Компьютерное зрение — это технология настоящего и будущего. Специализируйтесь с помощью этой программы и достигните того уровня профессионального прогресса, к которому вы стремитесь"

В последние годы искусственный интеллект произвел настоящую революцию в мире технологий. Данная технология позволяет разрабатывать программное обеспечение и машины, способные обучаться, генерировать новые знания и действовать в соответствии с наилучшим доступным решением в каждом конкретном случае. Таким образом, области его применения варьируются от компьютерных наук и исследований в таких областях, как здравоохранение, до разработки таких инструментов, как транспортные средства, роботы или видеоигры.

Эта область постоянно расширяется и уже занимает центральное место в большинстве ИТ- и технологических компаний. Однако именно из-за ее огромного значения и динамики развития в последние годы появились специальности, которые фокусируются лишь на одном из ее специфических аспектов. Компьютерное зрение — одна из самых важных отраслей. Поскольку она фокусируется на том, как машины обрабатывают поступающую визуальную информацию и как эта информация может быть использована либо для улучшения взаимоотношений машины с окружающей средой путем повышения точности ее работы, либо для эффективного сбора данных.

По этой причине она является фундаментальной областью и тесно связана с машинным обучением, и все больше компаний ищут ИТ-специалистов, специализирующихся в этой области, которые могут предложить лучшие технологические решения в разработке проектов, связанных с компьютерным зрением. Эта Специализированная магистратура предлагает углубленное изучение данной области, обеспечивая вас самыми инновационными знаниями и инструментами, чтобы по завершении обучения вы могли сразу же добиться профессионального прогресса благодаря своим новым навыкам.

И все это будет достигнуто благодаря 100% онлайн-методологии TECH Технологического университета, специально разработанной для того, чтобы работающие ИТ-специалисты и инженеры могли совмещать эту программу со своей работой, поскольку она адаптируется к их личным обстоятельствам. Кроме того, на протяжении всего процесса обучения вас будет сопровождать квалифицированный преподавательский состав, и вы сможете пользоваться лучшими мультимедийными учебными ресурсами, такими как практические кейсы, технические видео, мастер-классы или интерактивные конспекты, а также многими другими.

Будущее уже наступило. Не упустите возможность и станьте большим экспертом в области компьютерного зрения благодаря этой Специализированной магистратуре"

Данная Специализированная магистратура в области компьютерного зрения содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разработка практических кейсов, представленных экспертами в области информатики и компьютерного зрения
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание предоставит научную и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для профессиональной деятельности
• Практические упражнения для самопроверки, контроля и улучшения успеваемости
• Инновационные методологии, которым уделяется особое внимание
• 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

Не раздумывайте и получите специализацию в ключевой области технологии будущего, которая позволит вам сразу же продвинуться в профессиональном плане"

В преподавательский состав программы входят профессионалы в данной области, которые привносят в обучение опыт своей работы, а также признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов.

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит студенту 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 студент попытается разрешить различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного года. В этом учащемуся будет помогать инновационная система с применением интерактивных видеоматериалов, созданная известными и опытными специалистами.

Погрузитесь в изучение искусственного интеллекта и глубокого обучения и станьте образцовым специалистом в области компьютерного зрения"

Записывайтесь сейчас и начинайте разрабатывать перспективные проекты в области компьютерного зрения, используя то, что вы узнаете на этой программе"

Основная цель этой Специализированной магистратуры - познакомить ИТ-специалистов с последними разработками в области компьютерного зрения, чтобы они могли выполнять свою профессиональную работу с помощью лучших инструментов. Таким образом, данная программа предлагает большое количество углубленных исследований в этой области, и по ее окончании студенты смогут разрабатывать многочисленные проекты с большим технологическим потенциалом в этой важнейшей области компьютерной науки и инженерии настоящего и будущего.

Достигните всех своих поставленных карьерных целей в области глубокого обучения и компьютерного зрения с помощью этой программы высокого уровня"

Общие цели

• Получить глобальное представление об устройствах и оборудовании, используемых в области компьютерного зрения
• Проанализировать различные области, в которых применяется зрение
• Определить, на каком этапе находятся технологические достижения в области зрения
• Оценить, что исследуется в настоящее время и что ждет нас в ближайшие несколько лет
• Создать прочную основу для понимания алгоритмов и методов цифровой обработки изображений
• Оценить фундаментальные методы компьютерного зрения
• Проанализировать передовые методы обработки изображений
• Ознакомиться с открытой 3D-библиотекой
• Проанализировать преимущества и недостатки работы в 3D вместо 2D
• Ознакомиться с нейронными сетями и изучить, как они работают
• Анализировать показатели для правильного обучения
• Проанализировать существующие метрики и инструменты
• Изучить конвейер сети классификации изображений
• Проанализировать нейронные сети семантической сегментации и их метрики

