Computer Vision for AI Professionals - eLearning
4.950,00 NOK
- 30 hours
Lås opp kraften i visuell intelligens med kurset Computer Vision for AI Professionals, utviklet for å hjelpe deg å bygge systemer som kan se, tolke og forstå verden som mennesker. Dette kurset introduserer deg for kjernebegrepene og de praktiske anvendelsene av datamaskinsyn – en sentral gren av kunstig intelligens som brukes i selvkjørende kjøretøy, medisinsk bildediagnostikk, ansiktsgjenkjenning, robotikk og intelligente overvåkingssystemer.
Nøkkelfunksjoner
Språk
Kurs og materiell på engelsk
Nivå
Mellomnivå – avansert nivå
Tilgang
1 års tilgang til læringsplattformen
5 timer med videoer på forespørsel
med over 10 timers anbefalt studietid
22 veiledede praktiske øvelser
5 automatisk vurderte prøver
13 repetisjonsquizer
3 omfattende oppgaver
Sertifikat
Sertifikat for fullført program inkludert
Læringsutbytte
Når du er ferdig med dette kurset, vil du kunne forstå:
Grunnleggende
Forstå grunnleggende bildebehandling og ulike bildetyper
Histogram
Lag fargehistogrammer og utforsk intensitetstransformasjoner og gammakorrigering
Softmax
Lær softmax-funksjonen og de viktigste utfordringene innen bildegjenkjenning
Utforsk
Utforsk teknikker for kant-, form- og hjørnedeteksjon
Dyp læring
Bruk dype læringsmetoder for presis bild gjenkjenning
YOLO
Jobb med YOLO og få en grunnleggende forståelse av bildesegmentering
Kursplan
Introduksjon til bildebehandling
Leksjon 01
- Introduksjon til bildebehandling
- Digital bildebehandling
- Typer bilder
- Koordinatsystemer og RGB
- Andre fargeskjemaer
- Histogram og statistikk
- Intensitetstransformasjoner og gamma
- Blending
- Konvolusjon
- Kantdeteksjon
- Utjevning og skarping
- Morfologiske filtre
Klassifisering
Leksjon 02
- Utfordringer innen bildeklassifisering
- Tradisjonell bildebehandlingsarbeidsflyt
- Dyp læringskomponenter for fremovermatede nettverk
- Dyp læringsfunksjon og universell approksimasjon
- Softmax-funksjon
- Problemer med feedforward-størrelse
- Bias-variasjon og overtilpasning
- Vis modellhistorikk
- Lagre og laste inn modeller
CNN
Leksjon 03
- Feedforward-utfordringer og fremveksten av CNN
- Konvolusjoner for CNN-er
- Flere kanaler og utganger i CNN-er
- CNN-dimensjoner – farge
- Maks-pooling
- Sette sammen CNN-komponentene
- CFAR 10 CNN med TensorFlow Datasets
Forbedring av CNN
Leksjon 04
- Dataaugmentering
- Affine transformasjoner
- Overføringslæring
- Mer om overføringslæring
- Implementering av overføringslæring
- Ulike arkitekturer for overføringslæring
- Fremtiden for dyp læring
Segmentering og objektgjenkjenning
Leksjon 05
- Segmentering med terskelverdi
- Segmentering med klynging
- Segmentering med CNN
- Segmentering med U-Net
- Bildesegmentering med U-Net
- U-Net-modell
- Objektlokalisering
- Utfordringer ved klassifisering av flere objekter
- YOLO
Hvem bør melde seg på dette programmet?
Fagfolk innen kunstig intelligens og maskinlæring
Datascientister som er interessert i bilde- og videoanalyse
Programvareingeniører som går over i AI-roller
Utviklere som jobber med robotikk, automatisering eller IoT
Fagpersoner innen helsevesen, sikkerhet eller bilindustri
Studenter og teknologientusiaster som utforsker avanserte KI‑applikasjoner
Forutsetninger
- Grunnleggende kunnskaper i Python-programmering
- Grunnleggende forståelse av maskinlæringskonsepter
- Kjennskap til grunnleggende data science (nyttig, men ikke påkrevd)
- Grunnleggende forståelse av lineær algebra, sannsynlighet eller statistikk (anbefalt)
- Ingen tidligere erfaring med datamaskinsyn er nødvendig.
Uttalelser
Lisensiering og akkreditering
Dette kurset tilbys i henhold til Partnerprogramavtalen og er i samsvar med kravene i Lisensavtalen
Likestillingspolicy
Kandidater oppfordres til å ta kontakt med AVC for veiledning og støtte gjennom hele tilretteleggingsprosessen.
Ofte stilte spørsmål
Trenger du bedriftsløsninger eller LMS-integrasjon?
Fant du ikke kurset eller programmet som ville være passende for din bedrift? Trenger du LMS-integrasjon? Ta kontakt med oss! Vi er agile og løser alt!