Desentrañando Información sobre Propiedades y Lugares con Visión Computacional de Aprendizaje Profundo

Resumen

Explora cómo la visión por computadora de aprendizaje profundo descubre perspectivas sobre lugares hermosos, preferencias inmobiliarias y el bienestar social, con aplicaciones en bienes raíces y análisis ambiental.

Programa de estudio

• Introducción al Aprendizaje Profundo y Visión por Computadora
Panorama de los conceptos de aprendizaje profundo
Introducción a la visión por computadora y sus aplicaciones
• Fundamentos de las Redes Neuronales Convolucionales (CNNs)
Arquitectura y componentes de las CNNs
Entrenamiento de CNNs para el reconocimiento de imágenes
• Preprocesamiento de Datos de Imágenes
Técnicas para la mejora de datos de imágenes
Estrategias de aumento de datos
• Extracción de Características de Imágenes
Comprensión de las características de las imágenes
Herramientas y bibliotecas para la extracción de características
• Aprendizaje Profundo para la Clasificación de Imágenes
Construcción de modelos para clasificar lugares y propiedades
Evaluación del rendimiento del modelo
• Detección de Objetos en Imágenes
Introducción a los modelos de detección de objetos
Aplicaciones en bienes raíces: Identificación de propiedades y puntos de referencia
• Segmentación Semántica para el Análisis Ambiental
Técnicas para la segmentación de imágenes
Aplicación en el análisis de datos geográficos y ambientales
• Análisis de Atributos Estéticos y Sociales de Lugares
Uso del aprendizaje profundo para evaluar la belleza en imágenes
Comprensión de las preferencias sociales a través de datos visuales
• Aplicaciones Inmobiliarias
Predicción del valor de propiedades usando datos visuales
Mejora de anuncios inmobiliarios con visión por computadora
• Perspectivas sobre el Bienestar Ambiental y Social
Evaluación de la salud ambiental usando visión por computadora
Vinculación de datos visuales al bienestar social y la planificación urbana
• Consideraciones Éticas y Sesgos en la Visión por Computadora
Abordar el sesgo en los datos de entrenamiento
Implicaciones éticas del análisis de datos visuales
• Herramientas y Marcos para el Desarrollo
Resumen de marcos populares de aprendizaje profundo
Sesiones prácticas de laboratorio usando herramientas como TensorFlow y PyTorch
• Direcciones Futuras en Aprendizaje Profundo y Visión por Computadora
Tendencias emergentes e innovaciones
El impacto futuro de la visión por computadora en propiedades y lugares
• Proyecto y Cierre del Curso
Proyecto final: Análisis de un conjunto de datos del mundo real
Resumen de los puntos clave y recursos adicionales para la exploración

Asignaturas

Charlas de Conferencia