Конкретные цели

Модуль 1. Компьютерное зрение

• Понять, как работает зрительная система человека и как оцифровывается изображение
• Проанализировать эволюцию компьютерного зрения
• Оценить методы получения изображений
• Получить специальные знания о системах освещения как важном факторе при обработке изображений
• Определять, какие оптические системы существуют и оценить их использование
• Изучить системы трехмерного зрения и то, как эти системы придают глубину изображениям
• Разрабатывать различные системы, работающие за пределами поля, видимого человеческим глазом

Модуль 2. Применение и современные технологии

• Проанализировать использование компьютерного зрения в промышленных применениях
• Определять, как применяется зрение в рамках революции развития автономных транспортных средств
• Проанализировать изображения в рамках контент-анализа
• Разрабатывать алгоритмы глубокого обучения для медицинского анализа и машинного обучения для работы в операционной
• Проанализировать использование зрения в коммерческих приложениях
• Определять, как видят роботы с помощью компьютерного зрения и как это применяется в космических путешествиях
• Определять, что такое дополненная реальность и где она применяется
• Проанализировать развитие облачных вычислений
• Ознакомиться с современными технологиями и узнать, что ожидает нас в ближайшие годы

Модуль 3. Цифровая обработка изображений

• Изучить коммерческие библиотеки и библиотеки с открытым исходным кодом для обработки цифровых изображений
• Определять, что такое цифровое изображение, и оценить основные операции для работы с ним
• Ознакомиться с фильтрами изображений
• Проанализировать важность и использование гистограмм
• Ознакомиться с инструментами для поэтапного изменения изображений
• Предлагать инструменты для сегментации изображений
• Проанализировать морфологические операции и их применение
• Определять методологию калибровки изображений
• Оценить методы сегментации изображений с помощью обычного зрения

Модуль 4. Продвинутая цифровая обработка изображений

• Изучить усовершенствованные фильтры цифровой обработки изображений
• Определять инструменты для выделения и анализа контуров
• Проанализировать алгоритмы поиска объектов
• Продемонстрировать, как работать с калиброванными изображениями
• Проанализировать математические методы анализа геометрии
• Оценить различные варианты композиции изображений
• Разрабатывать пользовательский интерфейс

Модуль 5. Обработка 3D-изображений

• Изучить 3D-изображение
• Проанализировать программное обеспечение, используемое для обработки 3D-данных
• Разрабатывать библиотеку open  3D
• Определять соответствующие данные в 3D-изображении
• Продемонстрировать инструменты визуализации
• Создавать фильтры для удаления шума
• Предлагать инструменты для геометрических расчетов
• Проанализировать методики обнаружения объектов
• Оценить методы триангуляции и реконструкции сцены

Модуль 6. Глубокое обучение

• Проанализировать семейства, составляющие мир искусственного интеллекта
• Обобщить основные фреймворки для глубокого обучения
• Изучить нейронные сети
• Ознакомиться с методами обучения нейронных сетей
• Изучить основы функций затрат
• Изучить наиболее важные функции активации
• Изучить методы регуляризации и нормализации
• Разрабатывать методы оптимизации
• Ознакомиться с методами инициализации

Модуль 7. Сверточные сети и классификация изображений

• Получить знания о сверточных нейронных сетях
• Изучить метрики оценки
• Проанализировать производительность CNN для классификации изображений
• Оценить метода увеличения данных
• Предлагать методы, позволяющие избежать переобучения
• Изучить различные архитектуры
• Обобщить методы вывода

Модуль 8. Обнаружение объектов

• Проанализировать, как работают сети обнаружения объектов
• Изучить традиционные методы
• Определять метрики оценки
• Определять основные наборы данных, используемые на рынке
• Предлагать архитектуры типа двухступенчатого детектора объектов
• Проанализировать методы тонкой настройки
• Изучить различные архитектуры одноступенчатого детектора
• Создавать алгоритмы отслеживания объектов
• Применять алгоритмы обнаружения и отслеживания людей

Модуль 9. Сегментация изображений с помощью глубокого обучения

• Проанализировать, как работают сети семантической сегментации
• Оценить традиционные методы
• Изучить метрики оценки и различные архитектуры
• Изучить облачное видеонаблюдение и облако точек
• Применять теоретические концепции на различных примерах

Модуль 10. Продвинутая сегментация изображений и продвинутые методы компьютерного зрения

• Получить специализированные знания о том, как использовать инструменты
• Изучить семантическую сегментацию в медицине
• Определять структуру проекта сегментации
• Проанализировать автоэнкодеры
• Разрабатывать генеративно-состязательные сети

По окончании этой Специализированной магистратуры вы станете большим экспертом в области компьютерного зрения"