Diploma en Modelos y Tendencias en Visión Informática

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 contenido textual 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. El curso explica las diversas formas de mecanismos de atención que enfatizan los estados ocultos y la paralelización. Además de esto, describiremos 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 contenido visual. Explore los métodos para determinar la probabilidad de patrones en el espacio perpetuo.

A continuación, el curso ilustra los diversos métodos de combinación de redes de contradicción generativa (GANs) y autocodificadores variacionales (VAEs) en un único 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. Siguiendo esto, investigamos las variaciones de las redes de contradicción generativas. Descubrirás cómo realizar traducciones de imágenes e incrustar espacios latentes para obtener imágenes diversas. Posteriormente, usted estudiará los métodos de codificación de variables estrechamente distintas como dimensiones discretas utilizando una representación desentrelazada. A continuación, delineamos 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 de los conjuntos de datos de entrenamiento. Luego, 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. Estudie los recientes avances en el aprendizaje profundo para la visión de la computadora, haciendo hincapié en temas como la segmentación semántica de imágenes, 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 en modelos y tendencias en la visión de la computadora" es un curso informativo que ilustra el éxito reciente de los métodos de aprendizaje profundo en la revolución de la visión de la computadora haciendo nuevos desarrollos cada vez más cerca del despliegue que beneficia a los usuarios finales.