Diploma em Modelos e Trends in Computer Vision

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 conteúdo textual 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. O curso explica as diversas formas de mecanismos de atenção que enfatizam os estados ocultos e a paralelização. Além disso, descrevemos 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 conteúdo visual. Explore os métodos de apuração da probabilidade de padrões no espaço perpétuo.

Em seguida, o curso ilustra os diversos métodos de combinação de redes adversas 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, investigamos as variações de redes adversativas generativas. Você descobrirá como realizar traduções de imagem e embasar espaços latentes para obter imagens diversas. Posteriormente, você estudará os métodos de codificação de variáveis estreitamente distintas como dimensões discretas usando representação desentrelaçada. Em seguida, delineamos as aplicações de redes adversárias e modelos generativos referentes a imagens e vídeos. Você estudará o processo de estimativa de aulas precisas com e sem exposição a eventuais ocorrências dos datasets de treinamento. Em seguida, o curso explora a noção de aprendizado autosupervisionado na visão de computador. Você descobrirá o processo de prever uma parte particular da entrada com base em outras partes dos dados.

Por fim, o curso ilustra os vários métodos de estimativa da 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. Estude os recentes avanços no aprendizado profundo para a visão de computador, enfatizando 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 de computador tornando novos desenvolvimentos cada vez mais próximos da implantação que beneficia os usuários finais.