुक्त डीप लर्निंग को संबोधित करेगा। पैटर्न को पहचानने और विशिष्ट विश्लेषण कार्यों को करने के महत्व को देखते हुए, पाठ्यक्रम मशीन लर्निंग के उपयोग पर प्रकाश डालेगा। इसी तरह, पाठ्यक्रम न्यूरल नेटवर्क के निर्माण के पूरे चक्र को संबोधित करेगा, इसके सीखने और सत्यापन पर सावधानीपूर्वक ध्यान देगा। दूसरी ओर, छात्र ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और ट्रैकिंग केलिए सबसे उन्नत रणनीतियाँ सीखेंगे। इसके अनुरूप, वे इंटरसेक्शन ओवर यूनियन या कॉन्फिडेंस स्कोर सहित अत्याधुनिक मूल्यांकन मेट्रिक्स लागू करेंगे। 

दूसरी ओर, सामग्री की महारत को मजबूत करने के लिए, यह विश्वविद्यालय कार्यक्रम क्रांतिकारी रीलर्निंग प्रणाली लागू करता है। TECH इस शिक्षण मॉडल के उपयोग में अग्रणी है, जो जटिल अवधारणाओं को उनके प्राकृतिक और प्रगतिशील पुनरावृत्ति के माध्यम से आत्मसात करने को बढ़ावा देता है। इस तरह, छात्रों को पारंपरिक याद रखने जैसी जटिल तकनीकों कासहारा नहीं लेना पड़ता है। इस पंक्ति में, कार्यक्रम इन्फोग्राफिक्स, इंटरैक्टिव सारांश या व्याख्यात्मक वीडियो जैसे विभिन्न प्रारूपोंमें सामग्रियों का भी उपयोग करता है। यह सब एक सुविधाजनक 100% ऑनलाइन मोड में है, जो छात्रों को उनकी जिम्मेदारियों और व्यक्तिगत परिस्थितियों के अनुसार अपने शेड्यूल को समायोजित करने की अनुमति देता है। 

फोर्ब्स के अनुसार दुनिया की सर्वश्रेष्ठ डिजिटल यूनिवर्सिटी TECH की बदौलत ट्रैकिंग एल्गोरिदम के मूल्यांकन मेट्रिक्स में गहराई से जाने”

यह कंप्यूटर विज़न में प्रयुक्त डीप लर्निंगमें पदार्थ चित्रकार में स्नातकोत्तर डिप्लोमा पूर्ण और अद्यतित कार्यक्रम शामिल है। सबसे महत्वपूर्ण विशेषताओं में शामिल हैं:

• डीप लर्निंग, 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 लर्निंग को बेहतर बनाने के लिए स्व-मूल्यांकन प्रक्रिया को अंजाम दिया 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

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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 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। इस उद्देश्य के लिए, छात्र को प्रसिद्ध और अनुभवी विशेषज्ञों द्वारा बनाई गई एक अभिनव इंटरैक्टिव वीडियो कार्यप्रणाली द्वारा सहायता प्रदान की जाएगी।

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याद रखने के बारे में भूल जाइए” रीलर्निंग प्रणाली के साथ आप अवधारणाओं को प्राकृतिक और प्रगतिशील तरीके से एकीकृत करेंगे"

इस अध्ययन योजना में 3 पूर्ण मॉड्यूल शामिल हैं, जिन्हें आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस केसच्चे विशेषज्ञों द्वारा डिज़ाइन किया गया है। इसलिए, उपदेशात्मक सामग्री न्यूरल नेटवर्क मूल्यांकन मेट्रिक्स, सीएनएन परतोंके प्रकार और नियमितीकरण के साथ प्रशिक्षण में नवीनतम नवाचारों की पेशकश करेगी। इसके अलावा, छात्र वस्तु पहचान में सबसे उन्नत उपकरणों को प्रभावी ढंग से संभालने के लिए नए कौशल हासिल करेंगे। कार्यक्रम में वास्तविक मामलों काविश्लेषण और सिम्युलेटेड शिक्षण वातावरण में जटिल स्थितियों का समाधान शामिल होगा। स्नातक अपनी गतिविधियोंके दौरान आने वाली किसी भी चुनौती से निपटने के लिए तैयार रहेंगे। 

एक विशेषज्ञ पाठ्यक्रम और शीर्ष-स्तरीय शिक्षण सामग्री एक सफल करियर की कुंजी हैं”

