Университетский курс, который поможет вам освоить компьютерное зрение - область, которая в последние годы претерпела большую революцию. Не оставайтесь в стороне, поступайте на программу!"

Этот Университетский курс, предназначенный для ИТ-специалистов, посвящен компьютерному зрению в робототехнике, с особым акцентом на обработку и анализ изображений. Передовые знания, преподаваемые командой экспертов в области робототехники, покажут студентам важность правильной работы для улучшения мобильности и автономности машины. 

Онлайн-обучение, посвященное сложному миру роботизированной навигации. Студенты смогут узнать о различных методах, используемых научным сообществом в области робототехники для обработки данных, собираемых машинами, с целью получения наиболее ценной информации для принятия решений самим роботом. Также будут рассмотрены методы компьютерного зрения, основанные на системах обучения, использование нейронных сетей, в частности глубоких нейронных сетей, которые произвели революцию в области компьютерного зрения.

Программа с теоретико-практическим подходом и самым современным мультимедийным содержанием, чтобы студенты получили знания, которые позволят им продвинуться в профессиональной карьере в секторе, который вырос в последние годы и чьи будущие перспективы благоприятны. Таким образом, это прекрасная возможность получить качественное и гибкое обучение. Студентам достаточно иметь электронное устройство с подключением к интернету, чтобы получить доступ ко всему учебному плану в любое время суток, без занятий по расписанию и с легкостью распределять учебную нагрузку в соответствии со своими потребностями.

В учебный план включено выступление приглашенного международного руководителя, признанного во всем мире за свой выдающийся профессиональный опыт, который проведет мастер-класс по компьютерному зрению в робототехнике, а также обработке и анализу изображений.

Расширьте свой опыт, приняв участие в превосходном 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

Приобретите передовые знания в области методов обучения позиционированию и картографии в мобильной робототехнике на этом Университетском курсе"

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 вам поможет инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными экспертами.

В течение 6 недель вы изучите наиболее часто используемые методы и инструменты для 3D-сегментации"

Вы получите углубленные знания в области глубоких нейронных сетей и их применения в Индустрии 4.0"

Этот Университетский курс состоит из 360 учебных часов, в течение которых студенты смогут погрузиться в область компьютерного зрения в робототехнике с помощью актуальной учебной программы, состоящей из видео-конспектов, специализированных материалов и реальных кейсов. Все это позволит вам углубиться в обработку и анализ изображений, изучить основные методы, используемые для создания оптических датчиков, систем 3D-зрения, позиционирования роботов и различных методов изучения окружающей обстановки. Система Relearning, которую TECH применяет в каждой из своих учебных программ, способствует более естественному и прогрессивному закреплению знаний.

Система обучения Relearning, которую TECH применяет в своих программах, позволит вам сократить длительные часы учебы"

Модуль 1. Методы зрения в робототехнике: Обработка и анализ изображений

1.1. Компьютерное зрение

1.2. Оптические сенсоры для робототехники

1.3. Получение изображений

1.4. Геометрия изображений

1.5. Математические инструменты

1.6. Предварительная обработка изображений

1.7. Сегментация изображений

1.8. Определение особенностей изображения

1.9. Системы трехмерного видения

1.10. Локализация на основе компьютерного зрения

Модуль 2. Системы визуального восприятия роботов с машинным обучением

2.1. Методы неконтролируемого обучения, применяемые в искусственном зрении

2.2. Методы контролируемого обучения, применяемые в искусственном зрении

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

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

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

2.6. Методы обучения для локализации и картографирования в мобильной робототехнике

2.7. Байесовский вывод и 3D-моделирование

2.8. Приложения End-to-End глубоких нейронных сетей

2.9. Облачные технологии для ускорения разработки алгоритмов глубокого обучения

2.10. Развертывание нейронных сетей в реальных приложениях

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