No puedo creerme que el curso lleve 3 años en pie y no hayan mejoras respecto al material y a la calidad del curso. Me explico: (a) Muchos de los vídeos duran demasiado porque los expositores o se equivocaban, o se trababan, o repetían frases innecesarias. Después de tanto tiempo, volver a grabar el material sería bastante oportuno por la calidad que uno espera de la UAB. (b) En cada evaluación encontraba un tema no mencionado siquiera en las diapositivas, en el código o en los vídeos. Por ejemplo, en la evaluación final, tuve que buscar en Wikipedia el porcentaje de fidelidad supuesto del PCA [y ni siquiera allí dicen que lo es]. (c) El código no está actualizado y genera problemas de compatibilidad para usuarios en este año, y lo seguirá haciendo en años venideros. Los ejercicios son realmente desmotivantes pues adaptar las estructuras de datos y leerse una documentación des actualizada o no disponible para una clase, no es agradable. (d) En todas, pero en todas, las evaluaciones habían errores de tipo y faltas de ortografía. Eso me hacía pensar en que una opción no era correcta inmediatamente (y a veces no era el caso), pero modestia aparte, esto deja mucho que desear de los instructores y debe generar problemas en usuarios extranjeros. (e) No entiendo por qué usaron diapositivas en MS Power Point. Las fórmulas matemáticas ocupan espacio innecesario y están mal ubicadas para la presentación de información, encima que en varios casos el PDF resultante tenía información flotante o caracteres desconocidos. No es necesario hacer las cosas en Beamer, PP destruye la claridad del asunto. (f) Es terrible que la matemática del asunto quede doblegada a un tema «oscuro». ¿Por qué todo tuvo que ser bajo una distribución normal? ¿Por qué el oscurantismo de algunas fórmulas? Se supone que hay que entender, entiendo que no hay que derivar todo, pero si exponen algo, deben justificarlo más allá de una frase. Aún más si lo evalúan.

¿Qué me queda de todo esto? Ideas sueltas del tema de clasificación, código obsoleto y decepción.

Pude invertir mi dinero en un libro de texto.

Falta mantenimiento del curso. Los scripts estaban desactualizados y las preguntas en las pruebas y exámenes eran confusas. Las explicaciones matemáticas iniciales muy bien cuando se realizaban ejemplos pero en los módulos finales no se realizaba con profundidad.

Aprendí temas muy útiles y avanzados. Las explicaciones eran entendibles y los ejercicios eran muy ilustrativos. Estoy muy feliz de haber aprendido temas tan vanguardistas desde la comodidad de mi casa. Ademas el hecho de haber sido capaz de realizar los cálculos a partir de resúmenes de los papers originales fue una experiencia muy motivadora. Por último, fue sorprendente enterarme del increíble potencial de las Redes Neuronales Convolucionantes. Muchas gracias a los profesores y a los diseñadores del curso.

Siguiendo la línea de su anterior curso de reconocimiento de objetos, los profesores de Visión Artificial de la UAB nos ofrecen otro excelente curso que explica detalladamente, de forma muy accesible y amena, las técnicas establecidas en la última década para la clasificación de imágenes. El único inconveniente es que solo hace un repaso muy somero de las redes neuronales convolucionales.

Es un excelente curso donde se muestran las principales técnicas en este campo. Sin embargo, pienso que seria muy bueno que ofrecieran un curso profundizando las técnicas avanzadas especialmente las CNNs. Sentí que los profesores son excelentes y que manejan muy bien los temas tratados.

Un curso que alberga información de mucho valor para los amantes del tratamiento de imagen y de la visión por computador. Es muy positivo un curso como éste desarrollado en habla hispana. Es necesario crear los subtitulos de este curso en ingles para que tenga la difusión que se merece.

Estupendo curso! Estoy haciendo un TFG de un clasificador automático de sonidos y el curso me ha ayudado mucho a consolidar conceptos! 100% recomendable!!

Muy buen curso se aprende mucho y varias maneras para realisarlo a demás que se entiende de manera fácil

Es un muy buen curso para introducir en el tema y valoro el aplicar códigos prácticos en ejercicios

Muy bueno. Recomiendo muchísimo para aquellos que trabajan en computación visual.

Buen curso. Muchas gracias a los tres profesores que lo imparten.

un contenido muy pedagógico y con contenido bien explicado

Muy bueno continúen con este tipo de gran información

excelente curso y complemento para mi carrera

Muy bueno y exigente, se aprende bastante

Contenido y explicaciones excelentes

Excelente. Con bastante materia.

Muy interesante

Muy bueno.

Es un muy buen curso que permite una primera orientación a lo que es la clasificación de imágenes por computadora.

Deberían haber ejercicios calificados de implementación y programación para reafirmar lo aprendido.

Thank you! Seguiré treballant per tal d'apendre més sobre visió artifivial.

The course contains lots of interesting CV stuff, mainly related to the Bag of Words model of past decade. However, some lessons are much better treated (or explained) than others, and some quizzes are also very much harder than others. The course is not homogeneus. But as a previous step to delve in Deep Learning structures, I think that the course is highly valuable. Thank you, AUB teaching staff!

No era lo que esperaba, pero fue mi error porque no lei mucho la descripcion

Baja la calidad con respecto del curso anterior y se tienen problemas con los cuestionarios por redondeos por lo que no se puede colocar el dato exacto a pesar de seguir el proceso correcto.