À propos de ce cours
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Niveau avancé

Approx. 24 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
3 heures pour terminer

Introduction to image processing and computer vision

8 vidéos (Total 54 min), 2 quiz
8 vidéos
Color models15 min
Image processing goals and tasks2 min
Contrast and brightness correction5 min
Image convolution7 min
Edge detection8 min
1 exercice pour s'entraîner
Basic image processing10 min
Semaine
2
4 heures pour terminer

Convolutional features for visual recognition

12 vidéos (Total 91 min), 2 quiz
12 vidéos
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
3 heures pour terminer

Object detection

13 vidéos (Total 46 min), 2 quiz
13 vidéos
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
4 heures pour terminer

Object tracking and action recognition

11 vidéos (Total 74 min), 2 quiz
11 vidéos
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
3.7
38 avisChevron Right

Principaux examens pour Deep Learning in Computer Vision

par SJJun 12th 2018

Excellent course! Quiz questions are conceptual and challenging and assignments are pretty rigorous and 100% practical application oriented.

par RRApr 19th 2019

Don't just read what's written on the projector. Try explaining it. And explain with code.

Enseignants

Avatar

Anton Konushin

Senior Lecturer
HSE Faculty of Computer Science
Avatar

Alexey Artemov

Senior Lecturer
HSE Faculty of Computer Science

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

National Research University - Higher School of Economics (HSE) is one of the top research universities in Russia. Established in 1992 to promote new research and teaching in economics and related disciplines, it now offers programs at all levels of university education across an extraordinary range of fields of study including business, sociology, cultural studies, philosophy, political science, international relations, law, Asian studies, media and communicamathematics, engineering, and more. Learn more on www.hse.ru...

À propos de la 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.