Computer Vision en Machine Learning met MATLAB

Digitale afbeeldingen bevatten enorme hoeveelheden gegevens, maar om die pixels om te zetten in bruikbare inzichten, zijn gespecialiseerde machine learning-technieken vereist.Deze cursus leidt u door de volledige levenscyclus van machine learning, zodat u ruwe beeldgegevens kunt omzetten in intelligente systemen die patronen kunnen herkennen en objecten automatisch kunnen lokaliseren. U zult vooruitgang boeken van het begrijpen van basisstructuur van beeldgegevens tot het implementeren van geavanceerde detectiealgoritmen.Aan het einde van de cursus kunt u de gegevensvoorbereiding beheren, modellen trainen voor specifieke herkenningstaken en hun prestaties beoordelen met behulp van industriestandaardmetrieken. Wat je leert: - Begrijp de fundamentele concepten van digitale beeldverwerking en machine learning. - Bereid en label beelddatasets voor het trainen van robuuste computervisiemodellen. - Bouw beeldclassificatiesystemen met behulp van moderne convolutionele neurale netwerkarchitecturen. - Implementeer objectdetectieworkflows om specifieke items in een afbeelding te identificeren en te lokaliseren. - Pas transferleertechnieken toe om vooraf getrainde modellen te gebruiken voor snellere ontwikkeling. - Evalueer modelprestaties met behulp van standaardmetrieken zoals nauwkeurigheid en precisie-herroepen. De cursus begint met basisterminologie en gegevensverwerking voordat u overgaat naar praktische workflows voor het trainen en verfijnen van modellen.U zult onderzoeken hoe deze technieken van toepassing zijn op scenario's zoals het identificeren van straatborden en het detecteren van materiaaldefecten door middel van schriftelijke uitleg en op code gebaseerde oefeningen. Deze cursus is bedoeld voor beginners in techniek, wetenschap of data-analyse die willen beginnen met het gebruik van computer vision tools.Ervaring met machine learning is niet vereist. Begin met het bouwen van uw eigen computer vision-toepassingen met behulp van duidelijke, tekstgebaseerde instructies.