Computer Vision e Deep Learning
Corso
Online
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Descrizione
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Tipologia
Corso
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Metodologia
Online
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Ore di lezione
15h
Il corso forma esperti nella progettazione di modelli di visione artificiale basati su reti neurali profonde, guidando gli studenti attraverso le tecniche fondamentali e avanzate del riconoscimento visivo. Verranno affrontati temi come classificazione, segmentazione semantica, object detection e ricostruzione visiva, utilizzando architetture quali CNN, ResNet, U-Net e Vision Transformers. Ampio spazio sarà dedicato alla creazione dei dataset, ai metodi di annotazione, alle strategie di data augmentation e alle tecniche di ottimizzazione del training. Il percorso prepara a sviluppare applicazioni robuste per industria, medicina e sistemi autonomi.
Opinioni
Successi del Centro
Tutti i corsi devono essere aggiornati
La media delle valutazioni dev'essere superiore a 3,7
Più di 50 opinioni degli ultimi 12 mesi
6 anni del centro in Emagister.
Materie
- Reti
- Reti neurali
- E-learning
- Informatica
- Database
Programma
Programma del corso:
- Introduzione alla computer vision classica e moderna;
- Image preprocessing: ridimensionamento, normalizzazione, augmentation di base;
- CNN, convoluzioni e feature maps;
- Pooling, normalizzazione e strategie di regularization;
- Architetture ResNet, DenseNet e reti profonde residuali;
- Segmentazione semantica con U-Net e varianti;
- Object detection con Faster R-CNN, SSD e YOLO;
- Transfer learning da modelli pre-addestrati;
- Data augmentation avanzata e bilanciamento dei dataset;
- Vision Transformers e self-attention su immagini;
- Generative vision con GAN e diffusion per immagini;
- Valutazione dei modelli con metriche appropriate;
- Interpretabilità visuale: saliency map, Grad-CAM;
- Ottimizzazione su GPU, batch size e mixed precision;
- Progetto di visione artificiale end-to-end su caso reale.
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Computer Vision e Deep Learning