Informações sobre o curso

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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.
Aprox. 18 horas para completar
Espanhol

Habilidades que você terá

Machine LearningAlgorithmsSupport Vector Machine (SVM)Object DetectionImage Processing
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oferecido por

Placeholder

Universidade Autônoma de Barcelona

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up97%(4,699 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

3 horas para concluir

INTRODUCCIÓN A LA DETECCIÓN DE OBJETOS

3 horas para concluir
7 vídeos (Total 93 mín.), 5 leituras, 1 teste
7 videos
L1.1. Introducción a la detección de objetos11min
L1.2. Formación de la imagen11min
L1.3. Características de píxel13min
L1.4. Componentes conexas14min
L1.5. Template matching22min
L1.6. Características locales17min
5 leituras
Temario10min
Formato del curso y evaluación10min
Preguntas frecuentes10min
Enlaces relacionados10min
Materiales complementarios10min
1 exercício prático
Cuestionario 130min
Semana
2

Semana 2

3 horas para concluir

CLASIFICACIÓN DE OBJETOS

3 horas para concluir
9 vídeos (Total 117 mín.), 1 leitura, 1 teste
9 videos
L2.2.a. Local Binary Patterns13min
L2.2.b. Local Binary Patterns - Variantes (LBP Uniforme)9min
L2.2.c. Histograma LBP por bloques10min
L2.3.a. Regresión logística - Clasificación (I)9min
L2.3.b. Regresión logística - Clasificación (II)13min
L2.4.a. Regresión Logística – Aprendizaje (I)17min
L2.4.b. Regresión Logística – Aprendizaje (II)14min
L2.4.c. Regresión Logística – Aprendizaje (III)23min
1 leituras
Materiales adicionales10min
1 exercício prático
Cuestionario 230min
Semana
3

Semana 3

2 horas para concluir

DETECCIÓN DE OBJETOS

2 horas para concluir
9 vídeos (Total 85 mín.), 3 leituras, 1 teste
9 videos
L3.2.a. Generación de Candidatos – Ventana Deslizante9min
L3.2.b. Generación de Candidatos – Pirámide7min
L3.3. Generación de Candidatos – Refinación10min
L3.4. Anotación, Bootstrapping, Aprendizaje Activo16min
L3.5.a. Evaluación de la clasificación por ventana (I)9min
L3.5.b. Evaluación de la clasificación por ventana (II)10min
L3.6 Evaluación del rendimiento - Evaluación del detector8min
L3.7 Conjuntos de Entrenamiento, Evaluación y Validación9min
3 leituras
Código ejemplo de detector10min
Ejercicios propuestos sobre el código del detector10min
Materiales adicionales10min
1 exercício prático
Cuestionario 330min
Semana
4

Semana 4

3 horas para concluir

DETECTOR BASADO EN HOG/SVM

3 horas para concluir
6 vídeos (Total 70 mín.), 4 leituras, 3 testes
6 videos
L4.2. HOG - Cálculo del gradiente8min
L4.3. HOG – Cálculo de los histogramas13min
L4.4. HOG – Cálculo del descriptor11min
L4.5. Support Vector Machines (SVM) – Conceptos básicos13min
L4.6. Support Vector Machines (SVM) – Desarrollo matemático12min
4 leituras
Código ejemplo de detector10min
Ejercicios propuestos sobre el código del detector10min
Materiales adicionales10min
Referencias adicionales10min
3 exercícios práticos
Prueba tus conocimientos30min
Prueba tus conocimientos30min
Cuestionario 430min

Avaliações

Principais avaliações do DETECCIÓN DE OBJETOS

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Perguntas Frequentes – FAQ

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.