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국립 연구 고등 경제 대학

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up84%(1,093개의 평가)Info
1

1

완료하는 데 3시간 필요

Introduction to image processing and computer vision

완료하는 데 3시간 필요
9개 동영상 (총 56분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
9개의 동영상
Short introduction to computer vision4m
Digital images3m
Structure of human eye and vision6m
Color models15m
Image processing goals and tasks2m
Contrast and brightness correction5m
Image convolution7m
Edge detection8m
1개의 읽기 자료
About the University10m
1개 연습문제
Basic image processing30m
2

2

완료하는 데 3시간 필요

Convolutional features for visual recognition

완료하는 데 3시간 필요
12개 동영상 (총 91분)
12개의 동영상
AlexNet, VGG and Inception architectures11m
ResNet and beyond10m
Fine-grained image recognition5m
Detection and classification of facial attributes6m
Content-based image retrieval7m
Computing semantic image embeddings using convolutional neural networks8m
Employing indexing structures for efficient retrieval of semantic neighbors9m
Face verification6m
The re-identification problem in computer vision5m
Facial keypoints regression6m
CNN for keypoints regression5m
1개 연습문제
Convolutional features for visual recognition30m
3

3

완료하는 데 2시간 필요

Object detection

완료하는 데 2시간 필요
13개 동영상 (총 46분)
13개의 동영상
Sliding windows3m
HOG-based detector2m
Detector training3m
Viola-Jones face detector5m
Attentional cascades and neural networks3m
Region-based convolutional neural network3m
From R-CNN to Fast R-CNN5m
Faster R-CNN4m
Region-based fully-convolutional network2m
Single shot detectors3m
Speed vs. accuracy tradeoff1m
Fun with pedestrian detectors1m
1개 연습문제
Object Detection30m
4

4

완료하는 데 3시간 필요

Object tracking and action recognition

완료하는 데 3시간 필요
11개 동영상 (총 74분)
11개의 동영상
Optical flow5m
Deep learning in optical flow estimation5m
Visual object tracking5m
Examples of visual object tracking methods13m
Multiple object tracking5m
Examples of multiple object tracking methods8m
Introduction to action recognition6m
Action classification7m
Action classification with convolutional neural networks5m
Action localization6m
1개 연습문제
Video Analysis30m

검토

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고급 기계 학습 특화 과정 정보

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....
고급 기계 학습

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