Visuelle Inspektion und medizinische Bildgebung sind zwei Anwendungen, die darauf abzielen, alles Ungewöhnliche in Bildern zu finden. In diesem Kurs werden Sie spezielle Modelle trainieren und kalibrieren, die als Anomalie-Detektoren bekannt sind, um Defekte zu erkennen. Außerdem werden Sie fortgeschrittene Techniken anwenden, um mit Deep Learning gängige Datenprobleme zu lösen. Die KI-unterstützte Beschriftung ist eine Technik zur automatischen Beschriftung von Bildern, die Zeit und Geld spart, wenn Sie Zehntausende von Bildern haben. Wenn Sie zu wenige Bilder haben, können Sie mit Hilfe der Datenerweiterung synthetische Trainingsbilder erzeugen, wenn die Beschaffung weiterer Daten teuer oder unmöglich ist. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein:

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Fortgeschrittene Deep Learning-Techniken für Computer Vision
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.



Dozenten: Mehdi Alemi
1.922 bereits angemeldet
Bei enthalten
(15 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Trainieren und Kalibrieren spezieller Modelle, die als Anomalie-Detektoren bekannt sind
Generierung synthetischer Trainingsbilder für Situationen, in denen die Erfassung weiterer Daten teuer oder unmöglich ist
Zeit- und Kostenersparnis durch KI-gestütztes Auto-Labeling
Import von Modellen aus Drittanbieter-Tools wie PyTorch und Export von Modellen außerhalb von MATLAB
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Anomalie-Erkennung
- Kategorie: Bereitstellung von Anwendungen
- Kategorie: Computervision
- Kategorie: Medizinische Bildgebung
- Kategorie: Bildanalyse
- Kategorie: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
- Kategorie: Daten-Synthese
- Kategorie: Matlab
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Wichtige Details

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7 Aufgaben
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 4 Module
Trainieren Sie Modelle zur Erkennung von Anomalien. Diese Modelle suchen nicht nach bestimmten Objekten oder Klassen, sondern nach ungewöhnlichen Regionen in Bildern.
Das ist alles enthalten
4 Videos5 Lektüren2 Aufgaben
Generieren Sie synthetische Bilder, die Sie zum Trainieren von Modellen verwenden können.
Das ist alles enthalten
2 Videos4 Lektüren2 Aufgaben
Sparen Sie Stunden an manueller Arbeit durch modellgestützte Beschriftung zur Vorbereitung von Bildern für die Objekterkennung
Das ist alles enthalten
1 Video3 Lektüren2 Aufgaben
Lernen Sie, wie Sie Probleme beim Training von Modellen für Ihre Anwendungen diagnostizieren können. Außerdem erfahren Sie, welche Möglichkeiten Sie haben, Ihr Modell außerhalb von MATLAB zu nutzen und weiterzugeben.
Das ist alles enthalten
4 Videos4 Lektüren1 Aufgabe1 Plug-in
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Häufig gestellte Fragen
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