Visual inspection and medical imaging are two applications that aim to find anything unusual in images. In this course, you’ll train and calibrate specialized models known as anomaly detectors to identify defects. You’ll also use advanced techniques to overcome common data challenges with deep learning. AI-assisted labeling is a technique to auto-label images, saving time and money when you have tens of thousands of images. If you have too few images, you’ll generate synthetic training images using data augmentation for situations where acquiring more data is expensive or impossible.
Advanced Deep Learning Techniques for Computer Vision
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Advanced Deep Learning Techniques for Computer Vision
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeurs : Mehdi Alemi
Inclus avec 
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niveau Débutant
Expérience recommandée
7 heures pour terminer
3 semaines à 2 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Train and calibrate specialized models known as anomaly detectors
Generate synthetic training images for situations where acquiring more data is expensive or impossible
Use AI-assisted auto-labeling to save time and money
Import models from 3rd party tools like PyTorch and export your model outside of MATLAB
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Anomaly Detection
- Catégorie : Artificial Intelligence (AI)
- Catégorie : Computer Vision
- Catégorie : Deep Learning
- Catégorie : Matlab
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
7 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 4 modules dans ce cours
Train anomaly detection models. These models do not find specific objects or classes, but instead find unusual regions in images.
Inclus
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Generate synthetic images to use for training models.
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Save hours of manual labor by using model-assisted labeling to prepare images for object detection
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Learn how to diagnose problems when training models for your applications. Also, learn the options available to share and use your model outside of MATLAB.
Inclus
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Foire Aux Questions
Yes. A free license is available to learners enrolled in the course. You must have a computer capable of running MATLAB. You can view the system requirements here.
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Certificate, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.