Вы овладеете Transfer Learning и оптимизируете производительность моделей в новых задачах благодаря этой программе, основанной на системе Relearning”

Область классификации изображений в компьютерном зрении постоянно расширяется, так как регулярно появляются новые методы и технологические инструменты, направленные на оптимизацию ее процессов. В этих условиях специалистам как никогда важно оставаться в авангарде достижений, происходящих в этой сфере. Также им необходимо приобретать продвинутые навыки, которые позволят правильно внедрять эти разработки в свою повседневную практику. Только так они смогут предлагать клиентам и компаниям инновационные решения, отвечающие их потребностям.

Именно поэтому TECH запускает университетский курс по сверточным нейронным сетям и классификации изображений в компьютерном зрении, который рассмотрит самые последние достижения в этой дисциплине. Эта университетская программа углубится в практические аспекты обучения CNN, учитывая такие факторы, как выбор оптимизатора. Кроме того, учебный план тщательно проанализирует основные практики Deep Learning, чтобы студенты смогли повысить производительность моделей за счет настройки их слоев. Также курс сделает акцент на важности тестирования конвейера обучения, так как оно необходимо как для выявления ошибок, так и для подтверждения воспроизводимости результатов. 

Стоит отметить, что, поскольку программа реализуется в формате 100% онлайн, студенты смогут проходить ее в удобное для них время и в любом месте. Для этого им понадобится только электронное устройство с доступом в интернет (подойдет и собственный телефон, и планшет). Таким образом, студенты получат образовательный опыт, насыщенный динамичным контентом, включая интерактивные конспекты и практические кейсы. Без сомнения, это формат, соответствующий современным требованиям, предоставляющий все гарантии того, что выпускники смогут воспользоваться возможностями, которые открывает высоко востребованный технологический сектор. И все это — под руководством преподавательского состава, включающего экспертов в области компьютерного зрения, готовых ответить на все возникающие вопросы в ходе обучения.

Обучение, разработанное для того, чтобы помочь вам справляться как с текущими, так и с будущими вызовами в области компьютерного зрения”

Данный Университетский курс в области сверточных нейронных сетей и классификации изображений в компьютерном зрении содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области глубокого обучения 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

Растущая значимость компьютерного зрения делает этот Университетский курс верным выбором, который позволит вам расширить свои профессиональные горизонты”

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.  

Университетская программа, включающая практические кейсы по классификации изображений, погрузит вас в реальность профессии, полной возможностей"

Индивидуальный учебный план, разработанный по самой эффективной педагогической методике: Relearning"

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.