मॉड्यूल 1. डीप लर्निंग 

1.1. आर्टिफ़िशियल इन्टेलिजन्स

1.1.1. मशीन लर्निंग
1.1.2. डीप लर्निंग
1.1.3. डीप लर्निंग में अचानक वृद्धि अभी क्यों

1.2. तंत्रिका नेटवर्क

1.2.1. डीप न्यूरल नेटवर्क
1.2.2. न्यूरल नेटवर्क का उपयोग
1.2.3. लीनियर रिग्रेशन और परसेप्ट्रॉन
1.2.4. अग्रगामी प्रसार
1.2.5. बैकप्रोपेगेशन
1.2.6. फ़ीचर वेक्टर

1.3. लॉस फंक्शन

1.3.1. लॉस फंक्शन
1.3.2. लॉस फंक्शन के प्रकार
1.3.3. लॉस फंक्शन के विकल्प

1.4. सक्रियण कार्य

1.4.1. सक्रियण कार्य
1.4.2. रेखीय कार्य
1.4.3. अरेखीय कार्य
1.4.4. आउटपुट बनाम हिडन लेयर एक्टिवेशन फ़ंक्शंस

1.5. नियमितीकरण और सामान्यीकरण

1.5.1. नियमितीकरण और सामान्यीकरण
1.5.2. ओवरफिटिंग और डेटा ऑग्मेंटेशन
1.5.3. नियमितीकरण के तरीके: एल1, एल2 और ड्रॉपआउट
1.5.4. नियमितीकरण के तरीके: बैच, भार, परत

1.6. ऑप्टीमाईजेशन

1.6.1. ग्रैडीअन्ट डिसेन्ट
1.6.2. स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट
1.6.3. मिनी बैच ग्रेडिएंट डिसेंट
1.6.4. गति
1.6.5. एडम

1.7. हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग और भार

1.7.1. हाइपरपैरामीटर
1.7.2. बैच का आकार बनाम सीखने की दर बनाम चरण क्षय
1.7.3. भार

1.8. न्यूरल नेटवर्क का मूल्यांकन मेट्रिक्स

1.8.1. यथार्थता
1.8.2. डाइस गुणांक
1.8.3. संवेदनशीलता बनाम विशिष्टता / स्मरण बनाम सटीकता
1.8.4. आरओसी वक्र (एयूसी)
1.8.5. एफ1-स्कोर
1.8.6. मैट्रिक्स कन्फ्यूजन
1.8.7. क्रॉस सत्यापन

1.9. फ्रेमवर्क और हार्डवेयर

1.9.1. टेंसर फ्लो
1.9.2. पाइटॉर्च
1.9.3. कैफ़े
1.9.4. केरस
1.9.5. प्रशिक्षण चरण के लिए हार्डवेयर

1.10. एक तंत्रिका नेटवर्क का निर्माण- प्रशिक्षण और सत्यापन

1.10.1. डेटासेट
1.10.2. नेटवर्क निर्माण
1.10.3. शिक्षा
1.10.4. परिणामों का विज़ुअलाइज़ेशन

मॉड्यूल 2. कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क और इमेज क्लासिफिकेशन

2.1. कनवल्शन न्यूरल नेटवर्क्स 

2.1.1. परिचय
2.1.2. कनवल्शन
2.1.3. सीएनएन बिल्डिंग ब्लॉक्स

2.2. सीएनएन परतों के प्रकार 

2.2.1. कनवल्शन 
2.2.2. सक्रियण
2.2.3. बैच का सामान्यीकरण 
2.2.4. पोलिंग
2.2.5. पूर्ण कनेक्शन 

2.3. मेट्रिक्स

2.3.1. मैट्रिक्स कन्फ्यूजन 
2.3.2. यथार्थता 
2.3.3. परिशुद्धता 
2.3.4. याद करना
2.3.5. एफ1 स्कोर 
2.3.6. आरओसी, कर्व 
2.3.7. एयूसी

2.4. मुख्य वास्तुकला 

2.4.1. एलेक्सनेट
2.4.2. वीजीजी 
2.4.3. रेसनेट 
2.4.4. गूगललेनेट

2.5. इमेज वर्गीकरण 

2.5.1. परिचय
2.5.2. डेटा विश्लेषण 
2.5.3. डेटा तैयारी 
2.5.4. मॉडल प्रशिक्षण 
2.5.5. मॉडल सत्यापन

