Il sistema Relearning di questa specializzazione ti porterà ad avanzare agilmente nell'implementazione di un Mas RCNN per rilevare oggetti nelle immagini"

Nel Deep Learning, le Metriche di Valutazione sono strumenti fondamentali per misurare e quantificare le prestazioni dei modelli di Machine Learning. In questo modo, i professionisti li utilizzano con l'obiettivo di valutare sia l'efficienza che la qualità dei modelli nel compito per il quale sono stati addestrati. A loro volta, questi sistemi consentono alle aziende di monitorare i progressi, l'identificazione delle tendenze e i continui adeguamenti volti a migliorare le prestazioni delle sue procedure. Le aziende hanno quindi l'opportunità di migliorare la propria attività e differenziarsi sul mercato.

Data la sua rilevanza ascendente, TECH implementa un pionieristico Corso universitario in Segmentazione con Deep Learning nella Visione Artificiale. Il suo scopo è quello di far acquisire ai professionisti nuove competenze e strumenti per realizzare progetti innovativi. Pertanto, il piano di studi fornirà vari metodi di misurazione come il Dice Coefficient e Pixel Accuracy. Inoltre, il programma approfondirà le funzioni di costo in modo che gli studenti addestrano i modelli in modo efficace. Allo stesso modo, la formazione approfondirà la segmentazione in nuvole di punti in modo che gli studenti acquisiscano una comprensione accurata degli ambienti tridimensionali e facilitino il processo decisionale informato.

Poiché questo corso universitario si sviluppa attraverso una metodologia 100% online, gli specialisti avranno l'opportunità di conciliare il loro aggiornamento con il resto dei loro obblighi personali e professionali. Si tratta di un'occasione ideale per i professionisti di seguire un programma di qualità, avendo la flessibilità sia di pianificare gli orari che di valutare i programmi. L'unica cosa di cui gli studenti avranno bisogno è un dispositivo elettronico con accesso a Internet per visualizzare il contenuto didattico ospitato sulla piattaforma virtuale.

La padronanza della Segmentazione con Deep Learning ti aprirà numerose opportunità di lavoro in settori aziendali come la salute, la tecnologia o l'automozione"

Questo Corso universitario in Segmentazione con Deep Learning nella Visione Artificiale possiede il programma educativo più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono:

• Lo sviluppo di casi pratici presentati da esperti in informatica e Visione Artificiale
• I contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni scientifiche e pratiche riguardo alle discipline mediche essenziali per l’esercizio della professione
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento
• La sua particolare enfasi sulle metodologie innovative 
• Lezioni teoriche, domande all'esperto e/o al tutor, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o mobile dotato di connessione a internet

Gestirai efficacemente l'architettura STFCN e sfrutterai sia le informazioni spaziali che temporali per ottenere risultati importanti"

Il personale docente comprende professionisti del settore, che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente. 

I contenuti multimediali, sviluppati in base alle ultime tecnologie educative, forniranno al professionista un apprendimento coinvolgente e localizzato, ovvero inserito in un contesto reale. 

La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato su Problemi, mediante il quale il professionista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il corso. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.  

Avrai una solida base per partecipare ai progetti di ricerca più importanti e sviluppare algoritmi innovativi"

Grazie agli strumenti didattici di TECH, tra cui video esplicativi o casi di studio, potrai godere di un apprendimento dinamico"

Questo Corso universitario fornirà agli studenti un approccio completo alla Segmentazione con Deep Learning nella Visione Artificiale Per raggiungere questo obiettivo, il percorso accademico approfondirà il rilevamento degli oggetti utilizzando strumenti di Deep Learning come l'architettura FCN, Deep Lab o U-NET. Inoltre, il programma analizzerà in dettaglio Metriche di Valutazione per gli studenti per verificare l'efficacia dei modelli. In questo modo i professionisti acquisiranno la capacità di gestire sistemi come Pixel Accuracy, Focal Loss o Dice Coefficient. La formazione approfondirà anche le Mappe auto-organizzanti per visualizzare la struttura sottostante dei dati e scoprire modelli significativi.

Padroneggerai l'applicazione della soglia, basata su metodi come Otsu e Riddlen, per segmentare le regioni di interesse attraverso la binarizzazione dall'immagine originale”

Modulo 1. Segmentazione delle immagini con deep learning

1.1. Rilevamento e segmentazione

1.1.1. Segmentazione semantica

1.1.1.1. Casi d'uso della segmentazione semantica

1.1.2. Segmentazione Istanziata

1.1.2.1. Casi d'uso della segmentazione istanziata

1.2. Metriche di valutazione

1.2.1. Similitudini con altri metodi
1.2.2. Pixel Accuracy
1.2.3. Dice Coefficient (F1 Score)

1.3. Funzioni di costo

1.3.1. Dice Loss
1.3.2. Focal Loss
1.3.3. Tversky Loss
1.3.4. Altre funzioni

1.4. Metodi tradizionali di segmentazione

1.4.1. Applicazione della soglia con Otsu e Riddlen
1.4.2. Mappe auto-organizzative
1.4.3. GMM-EM algorithm

1.5. Segmentazione Semantica che applica Deep Learning: FCN

1.5.1. FCN
1.5.2. Architettura
1.5.3. Applicazioni di FCN

1.6. Segmentazione Semantica che applica Deep Learning: U-NET

1.6.1. U-NET
1.6.2. Architettura
1.6.3. Applicazione U-NET

1.7. Segmentazione Semantica che applica Deep Learning: Deep Lab

1.7.1. Deep Lab
1.7.2. Architettura
1.7.3. Applicazione di Deep Lab

1.8. Segmentazione istanziata che applica Deep Learning: Mask RCNN

1.8.1. Mask RCNN
1.8.2. Architettura
1.8.3. Implementazione di una Mas RCNN

1.9. Segmentazione in video

1.9.1. STFCN
1.9.2. Semantic Video CNNs
1.9.3. Clockwork Convnets
1.9.4. Low-Latency

1.10. Segmentazione cloud di punti

1.10.1. Cloud di punti
1.10.2. PointNet
1.10.3. A-CNN

TECH si adatta ai tuoi impegni, per questo ha progettato un Corso universitario flessibile e 100% online”