Об этом курсе

Недавно просмотрено: 84,756
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Продвинутый уровень
Прибл. 13 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский, Корейский
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Продвинутый уровень
Прибл. 13 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский, Корейский

от партнера

Логотип Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"

Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"

Программа курса: что вы изучите

Оценка контентаThumbs Up84%(1,097 оценки)Info
Неделя
1

Неделя 1

3 ч. на завершение

Introduction to image processing and computer vision

3 ч. на завершение
9 видео ((всего 56 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
9 видео
Short introduction to computer vision4мин
Digital images3мин
Structure of human eye and vision6мин
Color models15мин
Image processing goals and tasks2мин
Contrast and brightness correction5мин
Image convolution7мин
Edge detection8мин
1 материал для самостоятельного изучения
About the University10мин
1 практическое упражнение
Basic image processing30мин
Неделя
2

Неделя 2

3 ч. на завершение

Convolutional features for visual recognition

3 ч. на завершение
12 видео ((всего 91 мин.))
12 видео
AlexNet, VGG and Inception architectures11мин
ResNet and beyond10мин
Fine-grained image recognition5мин
Detection and classification of facial attributes6мин
Content-based image retrieval7мин
Computing semantic image embeddings using convolutional neural networks8мин
Employing indexing structures for efficient retrieval of semantic neighbors9мин
Face verification6мин
The re-identification problem in computer vision5мин
Facial keypoints regression6мин
CNN for keypoints regression5мин
1 практическое упражнение
Convolutional features for visual recognition30мин
Неделя
3

Неделя 3

2 ч. на завершение

Object detection

2 ч. на завершение
13 видео ((всего 46 мин.))
13 видео
Sliding windows3мин
HOG-based detector2мин
Detector training3мин
Viola-Jones face detector5мин
Attentional cascades and neural networks3мин
Region-based convolutional neural network3мин
From R-CNN to Fast R-CNN5мин
Faster R-CNN4мин
Region-based fully-convolutional network2мин
Single shot detectors3мин
Speed vs. accuracy tradeoff1мин
Fun with pedestrian detectors1мин
1 практическое упражнение
Object Detection30мин
Неделя
4

Неделя 4

3 ч. на завершение

Object tracking and action recognition

3 ч. на завершение
11 видео ((всего 74 мин.))
11 видео
Optical flow5мин
Deep learning in optical flow estimation5мин
Visual object tracking5мин
Examples of visual object tracking methods13мин
Multiple object tracking5мин
Examples of multiple object tracking methods8мин
Introduction to action recognition6мин
Action classification7мин
Action classification with convolutional neural networks5мин
Action localization6мин
1 практическое упражнение
Video Analysis30мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе DEEP LEARNING IN COMPUTER VISION

Посмотреть все отзывы

Специализация Продвинутое машинное обучение: общие сведения

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....
Продвинутое машинное обучение

Часто задаваемые вопросы

  • Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.

    • Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.
    • Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.
  • Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

  • Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.

  • Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке "Финансовая помощь" слева под кнопкой "Зарегистрироваться". Заполните форму заявления. Если его примут, вы получите уведомление. Обратите внимание: этот шаг необходимо выполнить для каждого курса специализации, в том числе для дипломного проекта. Подробнее

  • Этот курс не приравнивается к зачету в университетах, однако некоторые вузы принимают сертификаты на свое усмотрение. Дополнительную информацию уточняйте в своем деканате. Онлайн-дипломы и сертификаты Mastertrack™ от Coursera позволяют получить зачеты.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.