Informações sobre o curso

85,627 visualizações recentes
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível avançado
Aprox. 13 horas para completar
Inglês
Legendas: Inglês, Coreano
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível avançado
Aprox. 13 horas para completar
Inglês
Legendas: Inglês, Coreano

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

Classificação do conteúdoThumbs Up84%(1,093 classificações)Info
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 processing30min
Semana
2

Semana 2

3 horas para concluir

Convolutional features for visual recognition

3 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 recognition30min
Semana
3

Semana 3

2 horas para concluir

Object detection

2 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 Detection30min
Semana
4

Semana 4

3 horas para concluir

Object tracking and action recognition

3 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 Analysis30min

Avaliações

Principais avaliações do DEEP LEARNING IN COMPUTER VISION

Visualizar todas as avaliações

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

  • O acesso a palestras e tarefas depende do tipo de inscrição. Se você participar de um curso como ouvinte, você poderá ver quase todo o conteúdo do curso gratuitamente. Para acessar tarefas valendo nota e obter um Certificado, você precisará adquirir a experiência do Certificado, durante ou após a participação como ouvinte. Se você não vir a opção de participar como ouvinte:

    • o curso pode não oferecer essa opção. Você pode experimentar um teste gratuito ou solicitar o auxílio financeiro.
    • Em vez disso, o curso pode oferecer 'Curso completo, sem Certificado'. Com esta opção, é possível ver todo o conteúdo do curso, enviar as avaliações necessárias e obter uma nota final. Isso também significa que você não poderá comprar uma experiência de Certificado.
  • 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.

  • Se você se inscrever, terá 7 dias para testar sem custo e, durante este período, pode cancelar sem multa. Depois disso, não reembolsamos, mas você pode cancelar sua inscrição a qualquer momento. Veja nossa política para o reembolso total.

  • Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro ao aluno que não possa pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio Financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Preencha uma solicitação e será notificado caso seja aprovado. Você terá que completar esta etapa para cada curso na Especialização, incluindo o Trabalho de Conclusão de Curso. Saiba mais .

  • Este curso não oferece créditos universitários, mas algumas universidades podem aceitar certificados de cursos que podem ser convertidos em créditos. Entre em contato com sua instituição para saber mais. Com os cursos on-line e os certificados Mastertrack™ do Coursera, é possível ganhar créditos universitários.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.