Die Erkennung und Lokalisierung von Objekten ist eine der häufigsten Anwendungen von Deep Learning für Computer Vision. Zu den Anwendungen gehören die Unterstützung von autonomen Systemen bei der Navigation in komplexen Umgebungen, die Lokalisierung von medizinischen Erkrankungen wie Tumoren und die Identifizierung von erntereifen Pflanzen in der Landwirtschaft. In den Kursprojekten werden Sie Erkennungsmodelle auf reale Szenarien anwenden und ein Modell zur Erkennung verschiedener Parkschilder trainieren. Nach Abschluss dieses Kurses sind Sie in der Lage, Erkennungsmodelle für Ihre Anwendung zu trainieren. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein:

- zu erklären, wie Deep Learning-Netzwerke Objekte in Bildern lokalisieren und klassifizieren - gängige YOLO Deep Learning-Modelle für Ihre Anwendung neu zu trainieren - eine Vielzahl von Metriken zur Bewertung von Vorhersageergebnissen zu verwenden - Ergebnisse zu visualisieren, um Einblicke in die Modellleistung zu gewinnen - die Modellleistung durch Anpassung wichtiger Modellparameter zu verbessern - beschriftete Bilder zu analysieren, um potenzielle Mängel in Ihren Daten zu erkennen und zu beheben Während der Kursdauer haben Sie kostenlosen Zugang zu MATLAB, einer Software, die von Top-Arbeitgebern weltweit eingesetzt wird. Die Kurse stützen sich auf die Anwendungen mit MATLAB, so dass Sie weniger Zeit mit dem Programmieren und mehr Zeit mit der Anwendung von Deep Learning-Konzepten verbringen.