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Beschreibung

Die Objekterkennung ist eine Schlüsselaufgabe in der Computer Vision. Es hat eine große Entwicklungsgeschichte aus Zeiten, als Computer zu schwer waren, um sie herumzutragen. Die Objekterkennung ist ein Evolutionsschritt für eine breite Palette von Anwendungen wie militärische Anwendungen, Stadtplanung und Umweltmanagement. Dennoch ist es aufgrund der unterschiedlichen Maßstäbe und Erscheinungsformen der Objekte eine herausfordernde Aufgabe.

Dieser Kurs wurde als nächster Lernschritt für Personen konzipiert, die bereits Grundkenntnisse von Coursera, Udemy, edX usw. erworben haben, und für Personen, die ihr Fachwissen in einem anderen Bereich des maschinellen Lernens erweitern möchten. Wir überbrücken die Lücke zwischen Theorie und praktischem Wissen, damit Sie für reale Projekte bereit sind, Computer Vision und Bildverarbeitung beherrschen und innerhalb von Monaten nach Abschluss des Kurses einen besseren Job bekommen.

Es wird von Entwicklern für Entwickler erstellt und bietet ein tiefes Verständnis der Objekterkennungsaufgaben im Bereich Computer Vision. Die Themen des Kurses führen Sie durch den Weg der Entwicklung moderner Objekterkennungsalgorithmen und -modelle, sodass Sie lernen, Deep-Learning-Architekturen auf Computer-Vision-Aufgaben anzuwenden. Entdecken Sie, wie Sie bei der Erforschung dieses Bereichs vorgehen und eine genauere Lösung erstellen können. Themen des Kurses sind einfache Lokalisierungsmodelle (basierend auf Koordinaten und Maske), Single-Shoot-Netzwerke (Yolo, SSD) und regionale Vorschlagsnetzwerke (Faster RCNN, Mask RCNN).