Diploma em Modelos e Tendências em Visão Computacional

Este curso tem como objetivo fornecer uma compreensão básica dos vários tipos de modelos de visão em aprendizado profundo para visão computacional. Ele começa ilustrando os métodos usados para focar em uma característica específica de uma imagem em um grande volume de conjuntos de dados. Você descobrirá o papel das técnicas de visão computacional na geração de conteúdo textual para uma imagem. Em seguida, você estudará a relevância dos modelos de atenção na execução de tarefas como respostas visuais a perguntas e diálogos. Você explorará o procedimento para localizar as partes vitais de uma imagem usando redes de transformadores espaciais. O curso explica as várias formas de mecanismos de atenção que enfatizam os estados ocultos e a paralelização. Além disso, descreveremos as perspectivas gerais dos modelos generativos profundos em visão computacional. Você explorará a importância das redes adversárias generativas na tradução de informações de conteúdo visual. Explore os métodos para determinar a probabilidade de padrões no espaço perpétuo

Em seguida, o curso ilustra os vários métodos de combinação de redes adversárias generativas (GANs) e autocodificadores variacionais (VAEs) em uma única estrutura. Você descobrirá o processo de modelagem e transformação de densidades complexas usando a estimativa de componentes independentes não lineares e métodos de preservação de volume sem valor real. Em seguida, investigamos as variações das redes adversárias geradoras. Você descobrirá como realizar traduções de imagens e incorporar espaços latentes para obter imagens diversas. Posteriormente, você estudará os métodos de codificação de variáveis estreitamente distintas como dimensões discretas usando representação desemaranhada. A seguir, descrevemos as aplicações de redes adversárias e modelos generativos em relação a imagens e vídeos. Você estudará o processo de estimar classes precisas com e sem exposição a quaisquer ocorrências dos conjuntos de dados de treinamento. Em seguida, o curso explora a noção de aprendizado autosupervisionado em visão computacional. Você descobrirá o processo de prever uma parte específica da entrada com base em outras partes dos dados

Finalmente, o curso ilustra os vários métodos de estimar a robustez adversária. Este método incluirá os procedimentos para lidar com as falhas dos modelos de aprendizagem usando diferentes mecanismos de defesa adversária. Além disso, você notará como a poda e a quantização minimizam parâmetros irrelevantes que não influenciam o desempenho. Por fim, você estudará o conceito de busca de arquitetura neural em aprendizado profundo. Essa noção engloba os métodos de busca da arquitetura de rede neural correta para um determinado problema. Estude os avanços recentes no aprendizado profundo para visão computacional, enfatizando tópicos como segmentação semântica de imagens, aprendizado multimodelo para espaços de rótulos organizados, robustez adversária, compressão profunda de modelos e design de redes neurais artificiais (ANN). O “Diploma em Modelos e Tendências em Visão Computacional” é um curso informativo que ilustra o sucesso recente dos métodos de aprendizado profundo em revolucionar a visão computacional, tornando os novos desenvolvimentos cada vez mais próximos