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.

Nivel avanzado

Aprox. 23 horas para completar

Sugerido: 5 weeks of study/ 4-5 hours per week...

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English), Coreano

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

3 horas para completar

Introduction to image processing and computer vision

3 horas para completar
9 videos (Total 56 minutos), 1 lectura, 2 cuestionarios
9 videos
Short introduction to computer vision4m
Digital images3m
Structure of human eye and vision6m
Color models15m
Image processing goals and tasks2m
Contrast and brightness correction5m
Image convolution7m
Edge detection8m
1 lectura
About the University10m
1 ejercicio de práctica
Basic image processing10m
Semana
2

Semana 2

4 horas para completar

Convolutional features for visual recognition

4 horas para completar
12 videos (Total 91 minutos)
12 videos
AlexNet, VGG and Inception architectures11m
ResNet and beyond10m
Fine-grained image recognition5m
Detection and classification of facial attributes6m
Content-based image retrieval7m
Computing semantic image embeddings using convolutional neural networks8m
Employing indexing structures for efficient retrieval of semantic neighbors9m
Face verification6m
The re-identification problem in computer vision5m
Facial keypoints regression6m
CNN for keypoints regression5m
1 ejercicio de práctica
Convolutional features for visual recognition24m
Semana
3

Semana 3

3 horas para completar

Object detection

3 horas para completar
13 videos (Total 46 minutos)
13 videos
Sliding windows3m
HOG-based detector2m
Detector training3m
Viola-Jones face detector5m
Attentional cascades and neural networks3m
Region-based convolutional neural network3m
From R-CNN to Fast R-CNN5m
Faster R-CNN4m
Region-based fully-convolutional network2m
Single shot detectors3m
Speed vs. accuracy tradeoff1m
Fun with pedestrian detectors1m
1 ejercicio de práctica
Object Detection16m
Semana
4

Semana 4

4 horas para completar

Object tracking and action recognition

4 horas para completar
11 videos (Total 74 minutos)
11 videos
Optical flow5m
Deep learning in optical flow estimation5m
Visual object tracking5m
Examples of visual object tracking methods13m
Multiple object tracking5m
Examples of multiple object tracking methods8m
Introduction to action recognition6m
Action classification7m
Action classification with convolutional neural networks5m
Action localization6m
1 ejercicio de práctica
Video Analysis16m

Revisiones

Principales revisiones sobre DEEP LEARNING IN COMPUTER VISION
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National Research University Higher School of Economics

Acerca de Programa especializado Aprendizaje automático avanzado

This specialization gives an introduction to deep learning, reinforcement learning, natural language understanding, computer vision and Bayesian methods. Top Kaggle machine learning practitioners and CERN scientists will share their experience of solving real-world problems and help you to fill the gaps between theory and practice. Upon completion of 7 courses you will be able to apply modern machine learning methods in enterprise and understand the caveats of real-world data and settings....
Aprendizaje automático avanzado

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 te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. 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 auditar el curso sin costo.

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