Deep Learning For Visual Computing

Resumen

El aprendizaje profundo revoluciona la forma en que las máquinas entienden los datos al aprovechar arquitecturas de transformación no lineales para resolver tareas de reconocimiento jerárquico. Imagina una máquina reconociendo al Sr.

X en una foto frente al Monte E; las características evolucionan desde la identificación de formas, colores y bordes hasta la comprensión de escenas y objetos complejos. Este curso te guiará a través de la teoría y los aspectos prácticos de codificación de la aplicación de algoritmos de aprendizaje profundo, específicamente en la computación visual, utilizando Python y PyTorch.

Los participantes se sumergirán en tareas que van desde el reconocimiento de caracteres escritos a mano y la localización de objetos hasta el avanzando en subtitulado de imágenes y la generación de imágenes sintéticas, todo fundamental para tecnologías como los coches autónomos.

El curso está diseñado para aquellos con un trasfondo en procesamiento de imágenes digitales y aprendizaje automático, atendiendo a estudiantes en ciencias eléctricas, electrónicas y de la computación.

Apoyado por gigantes de la industria, incluyendo Intel, Microsoft, Google y Nvidia, este curso promete ofrecer conocimientos integrales beneficiosos para carreras en sectores de aprendizaje profundo y visión por computadora. Descubre cómo potenciar tus habilidades en este dominio de vanguardia a través de un programa ofrecido por la Universidad de California, San Diego vía Swayam.

• Público Destinado:

  Ciencias Eléctricas, Electrónicas, de la Computación

• Prerrequisitos:

  Procesamiento de Imágenes Digitales, Aprendizaje Automático

• Apoyado por Industrias:

  Intel, Microsoft, Google, Nvidia, Philips, GE, Siemens, Samsung, IBM, Apple, TCS, Infosys, Wipro, Robert Bosch, Baidu, Wymo, Tesla

• Universidad:

  Universidad de California, San Diego

• Proveedor:

  Swayam

• Categorías:

  Inteligencia Artificial, Python, Aprendizaje Profundo, Redes Neuronales, Subtitulado de Imágenes, Autoencoders, Reconocimiento de Objetos

Asignaturas

india