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.

Aprox. 31 horas para completar

Sugerido: 6 weeks, 5 - 6 hours per week...

Espanhol

Legendas: Espanhol

Habilidades que você terá

Machine LearningAlgorithmsSupport Vector Machine (SVM)Object DetectionImage Processing

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up97%(4,380 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 120min
Semana
2

Semana 2

2 horas para concluir

CLASIFICACIÓN DE OBJETOS

2 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 220min
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 320min
Semana
4

Semana 4

2 horas para concluir

DETECTOR BASADO EN HOG/SVM

2 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 conocimientos8min
Prueba tus conocimientos8min
Cuestionario 420min
4.6
86 avaliaçõesChevron Right

Principais avaliações do Detección de objetos

por AMMar 4th 2016

Es un excelente curso de introducción a la detección de objetos. Es claro y posee ejemplos didácticos para entender las diferentes metodologías y algoritmos de este complejo y apasionante tema.

por YMMay 2nd 2018

Una muy buena introducción al tema de la detección de objetos y reconocimiento de patrones, con buenas referencias para iniciar una investigación propia a los tópicos avanzados.

Instrutores

Imagem do instrutor, Antonio López Peña

Antonio López Peña 

Titular de Universidad
Departamento de Ciencias de la Computación
19,205 aprendizes
1 Curso
Imagem do instrutor, Ernest Valveny

Ernest Valveny 

Catedrático Escuela Universitaria
Departamento de Ciencias de la Computación
24,922 aprendizes
2 Cursos
Imagem do instrutor, Maria Vanrell

Maria Vanrell 

Profesora Titular de Universidad
Departamento de Ciencias de la Computación
19,205 aprendizes
1 Curso

oferecido por

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Universidade Autônoma de Barcelona

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 adquire o Certificado, ganha acesso a todo o material do curso, incluindo avaliações com nota atribuída. Após concluir o curso, 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.

  • 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.

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    · 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.

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

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