À propos de ce cours

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Niveau avancé

Approx. 23 heures pour terminer

Recommandé : 5 weeks of study/ 4-5 hours per week...

Anglais

Sous-titres : Anglais, Coréen

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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

3 heures pour terminer

Introduction to image processing and computer vision

3 heures pour terminer
9 vidéos (Total 56 min), 1 lecture, 2 quiz
9 vidéos
Short introduction to computer vision4 min
Digital images3 min
Structure of human eye and vision6 min
Color models15 min
Image processing goals and tasks2 min
Contrast and brightness correction5 min
Image convolution7 min
Edge detection8 min
1 lecture
About the University10 min
1 exercice pour s'entraîner
Basic image processing10 min
Semaine
2

Semaine 2

4 heures pour terminer

Convolutional features for visual recognition

4 heures pour terminer
12 vidéos (Total 91 min)
12 vidéos
AlexNet, VGG and Inception architectures11 min
ResNet and beyond10 min
Fine-grained image recognition5 min
Detection and classification of facial attributes6 min
Content-based image retrieval7 min
Computing semantic image embeddings using convolutional neural networks8 min
Employing indexing structures for efficient retrieval of semantic neighbors9 min
Face verification6 min
The re-identification problem in computer vision5 min
Facial keypoints regression6 min
CNN for keypoints regression5 min
1 exercice pour s'entraîner
Convolutional features for visual recognition24 min
Semaine
3

Semaine 3

3 heures pour terminer

Object detection

3 heures pour terminer
13 vidéos (Total 46 min)
13 vidéos
Sliding windows3 min
HOG-based detector2 min
Detector training3 min
Viola-Jones face detector5 min
Attentional cascades and neural networks3 min
Region-based convolutional neural network3 min
From R-CNN to Fast R-CNN5 min
Faster R-CNN4 min
Region-based fully-convolutional network2 min
Single shot detectors3 min
Speed vs. accuracy tradeoff1 min
Fun with pedestrian detectors1 min
1 exercice pour s'entraîner
Object Detection16 min
Semaine
4

Semaine 4

4 heures pour terminer

Object tracking and action recognition

4 heures pour terminer
11 vidéos (Total 74 min)
11 vidéos
Optical flow5 min
Deep learning in optical flow estimation5 min
Visual object tracking5 min
Examples of visual object tracking methods13 min
Multiple object tracking5 min
Examples of multiple object tracking methods8 min
Introduction to action recognition6 min
Action classification7 min
Action classification with convolutional neural networks5 min
Action localization6 min
1 exercice pour s'entraîner
Video Analysis16 min

Avis

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Offert par

Logo Université nationale de recherche, École des hautes études en sciences économiques

Université nationale de recherche, École des hautes études en sciences économiques

À propos du Spécialisation Apprentissage automatique avancé

This specialization gives an introduction to deep learning, reinforcement learning, natural language understanding, computer vision and Bayesian methods. Top Kaggle machine learning practitioners and CERN scientists will share their experience of solving real-world problems and help you to fill the gaps between theory and practice. Upon completion of 7 courses you will be able to apply modern machine learning methods in enterprise and understand the caveats of real-world data and settings....
Apprentissage automatique avancé

Foire Aux Questions

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.

  • Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.