Certificate in Convolutional Neural Networks for Vision Analysis
-- ViewingNowThe Certificate in Convolutional Neural Networks for Vision Analysis is a comprehensive course that focuses on the application of Convolutional Neural Networks (CNNs) in computer vision tasks. This certification is crucial in today's data-driven world, where CNNs are widely used in industries such as healthcare, security, and autonomous vehicles for image recognition and analysis.
3٬887+
Students enrolled
GBP £ 149
GBP £ 215
Save 44% with our special offer
حول هذه الدورة
100% عبر الإنترنت
تعلم من أي مكان
شهادة قابلة للمشاركة
أضف إلى ملفك الشخصي على LinkedIn
شهران للإكمال
بمعدل 2-3 ساعات أسبوعياً
ابدأ في أي وقت
لا توجد فترة انتظار
تفاصيل الدورة
• Introduction to Convolutional Neural Networks (CNNs): Understanding the basics of CNNs, their architecture, and components such as convolutional layers, pooling layers, and fully connected layers.
• Image Processing and Pre-processing: Learning about image processing techniques and data pre-processing methods essential for training CNNs.
• Convolutional Layer Design: Exploring various convolutional layer designs, including filter sizes, strides, and padding techniques, and their impact on CNN performance.
• Pooling and Activation Functions: Diving into the role of pooling (max, average, etc.) and activation functions in CNNs and their effect on the network's accuracy and computational complexity.
• Training and Fine-tuning CNNs: Mastering techniques for training and fine-tuning CNNs, including data augmentation, optimization algorithms, and initialization techniques.
• Transfer Learning and Pre-trained Models: Understanding the concept of transfer learning and utilizing pre-trained models for vision analysis tasks.
• Object Detection and Image Segmentation: Learning about popular object detection and image segmentation techniques, such as YOLO, R-CNN, and U-Net, using CNNs.
• CNN Applications in Vision Analysis: Examining real-world applications of CNNs in vision analysis, including facial recognition, autonomous vehicles, and medical imaging.
• Ethical Considerations in AI and Vision Analysis: Discussing ethical challenges and considerations in AI and vision analysis, including privacy, bias, and transparency.
المسار المهني
متطلبات القبول
- فهم أساسي للموضوع
- إتقان اللغة الإنجليزية
- الوصول إلى الكمبيوتر والإنترنت
- مهارات كمبيوتر أساسية
- الالتزام بإكمال الدورة
لا توجد مؤهلات رسمية مطلوبة مسبقاً. تم تصميم الدورة للسهولة.
حالة الدورة
توفر هذه الدورة معرفة ومهارات عملية للتطوير المهني. إنها:
- غير معتمدة من هيئة معترف بها
- غير منظمة من مؤسسة مخولة
- مكملة للمؤهلات الرسمية
ستحصل على شهادة إكمال عند الانتهاء بنجاح من الدورة.
لماذا يختارنا الناس لمهنهم
جاري تحميل المراجعات...
الأسئلة المتكررة
رسوم الدورة
- 3-4 ساعات في الأسبوع
- تسليم الشهادة مبكراً
- التسجيل مفتوح - ابدأ في أي وقت
- 2-3 ساعات في الأسبوع
- تسليم الشهادة العادي
- التسجيل مفتوح - ابدأ في أي وقت
- الوصول الكامل للدورة
- الشهادة الرقمية
- مواد الدورة
احصل على معلومات الدورة
احصل على شهادة مهنية