I modelli linguistici sono riusciti a corteggiare tutti nel 2023. Andando avanti, si spera che i modelli inizieranno a guardare il mondo per capirlo meglio. A rendere tutto ciò possibile sarebbe la visione artificiale, una tecnica che può essere utilizzata efficacemente in vari campi, dal tentativo di far guidare autonomamente le auto alla rilevazione del cancro.
Attraverso la visione artificiale, le macchine possono ricavare informazioni da input visivi e quindi agire o consigliare in base a ciò. Puoi iniziare e apprendere la visione artificiale avanzata attraverso diversi corsi e risorse materiali, ma la maggior parte di essi può essere costosa. Ecco 6 corsi gratuiti principianti, intermedi e avanzati sulla visione artificiale:
- Elementi essenziali della visione artificiale
Il corso Great Learning riguarda la conoscenza dell’elaborazione delle immagini e l’esperienza pratica con la libreria OpenCV utilizzando Python per l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico. Dimentica la noiosa teoria, il corso fornisce azioni nel mondo reale: campionamento di dati, manipolazione di immagini e apprendimento dei rudimenti della visione artificiale. Invece di fermarsi alle nozioni di base, il corso affronta tutto, dall’individuare le cose nelle immagini alla comprensione di cosa c’è nella visione artificiale. L’ultimo modulo sarà una discussione approfondita del trasferimento di apprendimento.
- Introduzione alla visione artificiale e all’elaborazione delle immagini
IBM offre un corso di livello principiante sulla visione artificiale tenuto da Aije Egwaikhide e Joseph Santarcangelo. Il corso copre vari argomenti come applicazioni di visione artificiale in diversi settori, tecniche di elaborazione e analisi delle immagini, Python, Pillow e OpenCV per l’elaborazione di base delle immagini, la classificazione delle immagini e il rilevamento di oggetti. Il corso insegna anche tecniche di apprendimento supervisionato per creare un classificatore di immagini. Aije Egwaikhide e Joseph Santarcangelo istruiranno collettivamente il programma in materia.
- Visione artificiale avanzata con TensorFlow
Il corso è progettato per gli ingegneri del software e dell’apprendimento automatico per apprendere le funzionalità avanzate di TensorFlow. Il corso copre la classificazione delle immagini, la segmentazione delle immagini, la localizzazione degli oggetti e il rilevamento degli oggetti. Gli studenti applicheranno l’apprendimento trasferito alla localizzazione e al rilevamento di oggetti, personalizzeranno i modelli esistenti e costruiranno i propri modelli per rilevare, localizzare ed etichettare le immagini delle papere di gomma. Implementeranno inoltre la segmentazione delle immagini utilizzando variazioni della rete completamente convoluzionale (FCN), tra cui U-Net e Mask-RCNN, per identificare e rilevare numeri, animali domestici, zombi e altro ancora. Gli esperti impartiscono il corso sul campo, progettato per ingegneri all’inizio e alla metà della carriera con una conoscenza di base di TensorFlow.
- Visione artificiale con machine learning integrato
Il corso di livello intermedio, offerto da una partnership tra Edge Impulse, OpenMV, Seeed Studio e TinyML Foundation, insegna le reti neurali, concentrandosi sulla classificazione delle immagini e sul rilevamento di oggetti in immagini e video. Si imparerebbe anche a distribuire modelli su sistemi embedded, un campo noto come machine learning incorporato o TinyML. Durante il corso, gli studenti capiranno come funzionano le reti neurali convoluzionali (CNN) e come utilizzarle per la classificazione delle immagini e il rilevamento degli oggetti. I progetti pratici forniranno una preziosa esperienza nella formazione di CNN personalizzate, oltre alla loro implementazione su microcontrollori e computer a scheda singola.
- Specializzazione auto a guida autonoma
Con oltre 70.000 studenti già iscritti, il corso offre una comprensione delle pratiche ingegneristiche impiegate nel settore delle auto a guida autonoma. Attraverso progetti pratici che utilizzano il simulatore open source CARLA, i partecipanti si impegneranno con set di dati reali da un veicolo autonomo (AV). Durante tutto il programma, gli studenti riceveranno approfondimenti condivisi dagli esperti di Oxbotica e Zoox. Il corso fornisce un ambiente di guida realistico con modellazione pedonale 3D e varie condizioni ambientali. Al termine, i partecipanti saranno attrezzati per sviluppare il proprio stack software di guida autonoma. Tieni presente che per eseguire efficacemente il simulatore CARLA sono necessarie specifiche hardware e software specifiche, inclusi Windows 7 a 64 bit (o successivo) o Ubuntu 16.04 (o successivo), un processore quad-core Intel o AMD (2,5 GHz o più veloce), NVIDIA Scheda GeForce 470 GTX o AMD Radeon 6870 serie HD o successiva, 8 GB di RAM e OpenGL 3 o successiva (per computer Linux).
- Visione artificiale con OpenCV Python
Il corso OpenCV for Beginners offre un approccio esperienziale alla visione artificiale, concentrandosi sul tracciamento degli oggetti, sulla realtà aumentata, sul rilevamento dei volti, sul flusso ottico e sulla stima della posa umana. A differenza di molti altri corsi, questo programma è pensato per essere più intuitivo, rendendolo accessibile ai principianti. Al termine, i partecipanti riceveranno un certificato digitale da OpenCV.org. Il corso fa parte dell’Università OpenCV e fornisce ai partecipanti le conoscenze fondamentali necessarie per perseguire ulteriori studi sulla visione artificiale, sull’apprendimento profondo e sull’intelligenza artificiale.