Postgraduate Certificate in CNNs for Self-Driving Cars
-- अभी देख रहे हैंThe Postgraduate Certificate in Convolutional Neural Networks (CNNs) for Self-Driving Cars is a comprehensive course designed to meet the surging industry demand for AI and machine learning experts. This certificate course equips learners with essential skills in CNNs, a critical technology for computer vision and object detection, which are at the heart of self-driving cars.
2,250+
Students enrolled
GBP £ 149
GBP £ 215
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इस पाठ्यक्रम के बारे में
100% ऑनलाइन
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साझा करने योग्य प्रमाणपत्र
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पूरा करने में 2 महीने
सप्ताह में 2-3 घंटे
कभी भी शुरू करें
कोई प्रतीक्षा अवधि नहीं
पाठ्यक्रम विवरण
• Convolutional Neural Networks (CNNs): An introduction to CNNs, including their architecture and fundamental concepts. This unit will cover topics such as convolutional layers, pooling layers, and fully connected layers.
• Training CNNs: An exploration of the process of training CNNs, including data preparation, forward and backward propagation, and optimization techniques. This unit will also cover regularization methods to prevent overfitting.
• Transfer Learning and Fine-Tuning: An examination of transfer learning and fine-tuning techniques for CNNs. Students will learn how to leverage pre-trained models to improve the performance of their own models.
• Object Detection and Recognition: An in-depth study of object detection and recognition techniques using CNNs. This unit will cover popular algorithms such as R-CNN, Fast R-CNN, and YOLO.
• Semantic Segmentation: An exploration of semantic segmentation techniques using CNNs. Students will learn about fully convolutional networks (FCNs), U-Net, and other popular algorithms.
• 3D CNNs for Spatial Perception: An introduction to 3D CNNs and their application in spatial perception for self-driving cars. This unit will cover topics such as voxel-based and point-based methods.
• Real-Time Computer Vision: An examination of real-time computer vision techniques for self-driving cars. Students will learn about efficient CNN architectures and optimization techniques for real-time performance.
• Deep Learning Frameworks: A survey of popular deep learning frameworks such as TensorFlow, PyTorch, and Keras. Students will learn how to implement CNNs using these frameworks.
• Evaluation Metrics for CNNs: An exploration of evaluation metrics for CNNs in the context of self-driving cars. This unit will cover metrics such as intersection over union (IoU), precision, recall, and F1 score.
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करियर पथ
प्रवेश आवश्यकताएं
- विषय की बुनियादी समझ
- अंग्रेजी भाषा में दक्षता
- कंप्यूटर और इंटरनेट पहुंच
- बुनियादी कंप्यूटर कौशल
- पाठ्यक्रम पूरा करने के लिए समर्पण
कोई पूर्व औपचारिक योग्यता आवश्यक नहीं। पाठ्यक्रम पहुंच के लिए डिज़ाइन किया गया है।
पाठ्यक्रम स्थिति
यह पाठ्यक्रम व्यावसायिक विकास के लिए व्यावहारिक ज्ञान और कौशल प्रदान करता है। यह है:
- यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि यह पाठ्यक्रम किसी मान्यता प्राप्त पुरस्कार देने वाले निकाय द्वारा मान्यता प्राप्त नहीं है या किसी अधिकृत संस्थान/निकाय द्वारा विनियमित नहीं है।
- किसी अधिकृत संस्था द्वारा विनियमित नहीं
- औपचारिक योग्यताओं के लिए पूरक
पाठ्यक्रम को सफलतापूर्वक पूरा करने पर आपको पूर्णता का प्रमाणपत्र मिलेगा।
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
कोर्स शुल्क
- सप्ताह में 3-4 घंटे
- जल्दी प्रमाणपत्र वितरण
- खुला नामांकन - कभी भी शुरू करें
- सप्ताह में 2-3 घंटे
- नियमित प्रमाणपत्र वितरण
- खुला नामांकन - कभी भी शुरू करें
- पूर्ण कोर्स पहुंच
- डिजिटल प्रमाणपत्र
- कोर्स सामग्री
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