Tillfället ingår inte i den aktuella katalogen. Uppgifterna är bevarade från en tidigare publicering. Kontrollera aktuellt utbud hos anordnaren.
Mälardalen University
Deep Learning for Industrial Imaging
This course will teach you how to build convolutional neural networks. You will learn to design intelligent systems using deep learning for classification, annotation, and object recognition. About this course Lesson 1 - Image processing: Introduction of industrial imaging through big data and fundamentals of imag…
- Högskoleutbildning
- Uppgift saknas
- 13 oktober 2025
- Uppgift saknas
- Uppgift saknas
- 25 %
Översikt
This course will teach you how to build convolutional neural networks. You will learn to design intelligent systems using deep learning for classification, annotation, and object recognition. About this course Lesson 1 - Image processing: Introduction of industrial imaging through big data and fundamentals of image processing techniques. Lesson 2 - Deep learning with convolutional neural network: Overview of neural network as classifiers, introduction of convolutional neural network and Deep learning architecture. Lesson 3 - Deep learning tools: Implementation of Deep learning for Image classification and object recognition, e.g. using Keras. What you will learn * Understand the fundamental theory of image processing. * Able to describe the fundamental needs, challenges and limitations of Big data with industrial imaging. * Able to describe and understand the basic principles of convolution neural network. * Demonstrate the ability to use tools for deep learning in industrial imaging
Antagningspoäng
Behörighet
90 credits of which at least 60 credits in Computer Science or equivalent, including at least 15 credits in programming. In addition, Swedish course B/Swedish course 3 and English course A/English course 6 are required. For courses given entirely in English exemption is made from the requirement in Swedish course B/Swedish course 3.
Texten återges från Susa-underlaget. Antagningsdata gör ingen egen mappning mellan GY11 och GY25 och bedömer inte personlig behörighet.
Källa, mått och datakvalitet
- Källa
- Skolverket Susa-navet
- Period
- 2025-10-13
- Mått
- Behörighetstext återgiven från publicerat Susa-underlag; ingen personlig behörighetsbedömning.
- Population
- Utbildningstillfälle e.uoh.mdu.dva476.24540.20252
- Senaste kontroll
- 2026-09-23T10:38:46.21657+00:00
- Begränsning
- GY11 och GY25 mappas inte av Antagningsdata. Grundläggande och särskilda villkor separeras inte utan strukturerat underlag.
Utbildningens innehåll
Studiernas upplägg
Ansökan och viktiga datum
- Utbildningen startar
- Utbildningen slutar
Lön och lönefördelning
Vanliga yrken efter utbildningen
Studenterna
Geografisk bakgrund
Tidigare gymnasieskolor och program
Genomströmning och utfall
Om anordnaren
Mälardalen University
Anordnare för det publicerade utbildningstillfället.
Källor och datakvalitet
Utbildningsfakta för valt tillfälle kommer från Skolverket Susa-navet.
Hämtad . Publicerad . Tider visas i svensk tid.
Källidentitet och publiceringsversion
- Publiceringsversion
- 8e217193-f5fa-4778-b085-a4521fd03e8d
- Utbildningsidentitet hos källan
- i.uoh.mdu.dva476.24540.20252
- Tillfällesidentitet hos källan
- e.uoh.mdu.dva476.24540.20252
- Utbildningsformens källkod
- HS
- Utbildningskod hos källan
- DVA476
- Ändringstid enligt källan
- 2025-03-14T10:56:34
Anordnare, utbildning och utbildningstillfälle är separata identiteter. Uppgifter om ansökan bör kontrolleras på den officiella webbplatsen. Kompletterande statistik har inte hämtats från denna källa.