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计算机视觉课程

计算机视觉课程可以帮助您学习图像处理、Object Detection、面部识别和视频分析。您可以掌握 Feature Extraction、图像分类和深度学习技术方面的技能。许多课程都会介绍 OpenCV、TensorFlow 和 PyTorch 等工具,这些工具支持利用人工智能和 AI 实现算法和开发应用程序,用于 Visual Data Interpretation。


热门计算机视觉课程和认证


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    S

    Stanford University

    概率图形模型 2:推理

    您将获得的技能: 概率分布, 机器学习算法, 贝叶斯网络, 图论, 抽样(统计), Algorithm, 马尔可夫模型, 统计方法, 计算思维, 概率与统计, 统计推理, 应用机器学习, Machine Learning 方法

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    N

    Nanjing University

    用Python玩转数据 Data Processing Using Python

    您将获得的技能: Data Analysis, Statistical Analysis, Financial Data, Data Presentation, Data Processing, User Interface (UI), Object Oriented Programming (OOP), Data Capture, Pandas (Python Package), NumPy, Python Programming, Graphical Tools, Data Manipulation, Matplotlib, Data Preprocessing

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    L

    LearnQuest

    Scrum Master 培训简介

    您将获得的技能: 用户故事, 敏捷项目管理, 冲刺计划, 瀑布法, Agile 方法论, 冲刺回顾, 积压工作, 估算, 团队导向

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • C

    Coursera

    Introduction to HTML

    您将获得的技能: Hypertext Markup Language (HTML), Front-End Web Development, Web Design and Development, Web Development, Web Development Tools, Web Applications, Web Content, Integrated Development Environments

    4.6
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    初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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    I

    IBM

    使用 Keras 的深度学习和神经网络简介

    您将获得的技能: 机器学习, 自然语言处理, 卷积神经网络, 网络架构, 回归分析, 模型评估, 深度学习, 迁移学习, 分类与回归树 (CART), 递归神经网络 (RNN), Keras(神经网络库), 图像分析, 人工神经网络

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    2051 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of California, Irvine

    网络安全与风险管理简介

    您将获得的技能: 风险管理, 风险缓解, 威胁管理, 安全控制, 风险分析, 安全战略, 风险管理框架, 网络治理, 资产保护, 业务连续性规划, 资产管理, 网络安全战略, 网络风险, 安全管理, 威胁建模, 安全意识, 供应商管理, 商业风险管理, 合规管理, 脆弱性评估

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    U

    Universidad de los Andes

    Visión artificial contemporánea

    您将获得的技能: Computer Vision, Vision Transformer (ViT), Convolutional Neural Networks, Image Analysis, Generative AI, Deep Learning, Augmented and Virtual Reality (AR/VR), Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Computer Graphics, Autoencoders, Unsupervised Learning, 3D Assets

    攻读学位

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Colorado Boulder

    机器学习入门:监督学习

    您将获得的技能: Python 程序设计, 机器学习, 数据分析, 探索性数据分析, 分类算法, 机器学习算法, 数据预处理, 逻辑回归, NumPy, 数据科学, 回归分析, 模型评估, 决策树学习, 功能工程, 性能调整, 应用机器学习, Scikit-learn (机器学习库), 随机森林算法, 监督学习

    攻读学位

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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    C

    Cloudera

    使用 SQL 分析大数据

    您将获得的技能: 数据分析, 数据操作, 大数据, 数据库, SQL, Virtual Machine, Apache Hive, PostgreSQL, MySQL

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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    生成对抗网络 (GAN)

    您将获得的技能: 机器学习, 信息隐私, 数据伦理, 卷积神经网络, 生成式人工智能, 模型评估, 生成对抗网络 (GAN), 数据综合, 深度学习, PyTorch(机器学习库), 生成模型架构, 图像质量, 人工神经网络, 负责任的人工智能, 无监督学习, 图像分析

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    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU)

    计算机、波浪、模拟:使用 Python 的数值方法实用入门

    您将获得的技能: Python 程序设计, 数值分析, 数学建模, 机械, 有限元方法, 工程分析, 微分方程, 工程计算, 分布式计算, Jupyter, 应用数学, 模拟, 振动

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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    Developing Mobile Apps with React Native

    您将获得的技能: React Native, Flutter (Software), Mobile Development, React Redux, React.js, Ajax, Javascript, JavaScript Frameworks, Apple iOS, Mobile Development Tools, Front-End Web Development, Data Structures, Application Development, Back-End Web Development, Debugging, iOS Development, User Story, Android Development, UI Components, Cross Platform Development

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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总之,以下是 10 最受欢迎的 computer vision 课程

  • 概率图形模型 2:推理: Stanford University
  • 用Python玩转数据 Data Processing Using Python: Nanjing University
  • Scrum Master 培训简介: LearnQuest
  • Introduction to HTML: Coursera
  • 使用 Keras 的深度学习和神经网络简介: IBM
  • 网络安全与风险管理简介: University of California, Irvine
  • Visión artificial contemporánea: Universidad de los Andes
  • 机器学习入门:监督学习: University of Colorado Boulder
  • 使用 SQL 分析大数据: Cloudera
  • 生成对抗网络 (GAN): DeepLearning.AI

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