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图像分割课程

图像分割课程可以帮助您学习像素分类、边界检测和 Object Recognition 技术。您可以掌握使用 Convolutional Neural Network、理解图像预处理方法和实施分割算法的技能。许多课程介绍了 TensorFlow 和 OpenCV 等工具,这些工具支持在涉及计算机视觉和人工智能的项目中应用这些技能。


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    Full-Stack JavaScript Apps with User Interactivity

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    Michigan State University

    摄影技巧:光线、内容和分享

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    DeepLearning.AI

    使用 TensorFlow 进行生成式深度学习

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 迁移学习, 张力流, 深度学习, 生成式人工智能, 自动编码器, 生成对抗网络 (GAN), 生成模型架构, 人工神经网络, 图像分析

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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    Advanced Machinery Details & Shading Techniques

    您将获得的技能: Technical Design

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    Rutgers the State University of New Jersey

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    您将获得的技能: 物理科学, 一般科学与研究, 物理学, 科学与研究, 数据分析软件, 科学方法, 图像分析, 空间分析, 科学可视化

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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    Google

    Design a User Experience for Social Good & Prepare for Jobs

    您将获得的技能: User Experience Design, Responsive Web Design, Human Centered Design, Design, Design Thinking, Usability Testing, User Research, Prototyping, Generative AI, Ideation

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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    微软 Azure AI 基础 AI-900 考试准备

    您将获得的技能: 人工智能, 计算机视觉, 回归分析, 分类算法, 预测建模, 模型部署, 自然语言处理, 负责任的人工智能, 无监督学习, 无代码开发, MLOps(机器学习 Operator), AI 赋能, AI 工作流程, 机器学习, 应用机器学习, 异常检测, 微软 Azure, 数据伦理, 人工智能和机器学习(AI/ML), 图像分析

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    Johns Hopkins University

    癌症生物学入门

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  • Finalizing the Factory Model & Animating the Scene: Packt
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  • PyTorch: Techniques and Ecosystem Tools: DeepLearning.AI
  • 摄影技巧:光线、内容和分享: Michigan State University
  • 使用 TensorFlow 进行生成式深度学习: DeepLearning.AI
  • Advanced Machinery Details & Shading Techniques: Packt
  • 分析宇宙: Rutgers the State University of New Jersey
  • Design a User Experience for Social Good & Prepare for Jobs: Google
  • 微软 Azure AI 基础 AI-900 考试准备: Microsoft
  • 核磁共振成像原理 1: Johns Hopkins University

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