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。

University of Colorado Boulder
您将获得的技能: Vision Transformer (ViT), Recurrent Neural Networks (RNNs), Multimodal Prompts, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Embeddings, Digital Signal Processing, Transfer Learning
攻读学位
高级设置 · 课程 · 1-4 周

University of Toronto
您将获得的技能: 卷积神经网络, 机器控制, 自动化, 计算机视觉, Networking 路由器, 深度学习, 模拟, 估算, 硬件架构, 机器人, 控制系统, 嵌入式软件, 安全保障, 全球定位系统, 交通流优化, 图像分析, 系统架构, 软件架构, Machine Learning 方法, 人工神经网络
高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

Google Cloud
您将获得的技能: Google 云端平台, 模型评估, 卷积神经网络, 计算机视觉, 分类算法, 深度学习, 数据预处理, 迁移学习, 应用机器学习, 功能工程, 张力流, 人工神经网络, 图像分析
高级设置 · 课程 · 1-3 个月

University of Toronto
您将获得的技能: 卷积神经网络, 计算机视觉, 深度学习, 线性代数, 机器人, 机器学习算法, 图像分析, 人工神经网络
高级设置 · 课程 · 1-3 个月

Google Cloud
您将获得的技能: Model Deployment, Convolutional Neural Networks, Google Cloud Platform, Natural Language Processing, Tensorflow, MLOps (Machine Learning Operations), Reinforcement Learning, Transfer Learning, Computer Vision, Systems Design, Machine Learning Methods, Applied Machine Learning, Image Analysis, AI Personalization, Cloud Deployment, Recurrent Neural Networks (RNNs), Hybrid Cloud Computing, Systems Architecture, Performance Tuning, Embeddings
高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

Princeton University
您将获得的技能: 硬件架构, 计算机工程, 可扩展性, 计算机系统, 分布式计算, 计算机结构, 操作系统, 微架构, 性能调整
高级设置 · 课程 · 3-6 个月

您将获得的技能: Prompt Engineering, Prompt Patterns, ChatGPT, Generative AI, Large Language Modeling, Responsible AI, AI Personalization, Mobile Development, AI Security, Anthropic Claude, Artificial Intelligence, LLM Application, Software Development Tools, Software Testing, Apple iOS, AI Product Strategy, Test Automation, Software Development, Prototyping, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
高级设置 · 专项课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: Embeddings, PyTorch (Machine Learning Library), Artificial Neural Networks, Image Analysis, Deep Learning, Applied Machine Learning, Convolutional Neural Networks, Computer Vision
高级设置 · 指导项目 · 不超过 2 小时

您将获得的技能: Solution Selling, Budget Management, Account Strategy, Productivity Software, Financial Management, Consultative Selling, Administrative Support, Negotiation, Sales Process, Business Ethics, Customer Relationship Management (CRM) Software, Contract Negotiation, Key Performance Indicators (KPIs), Sales Prospecting, Account Management, Microsoft Copilot, Content Management, Relationship Building, Consultative Approaches, Generative AI
高级设置 · 专业证书 · 3-6 个月

Coursera
您将获得的技能: Model Context Protocol, AI Security, Scalability, Software Architecture, Servers, Interoperability, System Design and Implementation, API Design, Enterprise Security, Real Time Data, Performance Tuning
高级设置 · 课程 · 1-4 周

AI CERTs
您将获得的技能: Responsible AI, Tensorflow, Data Ethics, PyTorch (Machine Learning Library), Internet Of Things, Real Time Data, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Telecommunications, Artificial Intelligence, Emerging Technologies, Generative AI, Wireless Networks, Generative AI Agents, Network Performance Management, Network Architecture, Digital Communications, Network Protocols, Computer Networking, System Design and Implementation, Communication
高级设置 · 专项课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: Unreal Engine, 3D Assets, Augmented and Virtual Reality (AR/VR), Virtual Environment, Game Design, Video Game Development, Computer Graphics, 3D Modeling, Animation and Game Design, User Interface (UI), Architectural Design, Visualization (Computer Graphics), Building Design, Performance Tuning
高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月
计算机视觉是人工智能的一个领域,它使计算机能够解释和理解来自世界的视觉信息。它涉及算法和 Model 的开发,使机器能够处理图像和视频、识别 Object 并根据 Visualization 数据做出决策。计算机视觉的重要性在于它在医疗保健、汽车、安防和娱乐等各行各业的广泛应用。通过自动化视觉任务,计算机视觉提高了效率、准确性和分析大型数据集的能力,最终推动了创新并改善了决策。
计算机视觉领域的职业可以带来各种工作机会,包括计算机视觉工程师、Machine Learning 工程师、数据科学家和研究科学家等职位。随着企业在自动驾驶汽车、面部识别系统和增强现实等应用中越来越依赖 Visualization 数据分析,这些职位的需求量很大。此外,该领域的专业人员可能会在机器人、医疗成像和监控等领域工作,在这些领域,解读视觉信息的能力至关重要。
To pursue a career in computer vision, you should focus on developing a strong foundation in several key skills. These include programming languages such as Python and C++, proficiency in machine learning and deep learning frameworks, and a solid understanding of image processing techniques. Familiarity with libraries like OpenCV and TensorFlow is also beneficial. Additionally, knowledge of mathematics, particularly linear algebra and calculus, is essential for understanding the algorithms that underpin computer vision technologies.
有许多在线课程可供对计算机视觉感兴趣的人选择。其中一些最佳选择包括计算机视觉专项课程(涵盖基本概念和高级技术)和计算机视觉深度学习专项课程(侧重于将深度学习方法应用于视觉数据)。此外,MathWorks 计算机视觉工程师专业证书提供全面的课程,旨在让学习者掌握该领域的实用技能。
是的,您可以通过两种方式在 Coursera 上免费开始学习计算机视觉:
如果您想继续学习、获得计算机视觉证书或在预览或试用后解锁全部课程访问权限,可以升级或申请经济援助。
要有效学习计算机视觉,首先要打好编程和数学基础。学习涵盖计算机视觉基础知识的入门课程,如计算机视觉基础课程。随着学习的深入,可以通过专项课程探索更高级的主题和实际应用。参与实践项目以应用您的知识,并考虑与同行合作或加入在线社区,以增强您的学习体验。
计算机视觉课程涵盖的典型主题包括图像处理技术、特征提取、Object Detection、图像分割以及卷积神经网络(CNN) 的使用。课程还可能探讨 3D 视觉、运动分析以及计算机视觉与其他 AI 技术的整合等高级课题。通过学习这些领域,您将全面了解如何分析和 Interpretation 视觉数据。
要对员工进行计算机视觉方面的培训和技能提升,《计算机视觉专项课程Deep Learning》和《计算机视觉专项课程 First Principles of Computer Vision》等课程是极佳的选择。这些课程提供结构化的学习路径,涵盖基础概念和高级技术,适合希望提高技能并在工作中应用计算机视觉的专业人士。