Este curso tiene como objetivo proporcionar una comprensión básica de los diversos tipos de modelos de visión en el aprendizaje profundo para la visión por computadora. Comienza ilustrando los métodos utilizados para centrarse en una característica específica de una imagen en un gran volumen de conjuntos de datos. Descubrirá el papel de las técnicas de visión artificial en la generación de contenido textual para una imagen. A continuación, estudiará la relevancia de los modelos de atención a la hora de realizar tareas como la respuesta visual a las preguntas y los 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 artificial. Explorará la importancia de las redes generativas de confrontación en la traducción de la información a partir del contenido visual. Explore los métodos para determinar la probabilidad de que existan patrones en el espacio perpetuo

A continuación, el curso ilustra los diversos métodos para combinar redes generativas de confrontación (GAN) y codificadores automáticos variacionales (VAE) en un solo marco. Descubrirá el proceso de modelar y transformar densidades complejas utilizando métodos de estimación de componentes independientes no lineales y métodos de conservación no volumétricos con valores reales. A continuación, investigamos las variaciones de las redes generativas de confrontación. Descubrirás cómo realizar traducciones de imágenes e incrustar espacios latentes para obtener imágenes diversas. Posteriormente, estudiará los métodos para codificar variables muy distintas como dimensiones discretas utilizando una representación desenredada. A continuación, describimos las aplicaciones de las redes contradictorias y los modelos generativos en relación con las imágenes y los vídeos. Estudiarás el proceso de estimación de clases precisas con y sin exposición a cualquier aparición de los conjuntos de datos de entrenamiento. Luego, el curso explora la noción de aprendizaje autosupervisado en visión artificial. Descubrirá el proceso de predecir una parte particular de la entrada basándose en otras partes de los

Por último, el curso ilustra los diversos métodos para estimar la solidez de los adversarios. Este método incluirá los procedimientos para abordar los fallos de funcionamiento de los modelos de aprendizaje utilizando diferentes mecanismos de defensa contradictorios. Además de esto, observará 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 avances recientes en el aprendizaje profundo para la visión artificial, haciendo hincapié en temas como la segmentación semántica de imágenes, el aprendizaje multimodelo para espacios de etiquetas organizados, la solidez frente a situaciones adversas, la compresión profunda de modelos y el diseño de redes neuronales artificiales (ANN). El «Diploma en modelos y tendencias en visión artificial» es un curso informativo que ilustra el éxito reciente de los métodos de aprendizaje profundo a la hora de revolucionar la visión artificial, acercando cada vez más los nuevos desarrollos a su despliegue, lo que