Informações sobre o curso

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100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível avançado

Aprox. 23 horas para completar

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

Inglês

Legendas: Inglês, Coreano

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oferecido por

Logotipo de National Research University Higher School of Economics

National Research University Higher School of Economics

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1

Semana 1

3 horas para concluir

Introduction to image processing and computer vision

3 horas para concluir
9 vídeos (Total 56 mín.), 1 leitura, 2 testes
9 videos
Short introduction to computer vision4min
Digital images3min
Structure of human eye and vision6min
Color models15min
Image processing goals and tasks2min
Contrast and brightness correction5min
Image convolution7min
Edge detection8min
1 leituras
About the University10min
1 exercício prático
Basic image processing10min
Semana
2

Semana 2

4 horas para concluir

Convolutional features for visual recognition

4 horas para concluir
12 vídeos (Total 91 mín.)
12 videos
AlexNet, VGG and Inception architectures11min
ResNet and beyond10min
Fine-grained image recognition5min
Detection and classification of facial attributes6min
Content-based image retrieval7min
Computing semantic image embeddings using convolutional neural networks8min
Employing indexing structures for efficient retrieval of semantic neighbors9min
Face verification6min
The re-identification problem in computer vision5min
Facial keypoints regression6min
CNN for keypoints regression5min
1 exercício prático
Convolutional features for visual recognition24min
Semana
3

Semana 3

3 horas para concluir

Object detection

3 horas para concluir
13 vídeos (Total 46 mín.)
13 videos
Sliding windows3min
HOG-based detector2min
Detector training3min
Viola-Jones face detector5min
Attentional cascades and neural networks3min
Region-based convolutional neural network3min
From R-CNN to Fast R-CNN5min
Faster R-CNN4min
Region-based fully-convolutional network2min
Single shot detectors3min
Speed vs. accuracy tradeoff1min
Fun with pedestrian detectors1min
1 exercício prático
Object Detection16min
Semana
4

Semana 4

4 horas para concluir

Object tracking and action recognition

4 horas para concluir
11 vídeos (Total 74 mín.)
11 videos
Optical flow5min
Deep learning in optical flow estimation5min
Visual object tracking5min
Examples of visual object tracking methods13min
Multiple object tracking5min
Examples of multiple object tracking methods8min
Introduction to action recognition6min
Action classification7min
Action classification with convolutional neural networks5min
Action localization6min
1 exercício prático
Video Analysis16min

Avaliações

Principais avaliações do DEEP LEARNING IN COMPUTER VISION
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Sobre Programa de cursos integrados Aprendizagem de máquina avançada

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....
Aprendizagem de máquina avançada

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.