2.6. सीएनएन प्रशिक्षण के लिए व्यावहारिक विचार 

2.6.1. अनुकूलक चयन
2.6.2. लर्निंग रेट अनुसूची
2.6.3. प्रशिक्षण पाइपलाइन की जाँच करें 
2.6.4. नियमितीकरण के साथ प्रशिक्षण

2.7. डीप लर्निंग में सर्वोत्तम अभ्यास 

2.7.1. ट्रांसफर लर्निंग
2.7.2. फ़ाइन ट्यूनिंग
2.7.3. डेटा संवर्धन

2.8. सांख्यिकीय डेटा मूल्यांकन 

2.8.1. डेटासेट्स की संख्या
2.8.2. लेबलों की संख्या 
2.8.3. इमेज की संख्या 
2.8.4. डेटा संतुलन

2.9. परिनियोजन

2.9.1. मॉडल सहेजना और लोड करना
2.9.2. ओनक्स
2.9.3. अनुमान

2.10. केस स्टडीस इमेज वर्गीकरण

2.10.1. डेटा विश्लेषण और तैयारी
2.10.2. ट्रेनिंग पाइपलाइन का परीक्षण
2.10.3. मॉडल प्रशिक्षण
2.10.4. मॉडल सत्यापन

मॉड्यूल 3. ऑब्जेक्ट डिटेक्शन

3.1. ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और ट्रैकिंग

3.1.1. ऑब्जेक्ट डिटेक्शन
3.1.2. केस का उपयोग
3.1.3. ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग
3.1.4. केस का उपयोग
3.1.5. अवरोधन, कठोर और गैर-कठोर मुद्राएँ

3.2. मूल्यांकन मेट्रिक्स

3.2.1. आईओयू - इंटरसेक्शन ओवर यूनियन
3.2.2. कॉन्फिडेंस स्कोर
3.2.3. याद करना
3.2.4. परिशुद्धता
3.2.5. स्मरण-परिशुद्धता कर्व
3.2.6. औसत अर्थ परिशुद्धता (एमएपी)

3.3. पारंपरिक विधियाँ

3.2.1. आईओयू - इंटरसेक्शन ओवर यूनियन
3.2.2. कॉन्फिडेंस स्कोर
3.2.3. याद करना
3.2.4. परिशुद्धता

3.4. डेटासेट

3.4.1. पास्कल वीसी
3.4.2. एमएस कोको
3.4.3. इमेजनेट (2014)
3.4.4. एमओटीए चेलेंज

3.5. टू शॉट ऑब्जेक्ट डिटेक्टर

3.5.1. आर-सीएनएन
3.5.2. फास्ट आर-सीएनएन
3.5.3. फास्टर आर-सीएनएन
3.5.4. मास्क आर- सीएनएन

3.6. सिंगल शॉट ऑब्जेक्ट डिटेक्टर

3.6.1. एसएसडी
3.6.2. वाईओएलओ
3.6.3. रेटिनानेट
3.6.4. सेंटरनेट
3.6.5. एफिशेन्टडेट

3.7. बैकबोन्स

3.7.1. वीजीजी
3.7.2. रेसनेट
3.7.3. मोबाइलनेट
3.7.4. शफ़लनेट
3.7.5. डार्कनेट

3.8. ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग

3.8.1. क्लासिकल दृष्टिकोण
3.8.2. पार्टिकुलेट फ़िल्टर
3.8.3. कलमेन
3.8.4. सॉर्ट ट्रैकर
3.8.5. डीप सॉर्ट

3.9. परिनियोजन

3.9.1. कंप्यूटिंग प्लेटफार्म
3.9.2. बेकबोन का चयन
3.9.3. फ्रेमवर्क का चयन
3.9.4. मॉडल अनुकूलन
3.9.5. मॉडल संस्करण

3.10. अध्ययन: लोगों का पता लगाना और ट्रैकिंग करना

3.10.1. लोगों का पता लगाना
3.10.2. लोगों पर निगरानी
3.10.3. पुन: पहचान
3.10.4. भीड़ में लोगों की गिनती करना

एक प्रशिक्षण कार्यक्रम जिसकी विशेषता इसके लचीलेपन, कार्यक्रम की स्वतंत्रता और 24 घंटे की उपलब्धता है। अभी दाखिला लें”