Questo corso mira a fornire una comprensione di base dei vari tipi di modelli di visione nel deep learning per la visione artificiale. Inizia illustrando i metodi utilizzati per concentrarsi su una caratteristica specifica di un'immagine in un grande volume di set di dati. Scoprirai il ruolo delle tecniche di visione artificiale nella generazione di contenuti testuali per un'immagine. Successivamente, studierai la rilevanza dei modelli di attenzione nell'esecuzione di attività come la risposta visiva alle domande e i dialoghi. Esplorerai la procedura per localizzare le parti vitali di un'immagine utilizzando reti di trasformatori spaziali. Il corso spiega le varie forme di meccanismi di attenzione che enfatizzano gli stati nascosti e la parallelizzazione. Inoltre, descriveremo le prospettive generali dei modelli generativi profondi nella visione artificiale. Esplorerai l'importanza delle reti generative antagoniste nella traduzione di informazioni da contenuti visivi. Esplora i metodi per accertare la probabilità di schemi nello spazio

Successivamente, il corso illustra i vari metodi per combinare reti avversarie generative (GAN) e autocodificatori variazionali (VAE) in un unico framework. Scoprirai il processo di modellazione e trasformazione di densità complesse utilizzando la stima di componenti indipendenti non lineari e metodi di conservazione non volumetrica a valori reali. Successivamente, studiamo le variazioni delle reti generative antagoniste. Scoprirai come eseguire traduzioni di immagini e incorporare spazi latenti per ottenere immagini diverse. Successivamente, studierete i metodi per codificare variabili strettamente distinte come dimensioni discrete utilizzando una rappresentazione distaccata. Successivamente, descriviamo le applicazioni delle reti avversarie e dei modelli generativi riguardanti immagini e video. Studierai il processo di stima delle classi accurate con e senza esposizione a eventuali occorrenze dei set di dati di addestramento. Quindi, il corso esplora la nozione di apprendimento autosupervisionato nella visione artificiale. Scoprirai il processo di previsione di una particolare parte dell'input in base ad altre parti dei

Infine, il corso illustra i vari metodi per stimare la robustezza del contraddittorio. Questo metodo includerà le procedure per affrontare i malfunzionamenti dei modelli di apprendimento utilizzando diversi meccanismi di difesa contraddittoria. Inoltre, noterai come la potatura e la quantizzazione riducano al minimo i parametri irrilevanti che non influenzano le prestazioni. Infine, studierai il concetto di ricerca sull'architettura neurale nel deep learning. Questa nozione comprende i metodi per cercare la giusta architettura di rete neurale per un determinato problema. Studia i recenti progressi nell'apprendimento profondo per la visione artificiale, sottolineando argomenti come la segmentazione semantica delle immagini, l'apprendimento multimodello per spazi di etichette organizzati, la robustezza dell'antagonismo, la compressione profonda dei modelli e la progettazione di reti neurali artificiali (ANN). Il «Diploma in Models and Trends in Computer Vision» è un corso informativo che illustra il recente successo dei metodi di deep learning nel rivoluzionare la visione artificiale, rendendo i nuovi sviluppi sempre più vicini all'implementazione a vantaggio degli utenti finali.