Университетская программа, в рамках которой вы сможете продвинуться в робототехнической отрасли под руководством экспертов с многолетней профессиональной карьерой"

Мобильность и автономность роботов во многом зависит от технических возможностей по улучшению их компьютерного зрения, что делает их движения гораздо более точными и все более похожими на человеческие. Это сложная задача, требующая высокой квалификации специалистов-инженеров. Этот Университетский курс, преподаваемый командой экспертов в области робототехники, в течение 12 недель будет посвящен алгоритмам, которые позволяют обрабатывать и анализировать изображения для применения в роботах.

Студенты получат расширенные и исчерпывающие знания об эффективной работе мобильных роботов в сложных условиях, принятии решений и выполнении задач без участия человека, то есть обо всем, что связано с навигацией роботов. Программа с теоретической направленностью, но с большим практическим применением, чтобы специалист мог продвигаться в секторе, который в последние годы находится на подъеме благодаря совершенствованию технологий и различных современных цифровых инструментов, которые позволяют настраивать алгоритмы, влияющие на компьютерное зрение.  

Отличная возможность для профессионалов в области инженерии, желающих пройти образовательную программу полностью в режиме 100% онлайн. Метод обучения, который позволит вам заниматься комфортно и гибко, поскольку для доступа ко всей мультимедийной программе, составляющей этот Университетский курс, вам понадобится только устройство с подключением к интернету, без занятий по фиксированному расписанию и с полным содержанием программы с первого дня. Этот метод позволит вам совместить ваши личные обязанности с получением образования, которое находится в авангарде академического мира.  

Академический план включает в себя участие приглашенного международного лектора, признанного во всем мире за его выдающийся профессиональный опыт, который проведет мастер-класс по компьютерному зрению в робототехнике и обработке анализа изображений.

Расширьте свой опыт, приняв участие в высококлассном мастер-классе под руководством известного международного приглашенного руководителя, специализирующегося на компьютерном зрении в робототехнике"  

Данный Университетский курс в области алгоритмов компьютерного зрения в робототехнике: обработка и анализ изображений содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области робототехники 
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание курса предоставляет научную и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности 
• Практические упражнения для самооценки, 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 

Система Relearning этой программы позволит вам сократить долгие часы учебы"

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, позволит специалисту проходить обучение с учетом контекста и ситуации, т.е. в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях.  

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. В этом студенту поможет инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными экспертами.   

Благодаря этой программе вы узнаете больше о байесовских моделях и 3D-сегментации с помощью самых современных инструментов"

Решите основные проблемы позиционирования роботов благодаря этому Университетскому курсу. Записывайтесь прямо сейчас"

Этот Университетский курс состоит из учебной программы, разработанной командой преподавателей, специализирующихся в области робототехники, которая позволит специалистам в области инженерных наук углубленно изучать компьютерное зрение в течение 360 учебных часов. Таким образом, студенты получат исчерпывающие знания о компьютерном зрении, оптических датчиках, математических инструментах и различных используемых методах изучения зрения. Видео-конспекты, специализированная литература и реальные примеры, предоставленные преподавателями, будут способствовать всестороннему и быстрому процессу обучения.

Реальные кейсы, представленные в этом Университетском курсе, облегчат создание нейронных сетей для роботов"

Модуль 1. Методы компьютерного зрения в робототехнике: обработка и анализ изображений 

1.1. Компьютерное зрение 

1.1.1. Компьютерное зрение 
1.1.2. Элементы системы компьютерного зрения 
1.1.3. Математические инструменты 

1.2. Оптические сенсоры для робототехники 

1.2.1. Пассивные оптические сенсоры 
1.2.2. Активные оптические сенсоры 
1.2.3. Неоптические сенсоры 

1.3. Получение изображений 

1.3.1. Представление изображений 
1.3.2. Цветовое пространство 
1.3.3. Процесс оцифровки 

