Über diesen Kurs

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Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Fortgeschritten“
Ca. 13 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch, Koreanisch
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von

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National Research University Higher School of Economics

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up84%(1,093 Bewertungen)Info
Woche
1

Woche 1

3 Stunden zum Abschließen

Introduction to image processing and computer vision

3 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 56 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
9 Videos
Short introduction to computer vision4m
Digital images3m
Structure of human eye and vision6m
Color models15m
Image processing goals and tasks2m
Contrast and brightness correction5m
Image convolution7m
Edge detection8m
1 Lektüre
About the University10m
1 praktische Übung
Basic image processing30m
Woche
2

Woche 2

3 Stunden zum Abschließen

Convolutional features for visual recognition

3 Stunden zum Abschließen
12 Videos (Gesamt 91 min)
12 Videos
AlexNet, VGG and Inception architectures11m
ResNet and beyond10m
Fine-grained image recognition5m
Detection and classification of facial attributes6m
Content-based image retrieval7m
Computing semantic image embeddings using convolutional neural networks8m
Employing indexing structures for efficient retrieval of semantic neighbors9m
Face verification6m
The re-identification problem in computer vision5m
Facial keypoints regression6m
CNN for keypoints regression5m
1 praktische Übung
Convolutional features for visual recognition30m
Woche
3

Woche 3

2 Stunden zum Abschließen

Object detection

2 Stunden zum Abschließen
13 Videos (Gesamt 46 min)
13 Videos
Sliding windows3m
HOG-based detector2m
Detector training3m
Viola-Jones face detector5m
Attentional cascades and neural networks3m
Region-based convolutional neural network3m
From R-CNN to Fast R-CNN5m
Faster R-CNN4m
Region-based fully-convolutional network2m
Single shot detectors3m
Speed vs. accuracy tradeoff1m
Fun with pedestrian detectors1m
1 praktische Übung
Object Detection30m
Woche
4

Woche 4

3 Stunden zum Abschließen

Object tracking and action recognition

3 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 74 min)
11 Videos
Optical flow5m
Deep learning in optical flow estimation5m
Visual object tracking5m
Examples of visual object tracking methods13m
Multiple object tracking5m
Examples of multiple object tracking methods8m
Introduction to action recognition6m
Action classification7m
Action classification with convolutional neural networks5m
Action localization6m
1 praktische Übung
Video Analysis30m

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Über den Spezialisierung Erweiterte maschinelles Lernen

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....
Erweiterte maschinelles Lernen

Häufig gestellte Fragen

  • Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:

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  • Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.

  • Wenn Sie ein Abonnement abgeschlossen haben, erhalten Sie eine 7-tägige, kostenlose Testversion, die Sie gebührenfrei wieder kündigen können. Danach gewähren wir keine Rückerstattungen mehr, aber Sie können Ihr Abonnement jederzeit kündigen. Lesen Sie unsere vollständige Rückerstattungsrichtlinie.

  • Ja, Coursera bietet für Kursteilnehmer, die sich die Kursgebühr nicht leisten können, finanzielle Unterstützung an. Bewerben Sie sich dafür, indem Sie auf den Link für finanzielle Unterstützung links unter der Schaltfläche „Anmelden“ klicken. Sie werden zum Ausfüllen eines Antrags aufgefordert und werden bei Genehmigung benachrichtigt. Diesen Schritt müssen Sie für jeden Kurs der Spezialisierung ausführen, auch für das Abschlussprojekt. Mehr erfahren

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