Hands-on Data Centric Visual AI
Coursera
9 Cursos
UC Davis is a top-tier public research university that offers graduate and undergraduate degrees in more than 100 fields of study. Its campus is situated near Sacramento in the Central Valley of California.
Resumen
Este curso integral es una guía práctica para desarrollar y mantener conjuntos de datos de alta calidad para aplicaciones de IA visual. Los alumnos adquirirán conocimientos profundos y habilidades prácticas en:
- Descubrir e implementar varios enfoques de etiquetado, desde métodos manuales hasta totalmente automatizados
- Evaluar y mejorar la calidad de las anotaciones para tareas de detección de objetos, incluyendo la identificación y corrección de problemas comunes de etiquetado
- Analizar el impacto de la calidad de los cuadros delimitadores en el rendimiento del modelo y desarrollar estrategias para mejorar la consistencia de las etiquetas
- Utilizar herramientas avanzadas como FiftyOne y CVAT para la exploración de conjuntos de datos, corrección de errores y refinamiento de anotaciones
- Abordar desafíos complejos en visión por computadora, como detecciones superpuestas, oclusiones y detección de objetos pequeños
- Implementar técnicas de aumento de datos para mejorar la robustez y generalización del modelo
- Aplicar conceptos como la dificultad de muestras y la entropía en el contexto del entrenamiento de modelos y la curación de conjuntos de datos
A través de una combinación de conocimientos teóricos y ejercicios prácticos, los estudiantes aprenderán a crear, mantener y optimizar conjuntos de datos que conduzcan a modelos de IA visual más precisos y fiables.
Universidad: Universidad de California, Davis
Proveedor: Coursera
Categorías: Cursos de Visión por Computadora, Cursos de Detección de Objetos, Cursos de Aumento de Datos
