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Diploma en Modelos y Tendencias en Visión Informática

Conozca las técnicas de optimización que permiten el análisis de las distribuciones de datos con este curso gratuito en línea.

Publisher: NPTEL
¿Está al tanto del proceso de concentración en un aspecto concreto que descubre anomalías en la entrada de datos? Este curso tiene como objetivo responder a esta pregunta ilustrando la importancia de la atención y los modelos generativos en el aprendizaje automático. Estudio sobre las variantes y aplicaciones de las redes de confrontación generativas utilizadas para la edición de imágenes y videos. Aprenda las tendencias actuales y los desarrollos en el aprendizaje profundo para la visión de la computadora.
Diploma en Modelos y Tendencias en Visión Informática
  • Duración

    10-15 Horas
  • Students

    33
  • Accreditation

    CPD

Descripción

Modules

Resultados

Certificación

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Description

Este curso tiene como objetivo proporcionar una comprensión básica de los diversos tipos de modelos de visión en el aprendizaje profundo para la visión de la computadora. Se inicia ilustrando los métodos utilizados para centrarse en una característica específica de una imagen en un gran volumen de conjuntos de datos. Usted descubrirá el papel de las técnicas de visión de la computadora en la generación de contenidos textuales para una imagen. A continuación, estudiará la relevancia de los modelos de atención en la realización de tareas como la respuesta a preguntas visuales y diálogos. Explorará el procedimiento para localizar las partes vitales de una imagen utilizando redes de transformadores espaciales. Después de esto, el curso explica las diversas formas de mecanismos de atención que enfatizan los estados ocultos y la paralelización. Además de esto, se describen las perspectivas generales de los modelos generativos profundos en la visión de la computadora. Usted explorará la importancia de las redes de confrontación generativa en la traducción de información de contenidos visuales. También se discuten los métodos para determinar la probabilidad de patrones en el espacio perpetuo.

A continuación, el curso ilustra los diversos métodos de combinar redes de confrontación generativa (GANs) y autocodificadores variacionales (VAEs) en un solo marco. Descubrirá el proceso de modelado y transformación de densidades complejas utilizando la estimación de componentes independientes no lineales y métodos de conservación sin volumen de valor real. Después de esto, se destacan las variaciones de las redes generativas generativas. Descubrirás las formas de realizar traducciones de imágenes e incrustarás espacios latentes para obtener imágenes diversas. Posteriormente, estudiará los métodos de codificación de variables estrechamente distintas como dimensiones discretas utilizando una representación desentrelazada. Se explican las aplicaciones de redes adversarias y modelos generativos referentes a imágenes y videos. Usted estudiará el proceso de estimar las clases precisas con y sin exposición a cualquier ocurrencia relacionada con los conjuntos de datos de entrenamiento. El curso explora la noción de aprendizaje autosupervisado en la visión de la computadora. Descubrirá el proceso de predicción de una parte determinada de la entrada basada en otras partes de los datos.

Por último, el curso ilustra los diversos métodos de estimación de la solidez adversarial. Este método incluirá los procedimientos para abordar las malas funciones de los modelos de aprendizaje utilizando diferentes mecanismos de defensa antagáricos. Además de esto, notará cómo la poda y la cuantificación minimizan los parámetros irrelevantes que no influyen en el rendimiento. Por último, estudiarás el concepto de búsqueda de arquitectura neuronal en el aprendizaje profundo. Esta noción abarca los métodos de búsqueda de la arquitectura de red neuronal adecuada para un problema determinado. Estudio sobre los recientes avances en el aprendizaje profundo para la visión de la computadora con énfasis en temas como la segmentación semántica de la imagen, el aprendizaje multimodelo para espacios de etiquetas organizados, la robustez adversaria, la compresión de modelos profundos y el diseño de redes neuronales artificiales (ANN). El Diploma de ‘ en Modelos y Tendencias en Computer Vision ’ es un curso informativo que ilustra el reciente éxito de los métodos de aprendizaje profundo en revolucionar la visión de la computadora haciendo que los nuevos desarrollos se acerquen cada vez más al despliegue que beneficia a los usuarios finales.

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