L’aprenentatge profund (deep learning) ha assolit resultats destacables en camps com la visió per ordinador, el reconeixement de la parla o el processament del llenguatge natural.
En aquesta sessió, el doctor McGuinness explicarà com desenvolupar motors de cerca visuals basats en aprenentatge profund. La primera generació de sistemes profunds de recuperació d’imatges utilitzava característiques comercials desenvolupades per a altres tasques, però el ràpid avenç de la tecnologia ha permès arribar a entrenar xarxes neuronals dissenyades específicament per avaluar la similitud entre una imatge de consulta i les imatges emmagatzemades en un conjunt de dades gran.
La classe també tractarà tècniques específiques de recuperació, com ara canviar la classificació o ampliar les consultes, que es poden extrapolar a qualsevol camp més enllà de la visió per ordinador. La sessió inclourà exemples pràctics amb PyTorch, disponibles per a tots els assistents a través d’un quadern de Google Colab al núvol.
Aquesta conferència es realitzarà en anglès.
El ponent
El doctor Kevin McGuinness és professor adjunt de l’Escola d’Enginyeria Electrònica de la Dublin City University i investigador finançat per la Science Foundation Ireland a l’Insight SFI Centre for Data Analytics i al programa de recerca ENABLE. Llicenciat en Enginyeria del Software i Aplicacions Informàtiques a la Dublin City University (2005) i doctorat per l’Escola d’Enginyeria Electrònica (2009). Des d’aleshores ha estat investigador postdoctoral al CLARITY Centre for Sensor Web Technologies i investigador de l’Insight SFI Centre for Data Analytics. Les seves línies de recerca principals són la visió per ordinador, l’aprenentatge profund, la segmentació d’imatges i vídeos, l’avaluació de la segmentació, l’aprenentatge automàtic, la recuperació d’informació multimèdia basada en el contingut i la interacció humà-ordinador.
El doctor McGuinness va ser un dels primers a introduir l’aprenentatge profund a la UPC, on imparteix docència des de 2015, primer a l’ETSETB i actualment a la UPC School.
Més entrades d'Esdeveniments
Comentaris