Университетская квалификация
Крупнейший в мире факультет искусственного интеллекта”
Презентация
Методика Relearning, применяемая в данной подготовке, позволит вам быстро освоить внедрение Mask R-CNN для распознавания объектов на изображениях”
В области глубокого обучения метрики оценки представляют собой фундаментальные инструменты, которые позволяют измерять и количественно оценивать производительность моделей машинного обучения. Таким образом, специалисты используют их с целью оценить как эффективность, так и качество моделей в тех задачах, для которых они были обучены. В свою очередь, эти системы дают компаниям возможность отслеживать прогресс, выявлять тенденции и вносить постоянные коррективы, направленные на улучшение эффективности их процессов. Таким образом, компании находят возможности для повышения своей деятельности и дифференциации на рынке.
Учитывая возрастающую значимость этой области, TECH внедряет инновационный Университетский курс по сегментации с применением глубокого обучения в компьютерном зрении. Его цель заключается в том, чтобы специалисты приобрели новые компетенции и инструменты для реализации инновационных проектов. В связи с этим учебный план предоставит различные методы измерения, такие как Dice Coefficient и Pixel Accuracy. Кроме того, программа подробно рассмотрит функции стоимости, чтобы студенты могли эффективно обучать модели. А также углубится в сегментацию облаков точек, чтобы студенты получили точное понимание трехмерных сред и упростили процесс принятия обоснованных решений.
Так как эта университетская программа проводится в формате 100% онлайн, специалисты смогут совмещать повышение квалификации с другими личными и профессиональными обязанностями. Это отличная возможность пройти качественный курс, обладая гибкостью как в планировании расписания, так и графика оценочных мероприятий. Ведь все, что потребуется студентам, — это электронное устройство с доступом в Интернет для просмотра учебных материалов, размещенных на виртуальной платформе.
Владение методами сегментации с применением глубокого обучения откроет вам множество карьерных возможностей в таких отраслях, как здравоохранение, технологии или автомобилестроение”
Данный Университетский курс в области сегментации с использованием глубокого обучения в компьютерном зрении содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:
- Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области информатики и компьютерного зрения
- Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание курса предоставляет научную и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности
- Практические упражнения для самопроверки, контроля и улучшения успеваемости
- Особое внимание уделяется инновационным методологиям
- Теоретические занятия, вопросы эксперту, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа
- Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет
Вы будете эффективно работать с архитектурой STFCN и использовать как пространственную, так и временную информацию для достижения надежных результатов”
В преподавательский состав программы входят профессионалы отрасли, признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов, которые привносят в обучение опыт своей работы.
Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, обеспечит специалисту ситуативное и контекстуальное обучение, то есть обучение в смоделированной среде, создающей эффект погружения и предназначенной для подготовки к реальным ситуациям.
Структура этой программы основана на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого специалист должен попытаться разрешать различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. Для этого специалист будет пользоваться поддержкой инновационной системы интерактивных видео, созданной признанными экспертами.
Вы получите прочную базу для участия в крупнейших исследовательских проектах и разработки инновационных алгоритмов"
Вы будете наслаждаться динамичным обучением благодаря дидактическим инструментам TECH, среди которых особенно выделяются обучающие видео и кейсы"
Зачем учиться в ТЕХ?
TECH крупнейший в мире цифровой университет. Имея впечатляющий каталог из более чем 14 000 академических программ, доступных на 11 языках, он позиционируется как лидер по трудоустройству с показателем 99%. Кроме того, университет располагает огромным преподавательским составом, включающим более 6 000 преподавателей с высочайшим международным авторитетом.

Пройдите обучение в крупнейшем в мире цифровом университете и обеспечьте себе профессиональный успех. Будущее начинается в TECH”
Лучший онлайн-университет в мире по версии FORBES
Авторитетный журнал Forbes, специализирующийся на бизнесе и финансах, отметил TECH как «лучший онлайн-университет в мире». Об этом недавно сообщили в статье цифровой версии издания, где рассматривается успешный кейс этого учебного заведения, «благодаря его академическому предложению, отбору преподавательского состава и инновационному методу обучения, ориентированному на подготовку профессионалов будущего».
Инновационный метод обучения, передовой преподавательский состав и практическая направленность: ключ к успеху TECH.
Самые полные учебные программы в университетской среде
TECH предлагает наиболее полные учебные программы, охватывающие как фундаментальные концепции, так и ключевые научные достижения в каждой конкретной области. Кроме того, эти программы постоянно обновляются, чтобы обеспечить студентам передовое академическое образование и наиболее востребованные профессиональные навыки. Таким образом, программы TECH дают студентам значительное преимущество для успешного карьерного роста.
TECH располагает самыми полными и интенсивными учебными программами в современной образовательной сфере.
Лучший международный преподавательский состав
Преподавательский состав TECH включает более 6 000 специалистов с мировым признанием. Среди профессоров, исследователей и топ-менеджеров транснациональных корпораций — Исайя Ковингтон, тренер "Бостон Селтикс", Магда Романска, главный исследователь Harvard MetaLAB, Игнасио Вистумба, председатель отделения трансляционной молекулярной патологии в MD Anderson Cancer Center, Д.У. Пайн, креативный директор журнала TIME и другие.
Эксперты мирового уровня, специализирующиеся в различных областях здравоохранения, технологий, коммуникаций и бизнеса, входят в преподавательский состав TECH.
