Diplôme en modèles et tendances en vision informatique

Ce cours vise à fournir une compréhension de base des différents types de modèles de vision en apprentissage profond pour la vision informatique. Il initia en illustrant les méthodes utilisées pour se concentrer sur une caractéristique spécifique d'une image dans un grand volume de jeux de données. Vous découvrirez le rôle des techniques de vision par ordinateur dans la génération de contenu textuel pour une image. Ensuite, vous étudierez la pertinence des modèles d'attention dans l'exécution de tâches telles que la réponse à la question visuelle et les dialogues. Vous explorez la procédure de localisation des parties vitales d'une image à l'aide de réseaux de transformateurs spatiaux. Le cours explique les différentes formes de mécanismes d'attention qui mettent l'accent sur les états cachés et la parallélisation. En plus de cela, nous décrirons les perspectives globales des modèles génératifs profonds dans la vision informatique. Vous étudierez l'importance des réseaux d'adversaires génératifs dans la traduction de l'information à partir du contenu visuel. Explorez les méthodes de vérification de la probabilité de patterns dans l'espace perpétuel.

Ensuite, le cours illustre les différentes méthodes de combinaison des réseaux d'adversaires génératifs (GANs) et des autoencodeurs variationnels (VAE) dans un cadre unique. Vous découvrirez le processus de modélisation et de transformation de densités complexes en utilisant des méthodes non linéaires d'estimation de composants indépendants et des méthodes de préservation de valeurs non-volume réelles. Par la suite, nous étudions les variations des réseaux d'adversaires génératifs. Vous découvrirez comment réaliser des traductions d'images et des espaces latents pour obtenir des images diverses. Par la suite, vous étudierez les méthodes de codage de variables très distinctes en tant que dimensions discr­tes à l'aide d'une représentation démêldée. Ensuite, nous décrirons les applications des réseaux antagonistes et des modèles génératifs concernant les images et les vidéos. Vous étudierez le processus d'estimation des classes exactes avec et sans exposition à toutes les occurrences des ensembles de données de formation. Ensuite, le cours explore la notion d'apprentissage auto-supervisé en vision informatique. Vous allez découvrir le processus de prévision d'une partie particulière de l'entrée basée sur d'autres parties des données.

Enfin, le cours illustre les différentes méthodes d'estimation de la robustesse de l'adversaire. Cette méthode comprendra les procédures permettant de s'attaquer aux dysfonctionnements des modèles d'apprentissage à l'aide de différents mécanismes de défense accusatoires. En plus de cela, vous remarquerez comment l'élagage et la quantification permettent de minimiser les paramètres non pertinents qui n'influencent pas les performances. Enfin, vous étudierez le concept de la recherche d'architecture neurale dans l'apprentissage profond. Cette notion englobe les méthodes de recherche de l'architecture du réseau neuronal approprié pour un problème donné. Étudier les progrès récents en matière d'apprentissage profond pour la vision informatique, en mettant l'accent sur des sujets tels que la segmentation de l'image sémantique, l'apprentissage multi-modèles pour les espaces d'étiquettes organisés, la robustesse de l'adversaire, la compression des modèles profonds et la conception de réseaux neuronaux artificiels (ANN). Le "Diploma in Models and Trends in Computer Vision" est un cours d'information qui illustre le succès récent des méthodes d'apprentissage profond en révolutionner la vision de l'ordinateur, ce qui rend les nouveaux développements de plus en plus proches du déploiement qui profitent aux utilisateurs finaux.