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Diploma in Modelli e Trends in Computer Vision

Scopri le tecniche di ottimizzazione che permettono l'analisi delle distribuzioni dei dati con questo corso online gratuito.

Publisher: NPTEL
Sei consapevole del processo di concentramento su un aspetto particolare che scopre le anomalie nell'input dei dati? Questo corso si propone di rispondere a questa domanda illustrando il significato di attenzione e modelli generativi nell'apprendimento automatico. Studio sulle varianti e applicazioni delle reti adversariali generative utilizzate per la modifica di immagini e video. Imparare le tendenze modernissime e gli sviluppi nel deep learning per la visione dei computer.
Diploma in Modelli e Trends in Computer Vision
  • Durata

    10-15 Oras
  • Students

    47
  • Accreditation

    CPD

Descrizione

Modules

Risultato

Certificazione

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Description

Questo corso si propone di fornire una comprensione di base dei vari tipi di modelli di visione nel deep learning per la visione del computer. Si inizializza illustrando i metodi utilizzati per focalizzarsi su una caratteristica specifica di un'immagine in un grande volume di datasets. Scoprirete il ruolo delle tecniche di visione del computer nel generare contenuti testuali per un'immagine. Successivamente, si studierà la rilevanza dei modelli di attenzione nell'esecuzione di attività come la domanda visiva che risponde e dialoga. Esplorerai la procedura per localizzare le parti vitali di un'immagine utilizzando le reti di trasformatori spaziali. In seguito, il corso spiega le varie forme di meccanismi di attenzione che enfatizzano gli stati nascosti e la parallelizzazione. Oltre a ciò, vengono descritte le prospettive generali dei modelli generativi profondi nella visione informatica. Esplorerai il significato delle reti adversariali generative nel tradurre le informazioni dai contenuti visivi. Si discutono anche i metodi di accertamento della probabilità di pattern nello spazio perpetuo.

Next, il corso illustra i vari metodi di combinare le reti adversariali generative (GANs) e gli autocodificatori variazionali (VAEs) in un unico quadro. Scoprirete il processo di modellazione e trasformazione di densita ' complesse utilizzando la stima dei componenti indipendenti non lineari e metodi di conservazione non a volume reale. In seguito, si evidenziano le variazioni delle reti adversariali generative. Scoprirete i modi di eseguire traduzioni di immagini e di incorporare spazi latenti per ottenere immagini diversificate. Successivamente, si studierà i metodi di codifica di variabili strettamente distinte come dimensioni discrete utilizzando la rappresentazione disentangata. Si spiegano le applicazioni delle reti avversarie e dei modelli generativi riguardanti immagini e video. Si studierà il processo di stima delle classi accurate con e senza esposizione ad eventuali ricorrenze relative ai datasetti formativi. Il corso esplora la nozione di apprendimento auto - supervisore nella visione informatica. Scoprirete il processo di previsione di una parte particolare dell'input in base ad altre parti dei dati.

Infine, il corso illustra i vari metodi di stima della robustezza avversaria. Questo metodo includerà le procedure per affrontare i malfunzionamenti dei modelli di apprendimento utilizzando diversi meccanismi di difesa avversaria. Oltre a questo, noterete come il pruning e la quantizzazione minimizzano i parametri irrilevanti che non influenzano le prestazioni. Infine, si studierà il concetto di ricerca di architettura neurale nel deep learning. Questa nozione racchiude i metodi di ricerca dell'architettura di rete neurale giusta per un determinato problema. Studio sui recenti progressi nel deep learning per la visione del computer con enfasi su argomenti come la segmentazione semantica dell'immagine, l'apprendimento multi - modello per gli spazi di etichetta organizzati, la robustezza avversaria, la compressione del modello profondo e la progettazione di reti neurali artificiali (ANN). Il &ld'Diploma in Modelli e Trends in Computer Vision è un corso informativo che illustra il recente successo dei metodi di apprendimento profondo nel rivoluzionare la visione del computer rendendo sempre più vicini i nuovi sviluppi alla distribuzione che avvantaggia gli utenti finali.

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