Презентация

Познакомьтесь с самыми передовыми методами компьютерного зрения благодаря этому Курсу профессиональной подготовки, который подготовит вас к успешному преодолению всех вызовов будущего в области искусственного зрения” 

##IMAGE##

Искусственное зрение — это сложная и динамично развивающаяся область, в которую постоянно внедряются новые приложения и инструменты. Поэтому, чтобы извлечь максимальную пользу из технологий компьютерного зрения, необходимо освоить самые передовые и современные методы в этой сфере. Именно на этот вызов отвечает данный Курс профессиональной подготовки по передовым методам компьютерного зрения для веб, предоставляя специалисту самые последние процедурные и технологические достижения в этой области.

В рамках этой программы ИТ-специалист сможет углубиться в такие аспекты, как карты глубины в 2D-изображениях, измерение глубины, распознавание 3D-объектов, семантическая сегментация в медицине или сегментация в облаках точек, среди многих других. Таким образом, инженер получит доступ к обширному набору новых материалов высокого уровня по данной тематике.

Этого он достигнет благодаря преподавательскому составу, специализированному и обладающему богатым опытом, который прекрасно знает все ключи дисциплины, а также благодаря большому количеству мультимедийных ресурсов программы: интерактивные конспекты, практические задания, лекции и обучающие видеоролики с техниками и процедурами.

Ищете программу, которая выделит вас профессионально? Это именно та, что вам нужна, ведь она позволит вам стать специалистом в области компьютерного зрения и искусственного зрения”

Данный Курс профессиональной подготовки в области продвинутых методов компьютерного зрения для веб 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

Ваше владение технологиями компьютерного зрения откроет вам доступ к многочисленным профессиональным возможностям в лучших технологических компаниях мира”

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 студенту будет доступна инновационная система интерактивных видео, разработанная признанными экспертами.

Разрабатывайте масштабные проекты в области компьютерного зрения благодаря всему тому, что вы освоите в рамках этого Курса профессиональной подготовки"

##IMAGE##

Углубляйтесь в новые методы компьютерного зрения и внедряйте их в свою работу немедленно с помощью этой программы"

Учебный план

Содержание этого Курса профессиональной подготовки по продвинутым методам компьютерного зрения для веб подготовлено ведущими специалистами в данной области и структурировано в 3 специализированных модуля, каждый из которых подразделен на 10 тем. Таким образом, в ходе обучения информатики смогут углубиться в такие вопросы, как программное обеспечение для обработки 3D-изображений, библиотеки для обработки 3D-данных или семантическая сегментация с применением глубокого обучения, а также многие другие.

##IMAGE##

Вы не найдете более современного и актуального учебного материала по продвинутым методам компьютерного зрения”

Модуль 1. Обработка 3D-изображений 

 

1.1. 3D-изображение 

 

1.1.1. 3D-изображение 
1.1.2. Программное обеспечение для обработки 3D-изображений и визуализации 
1.1.3. Метрологическое программное обеспечение 

 

1.2. Библиотека Open 3D 

 

1.2.1. Библиотека для обработки 3D-данных 
1.2.2. Характеристики 
1.2.3. Установка и использование 
 

1.3. Данные 

 

1.3.1. Карты глубины двумерного изображения 
1.3.2. Облако точек 
1.3.3. Нормы 
1.3.4. Поверхности 

 

1.4. Визуализация 

 

1.4.1. Визуализация данных 
1.4.2. Элементы управления 
1.4.3. Веб-визуализация 

 

1.5. Фильтры 

 

1.5.1. Расстояние между точками, устранение выбросов 
1.5.2. Фильтр высоких частот 
1.5.3. Downsampling 

 

1.6. Геометрия и извлечение признаков 

 

1.6.1. Извлечение профиля 
1.6.2. Измерение глубины 
1.6.3. Объем 
1.6.4. 3D геометрические фигуры 
1.6.5. Планы 
1.6.6. Проекция точки 
1.6.7. Геометрические расстояния 
1.6.8. K-d дерево 
1.6.9. Функции 3D 

 

1.7. Регистрация и построение сетки 

 

1.7.1. Конкатенация 
1.7.2. ICP 
1.7.3. Ransac 3D 

 

1.8. Распознавание трехмерных объектов 

 

1.8.1. Поиск объекта в 3D-сцене 
1.8.2. Сегментация 
1.8.3. Bin picking 

 

1.9. Анализ поверхности 

 

1.9.1. Smoothing 
1.9.2. Ориентируемые поверхности 
1.9.3. Octree 
 

1.10. Триангуляция 

 

1.10.1. От создания сетки до облака точек 
1.10.2. Триангуляция карт глубины 
1.10.3. Триангуляция неупорядоченных облаков точек 

 

Модуль 2. Сегментация изображений с помощью глубокого обучения 

 

2.1. Обнаружение и сегментация объектов 

 

2.1.1. Семантическая сегментация 

 

2.1.1.1. Примеры использования семантической сегментации 

 

2.1.2. Сегментация объектов 

 

2.1.2.1. Варианты использования сегментации объектов 

 

2.2. Метрики оценки 

 

2.2.1. Показатели оценки 
2.2.2. Сходство с другими методами 
2.2.3. Коэффициент Сёренсена (F1 мера) 

 

2.3. Функции затрат 

 

2.3.1. Dice Loss 
2.3.2. Focal Loss 
2.3.3. Tversky Loss 
2.3.4. Другие функции 

 

2.4. Традиционные методы сегментации 

 

2.4.1. Применение пороговой обработки с применением метода Оцу и Риддлена 
2.4.2. Самоорганизующиеся карты 
2.4.3. Алгоритм GMM-EM 

