Acerca de este Curso
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100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Aprox. 25 horas para completar

Sugerido: 6 semanas de estudio, 2-3 horas/semana...

Español (Spanish)

Subtítulos: Español (Spanish)

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1
4 horas para completar

Introducción a la clasificación de imágenes

7 videos (Total 118 minutos), 9 readings, 3 quizzes
7 videos
Descripción de características locales: SIFT22m
Correspondencia de imágenes10m
K-NN: Clasificación por vecino más cercano17m
Evaluación del rendimiento14m
9 lecturas
Antes de empezar10m
Temario10m
Formato del curso y evaluación10m
Preguntas frecuentes10m
Enlaces relacionados10m
Presentación del código10m
Instalación y configuración10m
Código y ejercicios para el módulo 110m
Más información10m
3 ejercicios de práctica
Prueba tus conocimientos16m
Prueba tus conocimientos8m
Cuestionario del módulo 120m
Semana
2
3 horas para completar

Bag of Words (BoW)

7 videos (Total 95 minutos), 4 readings, 3 quizzes
7 videos
Support Vector Machines (SVM): Conceptos básicos12m
Support Vector Machines (SVM): Desarrollo matemático15m
Support Vector Machines (SVM): Cuestiones prácticas16m
Evaluación del rendimiento14m
4 lecturas
Conjunto de imágenes de entrenamiento y evaluación10m
Código para el módulo 210m
Ejercicios para el módulo 210m
Más información10m
3 ejercicios de práctica
Prueba tus conocimientos6m
Prueba tus conocimientos12m
Cuestionario del módulo 220m
Semana
3
2 horas para completar

Extracción de características

6 videos (Total 94 minutos), 3 readings, 1 quiz
6 videos
Estrategias de selección de puntos de interés15m
Uso del color25m
Reducción de descriptores: PCA18m
3 lecturas
Código para el módulo 310m
Ejercicios para el módulo 310m
Más información10m
1 ejercicio de práctica
Cuestionario del módulo 320m
Semana
4
2 horas para completar

Estrategias de fusión

5 videos (Total 63 minutos), 3 readings, 3 quizzes
5 videos
Late fusion13m
Combinaciones en Late fusion15m
3 lecturas
Código para el módulo 410m
Ejercicios para el módulo 410m
Más información10m
3 ejercicios de práctica
Prueba tus conocimientos8m
Prueba tus conocimientos8m
Cuestionario del módulo 420m
4.4
25 revisionesChevron Right

Principales revisiones sobre Clasificación de imágenes: ¿cómo reconocer el contenido de una imagen?

por EVAug 16th 2017

Estupendo curso! Estoy haciendo un TFG de un clasificador autom?tico de sonidos y el curso me ha ayudado mucho a consolidar conceptos! 100% recomendable!!

por JEJan 9th 2018

Muy buen curso se aprende mucho y varias maneras para realisarlo a dem?s que se entiende de manera f?cil

Instructores

Avatar

Ernest Valveny

Catedrático Escuela Universitaria
Departamento de Ciencias de la Computación
Avatar

Jordi Gonzàlez Sabaté

Profesor Titular de Universidad
Departamento de Ciencias de la Computación
Avatar

Ramon Baldrich Caselles

Profesor titular
Departamento de Ciencias de la Computación

Acerca de Universitat Autònoma de Barcelona

The Universitat Autònoma de Barcelona (UAB) is a public university located in the metropolitan area of Barcelona. International in its outlook, it is fully consolidated within its local surroundings, and offers quality education in close association with research activity, the transfer of scientific, technological, cultural and educational knowledge, the promotion of its human potential and the responsible management of available resources. The UAB currently offers 81 degrees, 130 official Master Programmes and 183 UAB-specific Masters Degrees. In addition, it offers 174 lifelong learning programmes and 65 PhD Programmes, 27 of which have been distinguished through Quality Awards. The UAB has a total of over 3,500 teaching and research staff, over 2,000 administrative staff and over 40,000 students....

Preguntas Frecuentes

  • Una vez que te inscribes para obtener un Certificado, tendrás acceso a todos los videos, cuestionarios y tareas de programación (si corresponde). Las tareas calificadas por compañeros solo pueden enviarse y revisarse una vez que haya comenzado tu sesión. Si eliges explorar el curso sin comprarlo, es posible que no puedas acceder a determinadas tareas.

  • Cuando compras un Certificado, obtienes acceso a todos los materiales del curso, incluidas las tareas calificadas. Una vez que completes el curso, se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes participar del curso como oyente sin costo.

  • Sí, puedes solicitar el certificado antes, durante, o al finalizar el curso.

  • Aunque el curso esté diseñado e impartido por la Universidad Autónoma de Barcelona, el certificado lo emite Coursera.

    ¿Qué información incluye?

    · el título del curso

    · la firma del (o de los) instructor(es)

    · el logo de la UAB

    · una url de verificación que permite a terceras personas comprobar la autenticidad del certificado

  • · créditos académicos de la UAB

    · la calificación final obtenida en el curso

    · tu foto del documento de identidad

    · las horas dedicadas al curso

    Recuerda que el certificado no se envía por correo postal o correo electrónico, sino que se trata de un PDF que puedes descargar e imprimir. También puedes compartirlo electrónicamente.

    Lamentablemente Coursera no puede emitir un certificado de curso con más información de la que ya incluye. Si deseas más información al respeto, por favor consulta las páginas de ayuda de Coursera.

  • No. El certificado confirma que el alumno ha superado el curso, pero no es un título oficial de la Universidad Autónoma de Barcelona.

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.