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귀하가 습득할 기술

Machine LearningAlgorithmsSupport Vector Machine (SVM)Object DetectionImage Processing

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up97%(4,468개의 평가)Info
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완료하는 데 3시간 필요

INTRODUCCIÓN A LA DETECCIÓN DE OBJETOS

완료하는 데 3시간 필요
7개 동영상 (총 93분), 5 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
7개의 동영상
L1.1. Introducción a la detección de objetos11m
L1.2. Formación de la imagen11m
L1.3. Características de píxel13m
L1.4. Componentes conexas14m
L1.5. Template matching22m
L1.6. Características locales17m
5개의 읽기 자료
Temario10m
Formato del curso y evaluación10m
Preguntas frecuentes10m
Enlaces relacionados10m
Materiales complementarios10m
1개 연습문제
Cuestionario 120m
2

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완료하는 데 2시간 필요

CLASIFICACIÓN DE OBJETOS

완료하는 데 2시간 필요
9개 동영상 (총 117분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
9개의 동영상
L2.2.a. Local Binary Patterns13m
L2.2.b. Local Binary Patterns - Variantes (LBP Uniforme)9m
L2.2.c. Histograma LBP por bloques10m
L2.3.a. Regresión logística - Clasificación (I)9m
L2.3.b. Regresión logística - Clasificación (II)13m
L2.4.a. Regresión Logística – Aprendizaje (I)17m
L2.4.b. Regresión Logística – Aprendizaje (II)14m
L2.4.c. Regresión Logística – Aprendizaje (III)23m
1개의 읽기 자료
Materiales adicionales10m
1개 연습문제
Cuestionario 220m
3

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완료하는 데 2시간 필요

DETECCIÓN DE OBJETOS

완료하는 데 2시간 필요
9개 동영상 (총 85분), 3 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
9개의 동영상
L3.2.a. Generación de Candidatos – Ventana Deslizante9m
L3.2.b. Generación de Candidatos – Pirámide7m
L3.3. Generación de Candidatos – Refinación10m
L3.4. Anotación, Bootstrapping, Aprendizaje Activo16m
L3.5.a. Evaluación de la clasificación por ventana (I)9m
L3.5.b. Evaluación de la clasificación por ventana (II)10m
L3.6 Evaluación del rendimiento - Evaluación del detector8m
L3.7 Conjuntos de Entrenamiento, Evaluación y Validación9m
3개의 읽기 자료
Código ejemplo de detector10m
Ejercicios propuestos sobre el código del detector10m
Materiales adicionales10m
1개 연습문제
Cuestionario 320m
4

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완료하는 데 2시간 필요

DETECTOR BASADO EN HOG/SVM

완료하는 데 2시간 필요
6개 동영상 (총 70분), 4 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
6개의 동영상
L4.2. HOG - Cálculo del gradiente8m
L4.3. HOG – Cálculo de los histogramas13m
L4.4. HOG – Cálculo del descriptor11m
L4.5. Support Vector Machines (SVM) – Conceptos básicos13m
L4.6. Support Vector Machines (SVM) – Desarrollo matemático12m
4개의 읽기 자료
Código ejemplo de detector10m
Ejercicios propuestos sobre el código del detector10m
Materiales adicionales10m
Referencias adicionales10m
3개 연습문제
Prueba tus conocimientos8m
Prueba tus conocimientos8m
Cuestionario 420m

자주 묻는 질문

  • 강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.

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  • Sí, puedes solicitar el certificado antes, durante, o al finalizar el curso.

  • Aunque el curso esté diseñado e impartido por la Universidad Autónoma de Barcelona, el certificado lo emite Coursera.

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    · el título del curso

    · la firma del (o de los) instructor(es)

    · el logo de la UAB

    · una url de verificación que permite a terceras personas comprobar la autenticidad del certificado

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    · la calificación final obtenida en el curso

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    · las horas dedicadas al curso

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