 

2.5. Семантическая сегментация с применением глубокого обучения: FCN 

 

2.5.1. FCN 
2.5.2. Архитектура 
2.5.3. Применение FCN 

 

2.6. Семантическая сегментация с применением глубокого обучения: U-NET 

 

2.6.1. U-NET 
2.6.2. Архитектура 
2.6.3. Применение U-NET 

 

2.7. Семантическая сегментация с применением глубокого обучения: Deep Lab 

 

2.7.1. Deep Lab 
2.7.2. Архитектура 
2.7.3. Применение Deep Lab 

 

2.8. Сегментация экземпляров с применением глубокого обучения: Mask RCNN 

 

2.8.1. Mask RCNN 
2.8.2. Архитектура 
2.8.3. Применение Mask RCNN 

 

2.9. Сегментация видео 

 

2.9.1. STFCN 
2.9.2. Семантические видео CNN 
2.9.3. Clockwork Convnets 
2.9.4. Low-Latency 

 

2.10. Сегментация облака точек 

 

2.10.1. Облако точек 
2.10.2. PointNet 
2.10.3. A-CNN 

 

Модуль 3. Продвинутая сегментация изображений и продвинутые методы компьютерного зрения 

 

3.1. База данных для общих задач сегментации 

 

3.1.1. Pascal Context 
3.1.2. CelebAMask-HQ 
3.1.3. Cityscapes Dataset 
3.1.4. CCP Dataset 

 

3.2. Семантическая сегментация в медицине 

 
3.2.1. Семантическая сегментация в медицине 
3.2.2. Наборы данных для решения медицинских проблем 
3.2.3. Практическое применение 

 

3.3. Инструменты аннотации 

 

3.3.1. Инструмент аннотации компьютерного зрения 
3.3.2. LabelMe 
3.3.3. Другие инструменты 

 

3.4. Инструменты сегментации с использованием различных фреймворков 

 

3.4.1. Keras 
3.4.2. Tensorflow v2 
3.4.3. Pytorch 
3.4.4. Прочее 

 

3.5. Проект “Семантическая сегментация”. Данные, фаза 1 

 

3.5.1. Анализ проблемы 
3.5.2. Источник ввода данных 
3.5.3. Анализ данных 
3.5.4. Подготовка данных 

 

3.6. Проект “Семантическая сегментация”. Обучение, фаза 2 

 
3.6.1. Выбор алгоритма 
3.6.2. Обучение 
3.6.3. Оценивание 

 

3.7. Проект “Семантическая сегментация”. Результаты, фаза 3 

 
3.7.1. Тонкая настройка 
3.7.2. Презентация решения 
3.7.3. Выводы 

 

3.8. Автоэнкодеры 

 

3.8.1. Автоэнкодеры 
3.8.2. Архитектура автоэнкодера 
3.8.3. Автоэнкодеры с шумоподавлением 
3.8.4. Автоэнкодер с автоматическим окрашиванием 

 

3.9. Генеративно-состязательная сеть (GAN) 

 

3.9.1. Генеративно-состязательная сеть (GAN) 
3.9.2. Архитектура DCGAN 
3.9.3. Условная архитектура GAN 

 

3.10. Усовершенствованные генеративные состязательные сети 

 

3.10.1. Общий обзор проблем 
3.10.2. WGAN 
3.10.3. LSGAN 
3.10.4. ACGAN
##IMAGE##

Самая полная и актуальная программа курсов по компьютерному зрению на рынке представлена здесь. Не упустите такую возможность” 

Курс профессиональной подготовки в области продвинутых методов компьютерного зрения для веб

Погрузитесь в увлекательную область компьютерного зрения с нашей программой Курс профессиональной подготовки в области продвинутых методов компьютерного зрения для веб в TECH Технологическом университете. Благодаря нашим онлайн-занятиям вы сможете приобрести специальные навыки в области обработки изображений и визуального распознавания, что поможет вам сделать карьеру в цифровом мире. Выбрав наши онлайн-занятия, вы получите значительные преимущества. Вы получите доступ к материалам курса 24 часа в сутки, 7 дней в неделю, что дает вам возможность учиться в удобном для вас темпе.


Продвиньте свою карьеру в цифровом мире


В наше время компьютерное зрение стало основополагающей дисциплиной в различных отраслях, таких как искусственный интеллект, робототехника и дополненная реальность. Наша программа предоставит вам необходимые знания и навыки для разработки инновационных веб-приложений, которые взаимодействуют с изображениями и видео в режиме реального времени. Вы изучите такие сложные темы, как обработка изображений, анализ визуального контента, распознавание объектов и отслеживание движения. Вы научитесь использовать алгоритмы и библиотеки компьютерного зрения для извлечения ценной информации из изображений и выполнения задач анализа и классификации. Онлайн-занятия являются большим преимуществом нашей программы, так как позволяют получить доступ к образованию из любой точки мира. Кроме того, вы сможете адаптировать график занятий к своим потребностям, не жертвуя качеством обучения. Вы сможете общаться с опытными преподавателями в данной области и сотрудничать с другими студентами, обогащая свой образовательный опыт. Наша программа предоставит вам возможность работать над практическими проектами, где вы сможете применить свои знания в реальных ситуациях. Вы получите практический опыт и создадите солидное портфолио, которое выделит вас на рынке труда. Развивайте свою карьеру в цифровом мире и приобретите передовые навыки в области компьютерного зрения. Запишитесь на наш Курс профессиональной подготовки в области продвинутых методов компьютерного зрения для веб в Технологическом университете TECH и откройте для себя захватывающие профессиональные возможности!