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Diploma em Modelos e Trends in Computer Vision

Conheça as técnicas de otimização que permite a análise de distribuições de dados com este curso online gratuito.

Publisher: NPTEL
Você está ciente do processo de concentração em um determinado aspecto que descobre anomalias na entrada de dados? Este curso visa responder a esta pergunta, ilustrando o significado da atenção e dos modelos generativos no aprendizado de máquina. Estudo sobre as variantes e aplicações de redes adversativas generativas usadas para edição de imagens e vídeos. Conheça as tendências e desenvolvimentos modernizantes no aprendizado profundo para visão de computador.
Diploma em Modelos e Trends in Computer Vision
  • Duração

    10-15 Horas
  • Students

    40
  • Accreditation

    CPD

Descrição

Modules

Resultado

Certificação

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Description

Este curso visa proporcionar uma compreensão básica dos vários tipos de modelos de visão em deep learning para visão de computador. Ele inicia-se ilustrando os métodos utilizados para focar em um recurso específico de uma imagem em um grande volume de datasets. Você descobrirá o papel das técnicas de visão do computador na geração de conteúdos textuais para uma imagem. A seguir, você estudará a relevância dos modelos de atenção na execução de tarefas como a pergunta visual respondendo e diálogos. Você explorará o procedimento para localizar as partes vitais de uma imagem utilizando redes de transformadores espaciais. Seguindo isso, o curso explica as diversas formas de mecanismos de atenção que enfatizam os estados ocultos e a paralelização. Além disso, são descritas as perspectivas gerais de modelos generativos profundos em visão computativa. Você explorará o significado de redes adversas generativas na tradução de informações a partir de conteúdos visuais. Os métodos de apuração da probabilidade de padrões no espaço perpétuo também são discutidos.

Em seguida, o curso ilustra os vários métodos de combinação de redes adversativas generativas (GANs) e autoencoders variacionais (VAEs) em um único framework. Você descobrirá o processo de modelagem e transformação de densidades complexas utilizando estimativa de componentes independentes não-lineares e métodos de preservação de não volume real valorizado. Seguindo isso, destacam-se as variações de redes adversativas generativas. Você descobrirá as formas de realizar traduções de imagem e incorporando espaços latentes para obter imagens diversas. Posteriormente, você estudará os métodos de codificação de variáveis estreitamente distintas como dimensões discretas usando representação desentrelaçada. Explicam-se as aplicações de redes adversárias e modelos generativos relativos a imagens e vídeos. Você estudará o processo de estimativa de aulas precisas com e sem exposição a eventuais ocorrências pertinentes aos conjuntos de dados de treinamento. O curso explora a noção de aprendizagem auto-supervisionada na visão de computador. Você descobrirá o processo de prever uma determinada parte da entrada com base em outras partes dos dados.

Finalmente, o curso ilustra os vários métodos de estimativa de robustez adversarial. Este método incluirá os procedimentos para combater as malfunções dos modelos de aprendizagem utilizando diferentes mecanismos de defesa adversarial. Além disso, você notará como a podação e a quantificação minimizam parâmetros irrelevantes que não influenciam o desempenho. Por último, você estudará o conceito de busca de arquitetura neural em aprendizado profundo. Essa noção engloba os métodos de busca pela arquitetura de rede neural certa para um determinado problema. Estudo sobre os recentes avanços no aprendizado profundo para visão de computador com ênfase em tópicos como segmentação de imagem semântica, aprendizagem multimodelo para espaços de etiqueta organizada, robustez adversarial, compressão de modelo profundo e design de redes neurais artificiais (ANN). O ‘ Diploma in Models and Trends in Computer Vision ’ é um curso informativo que ilustra o sucesso recente de métodos de aprendizagem profunda em revolucionar a visão computativa tornando novos desenvolvimentos cada vez mais próximos da implantação que beneficia os usuários finais.

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