Уникальный метод обучения
TECH — первый университет, использующий метод Relearning во всех своих учебных программах. Это лучшая методология онлайн-обучения, сертифицированная международными агентствами образовательного качества. Кроме того, эта инновационная академическая модель дополняется “Методом кейсов”, формируя уникальную стратегию онлайн-обучения. В программу также включены передовые учебные ресурсы, среди которых подробные видеоматериалы, инфографики и интерактивные конспекты.
TECH сочетает метод Relearning и метод кейс-стади во всех своих университетских программах, чтобы обеспечить теоретико-практическое обучение высокого уровня, позволяя учиться в любое время и в любом месте.
Крупнейший цифровой университет в мире
TECH – крупнейший в мире цифровой университет. Мы — крупнейшее образовательное учреждение с самым обширным цифровым каталогом учебных программ, полностью онлайн, охватывающим большинство областей знаний. Мы предлагаем самое большое количество программ с выдачей дипломов собственного образца, а также официальных программ бакалавриата и программ последипломной подготовки в мире. В общей сложности более 14 000 университетских программ на одиннадцати языках, что делает нас крупнейшим образовательным учреждением в мире.
TECH располагает самым обширным в мире каталогом академических и официальных программ, доступных на более чем 11 языках.
Google Partner Premier
Американский технологический гигант присвоил TECH знак Google Partner Premier. Эта награда, доступная лишь 3% компаний мира, подчеркивает эффективный, гибкий и адаптированный подход, который этот университет предоставляет своим студентам. Признание не только подтверждает высокий уровень строгости, производительности и инвестиций в цифровую инфраструктуру TECH, но и ставит этот университет среди ведущих технологических компаний мира.
Google поместил TECH в топ-3% самых важных технологических компаний мира, присудив ей знак Google Partner Premier.
Официальный онлайн-университет NBA
TECH — официальный онлайн-университет NBA. Благодаря нашему партнерству с крупнейшей баскетбольной лигой мы предлагаем студентам эксклюзивные образовательные программы, а также широкий спектр учебных материалов, посвященных бизнесу лиги и другим аспектам спортивной индустрии. Каждая программа имеет уникальный учебный план и включает выдающихся приглашенных лекторов — профессионалов с выдающейся спортивной карьерой, которые поделятся своим опытом по самым актуальным темам.
TECH был признан NBA, самой важной баскетбольной лигой мира, официальным онлайн-университетом.
Университет, получивший самые высокие оценки от своих студентов
Студенты признали TECH самым высоко оцененным университетом в мире на ведущих платформах с отзывами, отметив его высший рейтинг — 4,9 из 5, основанный на более чем 1 000 рецензиях. Эти результаты укрепляют позиции TECH как ведущего международного университета, отражая его превосходство и положительное влияние образовательной модели.
TECH — это университет, который имеет наивысшую оценку среди своих студентов в мире.
Лидеры по трудоустройству
TECH удалось стать университетом-лидером по трудоустройству. 99% студентов получают работу по специальности в течение одного года после окончания любой из программ университета. Столько же студентов сразу же добиваются карьерного роста. Все это благодаря методологии обучения, эффективность которой основана на приобретении практических навыков, необходимых для профессионального развития.
99% выпускников TECH находят работу всего через год после окончания учебы.
Университетский курс в области сегментации с использованием глубокого обучения в компьютерном зрении
Погрузитесь в увлекательный мир компьютерного зрения и освойте передовые методы сегментации изображений с помощью эксклюзивного Университетского курса по сегментации с использованием глубокого обучения, созданного Технологическим университетом TECH. Этот курс, разработанный для студентов и профессионалов, увлеченных технологическими инновациями, предлагает глубокое погружение в использование алгоритмов глубокого обучения для точной и эффективной сегментации изображений. Благодаря инновационной программе, преподаваемой в онлайн-формате, вы изучите основы сегментации изображений, от семантической сегментации до сегментации экземпляров и сегментации контуров. Вы узнаете, как эти техники могут разделить изображение на значимые области для последующего анализа и обработки. Кроме того, вы освоите возможности глубокого обучения и сверточных нейронных сетей в сегментации изображений. Вы узнаете, как эти сети могут автоматически изучать визуальные характеристики изображений и использовать их для точной и детальной сегментации.
Получите образование на крупнейшем факультете искусственного интеллекта
В этом университетском курсе по сегментации с помощью глубокого обучения в компьютерном зрении вы изучите передовые архитектуры и модели, используемые в сегментации изображений, такие как U-Net, Mask R-CNN и DeepLab. Вы узнаете, как эти сети могут решать конкретные задачи сегментации изображений и повышать производительность в различных приложениях. Кроме того, вы изучите методы предварительной и последующей обработки изображений для улучшения качества и точности сегментации. Вы узнаете, как исправлять артефакты изображения, улучшать контраст и сглаживать результаты сегментации для получения лучших конечных результатов. Наконец, вы углубитесь в различные практические применения сегментации изображений в различных отраслях, включая медицину, робототехнику, сельское хозяйство, безопасность и многое другое. Вы узнаете, как эти технологии преобразуют целые отрасли и создают новые возможности для инноваций. Хотите узнать больше? Запишитесь сейчас и начните свой путь к совершенству в области компьютерного зрения. Ждем вас!