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Présente un cadre pour la surveillance non intrusive du confort thermique à l'aide de techniques de vision par ordinateur et d'apprentissage automatique.
Introduit les bases de l'apprentissage profond, couvrant les réseaux neuronaux, les CNN, les couches spéciales, l'initialisation du poids, le prétraitement des données et la régularisation.
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Déplacez-vous dans l'architecture Transformer, l'auto-attention et les stratégies de formation pour la traduction automatique et la reconnaissance d'image.
Explore les défis et les opportunités dans la perception robotique basée sur la vision, couvrant des sujets tels que SLAM, la reconnaissance des lieux, les caméras d'événements et l'intelligence visuelle collaborative.
Couvre les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris la classification, les algorithmes, l'optimisation, l'apprentissage supervisé, l'apprentissage par renforcement et diverses tâches telles que la reconnaissance d'images et la génération de texte.
Explore les techniques de segmentation, y compris les modèles CNN et U-Net, pour la reconnaissance et l'analyse d'images, en mettant l'accent sur les méthodes automatisées qui permettent de gagner du temps.
Discute des réseaux neuronaux convolutifs, de leur architecture, des techniques de formation et des défis tels que des exemples contradictoires en apprentissage profond.
Explore Transformers dans la vision informatique, se concentrant sur l'architecture 'Attention est tout ce dont vous avez besoin' et ses applications dans les tâches visuelles.
Explore l'histoire et les techniques de la vision informatique, couvrant la formation d'images, la transformation, les perspectives dynamiques et les indices d'estimation 3D.