Computer Vision Specialist

Panoramica

La Computer Vision o visione artificiale è un campo di studi interdisciplinare che studia algoritmi e tecniche per permettere ai computer di riprodurre funzioni e processi dell’apparato visivo umano. Gli Specialisti nel settore della Computer Vision sono tra i più ricercati nel mondo del lavoro vista la grande mole di immagini soprattutto in ambito medico e di video sorveglianza. Le imprese utilizzano la Computer Vision nei seguenti tasks: Image Classification, Object Detection, Image Segmentation, Face Recognition, Emotion Recognition. Acquistando la Specializzazione avrai a disposizione lezioni che ti aiuteranno a diventare un vero specialista del settore.

Cosa Imparerai nel corso?

Avrai a disposizione ben 3 corsi e 17 ore per affrontare in maniera esaustiva lezioni di Computer Vision teoriche e pratiche con esempi sulle immagini biomediche.

La computer vision è usata in settori che vanno dall’energia e dai servizi pubblici all’industria manifatturiera e automobilistica e il mercato continua a crescere.

Questa disciplina consente a computer e sistemi di ricavare informazioni da immagini digitali, video e altri input visivi e intraprendere azioni basate su tali informazioni.

Struttura delle lezioni

Le lezioni sono 100% online e saranno accompagnate da moduli e slides, oltre a molti esercizi interattivi che metteranno alla prova le tue abilità e ciò che hai appreso.

Chi può seguire il corso?

Chi ha una mente aperta e predisposta all’analisi:le lezioni sono adatte a chiunque ma è necessario avere passione per i numeri e i calcoli, oltre che tanta pazienza.

Chi lavora anche full time: se sei un lavoratore full time non ti preoccupare! Potrai seguire le lezioni in completa autonomia nel tuo tempo libero.

Chi vuole crescere professionalmente: Se vuoi elevare la tua carriera Deep Learning Italia ti da l’opportunità di poterlo fare a costi contenuti.

Programma

Docenti

claudio giancaterino
gennaro vessio
daniele riboli
luca pedrelli

Claudio Giorgio Giancaterino

Attuario e appassionato di data science, Claudio Giorgio Giancaterino ha sempre guardato al futuro ed è sempre stato attento all’innovazione. Tutto questo lo ha portato a lavorare con i numeri come attuario. Nel tempo libero, negli ultimi anni, si è dedicato alla scienza dei dati ed ha iniziato dalle competizioni su kaggle/hackathons per poi divulgare la scienza dei dati nelle lezioni pratiche di statistica assicurativa presso l’Università Cattolica di Milano, nello scrivere articoli e a partecipare a conferenze con seminari o discorsi.

Gennaro Vessio

Gennaro Vessio ha conseguito il Dottorato di Ricerca in Informatica e Matematica presso il Dipartimento di Informatica dell’Università degli Studi di Bari, dove è attualmente ricercatore. I suoi principali interessi di ricerca riguardano il machine learning e il deep learning, e la loro applicazione a svariati domini, tra cui l’informatica medica e l’informatica umanistica. Gennaro è regolarmente coinvolto nelle attività didattiche del dipartimento di afferenza, e in attività di trasferimento tecnologico e divulgazione scientifica. Svolge regolarmente attività di revisione per riviste internazionali di prestigio, per conferenze internazionali in qualità di membro del comitato di programma, e contribuisce all’organizzazione di eventi scientifici. Infine, è membro di società scientifiche e di centri interdipartimentali.

Daniele Riboli

Daniele Riboli è Associate Technical Training Consultant presso SAS. È laureato presso l’Università Cattolica del Sacro Cuore in Scienze dell’Economia e della Gestione Aziendale. Il suo percorso in SAS inizia dalla selezione per una Masterclass, un programma specifico volto a formare giovani neolaureati, in ambito SAS Analytics. All’interno del Team Education, è specializzato in corsi SAS Analytics, BI e Data Mining-Machine Learning, rivolti sia a clienti e partner SAS che agli studenti universitari.

Luca Pedrelli

Dott. Ric. Luca Pedrelli ha conseguito la Laurea Magistrale in Informatica all’Università di Pisa nel 2015 e il Dottorato in Informatica all’Università di Pisa nel 2019. Attualmente sta lavorando come assegnista di ricerca al Dipartimento di Informatica dell’Università di Pisa all’interno del gruppo di ricerca Computational Intelligence & Machine Learning (CIML). Inoltre svolge attività di docenza su temi legati al deep learning all’Università di Pisa e in corsi di specializzazione post laurea. I suoi interessi si concentrano negli ambiti del machine learning, reti neurali, deep learning, reservoir computing e in particolare nello studio e nell’analisi delle reti neurali ricorrenti profonde. I suoi interessi applicativi riguardano la classificazione di sequenze (segnali, testi e immagini) e la predizione di serie temporali di vario tipo.

Vantaggi

  • Puoi seguire il corso dove e quando vuoi: Deep Learning, infatti, ti offre l’opportunità di accedere alla piattaforma in qualsiasi momento tu abbia voglia e possibilità di studiare. Basta semplicemente un dispositivo elettronico e una connessione internet!

  • Troverai sempre materiale nuovo e lezioni aggiornate: i nostri professori ti forniranno moltissimo materiale per supportare i tuoi studi e aggiorneranno periodicamente la piattaforma con nuove slides o con nuovi moduli;

  • Nei nostri corsi troverai sempre una componente interattiva per stimolare l‘apprendimento: giochi, quiz, podcast e tanto altro ti aiuteranno a migliorare e a rendere la tua formazione unica;

  • Non sarai mai solo! Avrai a disposizione la nostra community per metterti in contatto con altri studenti.

  • A fine percorso riceverai una certificazione che potrai aggiungere al tuo CV e che ti darà la possibilità di farti notare da grandi aziende del settore;

  • Se lo vorrai, Deep Learning Italia, ti potrà aiutare a trovare lavoro mettendoti in contatto con le nostre aziende partner.

  • Accesso al corso life long

  • Acquistando la specializzazione risparmi e potrai seguire più corsi contemporaneamente

Play Video

80,00 

Durata

17:06

Quiz

17

Accesso life long

si

Certificato

si

slide, github, dataset

si

esercitazioni

si

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