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Deep Learning in Vision

HSLU

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Überblick

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3 Tage

Dauer

Horw

Standorte

CHF 1'450.- inklusive Kursunterlagen in Englisch

Kosten

Deutsch

Sprache

Anmeldeschluss

2. Dezember 2021

Beginn des Studiengangs

Verpflegungsmöglichkeit: Ja

Sportmöglichkeit

Fachhochschule

Schultyp

1997

Gründungsjahr

10484

Studierende

Voraussetzungen

Mathematisches, naturwissenschaftliches oder technisches Studium (BSc, MSc).

Über den Studiengang

Der Kurs vermittelt die notwendigen Grundlagen zum Verständnis der Architektur und Funktion von Convolutional Neural Networks (CNN). Anhand von Beispieldaten aus der Praxis werden konkrete Klassifikationsprobleme studiert und als Lösungsmethode CNNs vorgestellt sowie deren Funktionsweise auf diesen Problemen analysiert. Schliesslich bietet sich die Möglichkeit an, in Gruppen und unter Anleitung der Dozierenden eine eigene oder vorgegebene Problemstellung zu bearbeiten. Ziele Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer Die Grundlage zum Erlangen der zwei ETCS bildet ein schriftlicher Leistungsnachweis, in welchem die vorgegebene oder eigene Problemstellung analysiert und diskutiert wird. Der Weiterbildungskurs setzt drei Schwerpunkte: Schliessen

Weitere Infos

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Zielgruppe

Ingenieurinnen und Ingenieure, welche das Potential von Deep Learning in ihrem Umfeld kennenlernen und eruieren wollen.