1.4. Геометрия изображений 

1.4.1. Модели объективов 
1.4.2. Модели камер 
1.4.3. Калибровка камеры 

1.5. Математические инструменты 

1.5.1. Гистограмма изображения 
1.5.2. Конволюция 
1.5.3. Преобразования Фурье 

1.6. Предварительная обработка изображений 

1.6.1. Анализ шумов 
1.6.2. Сглаживание изображений 
1.6.3. Повышение качества изображения 

1.7. Сегментация изображений 

1.7.1. Методы, основанные на контурах  
1.7.3. Методы, основанные на гистограммах 
1.7.4. Морфологические операции 

1.8. Определение особенностей изображения 

1.8.1. Обнаружение точек интереса 
1.8.2. Дескрипторы характеристик 
1.8.3. Соответствия между характеристиками 

1.9. Системы трехмерного изображения 

1.9.1. 3D-восприятие 
1.9.2. Согласование характеристик изображений 
1.9.3. Многоракурсная геометрия 

1.10. Локализация на основе компьютерного зрения 

1.10.1. Проблема позиционирования роботов 
1.10.2. Визуальная одометрия 
1.10.3. Сенсорное слияние 

Модуль 2. Системы визуального восприятия роботов с использованием машинного обучения 

2.1. Методы неконтролируемого обучения, применяемые в компьютерном зрении 

2.1.1. Кластеризация 
2.1.2. PCA 
2.1.3. Nearest Neighbors 
2.1.4. Подобие и разложение матриц 

2.2. Методы контролируемого обучения, применяемые в искусственном зрении 

2.2.1. Концепция "Мешок слов" 
2.2.2. Векторная машина поддержки 
2.2.3. Latent Dirichlet Allocation 
2.2.4. Нейронные сети 

2.3. Глубокие нейронные сети: Структуры, основы и трансферное обучение 

2.3.1. Слои, формирующие характеристики 

2.3.3.1. VGG 
2.3.3.2. Densenet 
2.3.3.3. ResNet 
2.3.3.4. Inception 
2.3.3.5. GoogLeNet 

2.3.2. Трансферное обучение 
2.3.3. Данные. Подготовка к обучению 

2.4. Компьютерное зрение с глубоким обучением I: Обнаружение и сегментация 

2.4.1. Различия и сходства YOLO и SSD 
2.4.2. Unet 
2.4.3. Другие структуры 

2.5. Компьютерное зрение с глубоким обучением II: Генеративно-состязательные сети 

2.5.1. Сверхразрешающая визуализация с использованием GAN 
2.5.2. Создание реалистичных изображений 
2.5.3. Понимание сцены 

2.6. Методы обучения для локализации и картографирования в мобильной робототехнике 

2.6.1. Обнаружение и перемещение замыкания шлейфа 
2.6.2. Magic Leap. Super Point и Super Glue 
2.6.3. Глубина в монокуляре 

2.7. Байесовский вывод и 3D-моделирование 

2.7.1. Байесовские модели и "классическое" обучение 
2.7.2. Неявные поверхности с гауссовскими процессами (GPIS) 
2.7.3. 3D-сегментация с использованием GPIS 
2.7.4. Нейронные сети для моделирования 3D-поверхностей 

2.8. Приложения End-to-End глубоких нейронных сетей 

2.8.1. Система end-to-end. Пример идентификации лиц 
2.8.2. Манипулирование объектами с помощью визуальных датчиков 
2.8.3. Формирование и планирование движения с помощью визуальных датчиков 

2.9. Облачные технологии для ускорения разработки алгоритмов глубокого обучения 

2.9.1. Использование GPU для глубокого обучения 
2.9.2. Гибкая разработка с помощью Google IColab 
2.9.3. Облачные GPU, Google Cloud и AWS 

2.10. Развертывание нейронных сетей в реальных приложениях 

2.10.1. Встроенные системы 
2.10.2. Развертывание нейронных сетей. Применение 
2.10.3. Оптимизация сети при развертывании, пример с TensorRT 

Воспользуйтесь возможностью узнать о последних достижениях в этой области и применить их в своей повседневной практике"