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Learner Reviews & Feedback for Clasificaci贸n de im谩genes: 驴c贸mo reconocer el contenido de una imagen? by Universitat Aut貌noma de Barcelona

4.3
stars
79 ratings

About the Course

驴Te interesa la visi贸n por computador? 驴Te gustar铆a saber c贸mo se puede reconocer el contenido visual de las im谩genes y clasificarlas a partir de su contenido? En este curso aprender谩s diferentes m茅todos de representaci贸n y clasificaci贸n de im谩genes. El temario del curso te permitir谩 conocer el esquema b谩sico de clasificaci贸n de im谩genes conocido como Bag of Visual Words. A partir de este esquema b谩sico aprender谩s c贸mo utilizar varios descriptores locales de la imagen as铆 como los m茅todos de clasificaci贸n m谩s habituales. Tambi茅n describiremos diferentes extensiones del esquema b谩sico que permiten combinar distintos descriptores, incluir informaci贸n espacial o mejorar la representaci贸n final de la imagen. Finalizar el curso te permitir谩: 鈥 Dise帽ar soluciones adaptadas para diferentes problemas de clasificaci贸n y reconocimiento de im谩genes 鈥 Conocer las principales t茅cnicas usadas para la descripci贸n y clasificaci贸n de una imagen 鈥 Acceder a las herramientas que permiten el desarrollo de aplicaciones reales de clasificaci贸n de im谩genes El curso est谩 orientado tanto a estudiantes universitarios de alg煤n grado relacionado con la inform谩tica, la ingenier铆a o las matem谩ticas, como a otros estudiantes con conocimientos de programaci贸n, interesados en aprender c贸mo utilizar t茅cnicas de visi贸n por computador para extraer informaci贸n de las im谩genes....

Top reviews

EV

Aug 16, 2017

Estupendo curso! Estoy haciendo un TFG de un clasificador autom谩tico de sonidos y el curso me ha ayudado mucho a consolidar conceptos! 100% recomendable!!

JE

Jan 9, 2018

Muy buen curso se aprende mucho y varias maneras para realisarlo a dem谩s que se entiende de manera f谩cil

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26 - 30 of 30 Reviews for Clasificaci贸n de im谩genes: 驴c贸mo reconocer el contenido de una imagen?

By Kelly P N C

Aug 27, 2018

A煤n carece de especificaciones en ejercicios a煤n m谩s para principiantes que no conocemos de la IA m谩s que un concepto superficial.

By David M B

Mar 24, 2018

La materia est谩 m谩s o menos bien, aunque se explica claramente que no es lo que se utiliza en la actualidad. S贸lo uno de los profesores, Jordi, explica con claridad. El resto titubean mucho, incluso hablan mal, y no se les entiende. De hecho, parece que no sepan hablar un espa帽ol medianamente correcto. (casos como la palabra "algorismo" en vez de algoritmo.

Los ex谩menes son pr谩cticamente todas preguntas de m煤ltiple respuesta, que se centran en cosas que apenas se han explicado o a las que no se les ha dado importancia en las lecciones. Incluso con interpretaciones cuestionables y difusas de lo explicado.

Apenas hay parte pr谩ctica en la explicaci贸n y el c贸digo incluido sirve para poco y no est谩 integrado con las explicaciones. No se hace ninguna menci贸n a la parte pr谩ctica en la te贸rica, por lo que est谩 desligada.

Los foros no tienen movimiento desde hace 2 a帽os. Yo he realizado preguntas y no se me ha contestado. Esto es, quiz谩s lo m谩s grave.

Creo que deber铆an quitar este curso del cat谩logo.

By Yv谩n R E G

Dec 12, 2018

S贸lo he visto los contenidos de la semana 1 y estoy francamente decepcionado. La informaci贸n es contradictoria y las preguntas de los cuestionarios (tests) son ambiguas.

En algunas partes intentan darle una formulaci贸n matem谩tica a las definiciones pero cometen errores en la formulaci贸n que hacen imposible comprender con claridad y precisi贸n lo que quieren decir.

Soy Ingeniero en Computaci贸n con estudios de M谩ster y 25 a帽os de experiencia profesional, con s贸lidos conocimientos en redes neurales y algunos conocimientos previos de procesamiento de im谩gines. NO RECOMIENDO ESTE CURSO en absoluto.

By Manel C S

Jul 8, 2020

Los c贸digos est谩n desfasados incluso si funcionas con python 2.7

Las funciones de las librer铆as han cambiado pr谩cticamente todas.

El c贸digo de la primera semana puedes adaptarlo con facilidad. A partir de la segunda, adaptar los c贸digos es un infierno...

Los v铆deos est谩n bien. El profesor lo hace muy ameno... Al menos la teor铆a sirve (algo).

By Daniel T R

Oct 9, 2017

Hay un profesor demasiado malo. Los cuestionarios est谩n mal hechos con muchos errores.