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  • Computer Graphic Techniques

个结果,搜索词为 "computer graphic techniques"


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    C

    Columbia University

    计算机视觉的基本原理

    您将获得的技能: 数学建模, 估算, 图论, 计算机视觉, 色彩理论, 图像质量, 医学影像, Algorithm, 无监督学习, 降维, 自动化工程, 摄影, 机器学习算法, 计算机图形学, 电子元件, 可视化(计算机制图), 虚拟现实, 人工神经网络, 图像分析, 三维建模

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of California, Irvine

    计算机硬件和软件

    您将获得的技能: 信息技术, 计算机扫盲, 软件系统, Network Security, 文件系统, 操作系统, 计算机硬件, Network Protocol(网络协议, TCP/IP, 通用网络, 计算机网络, 计算机系统

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    A

    Arm

    Computer Architecture Essentials on Arm

    您将获得的技能: Microarchitecture, Computer Architecture, Hardware Architecture, Simulations, Computer Hardware, Performance Tuning, Scalability, Data Storage

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    利用 TensorFlow 实现高级计算机视觉

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 迁移学习, 分类算法, 模型评估, Keras(神经网络库), 计算机视觉, 可视化(计算机制图), 深度学习, 张力流, 图像分析, 网络架构

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    计算机网络和网络安全

    您将获得的技能: 动态主机配置协议(DHCP), 端点检测和响应, 网络分析, Networking 路由器, 局域网, 网络硬件, 网络规划与设计, 安全信息与事件管理(SIEM), 防火墙, Network Security, 网络基础设施, TCP/IP, Network Protocol(网络协议, 无线网络, 信息系统安全, 通用网络, 网络安全, 端点安全, 数据丢失预防, 入侵检测和防御

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

  • C

    Coursera

    Building Digital Media using Graphic Design in PowerPoint

    您将获得的技能: Animations, Graphic Design, Graphic and Visual Design Software, Graphic and Visual Design, Content Creation, Digital Publishing, Multimedia, Video Production, Media Production, Data Import/Export, Data Sharing, Marketing

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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    M

    MathWorks

    工程与科学计算机视觉

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 估算, 迁移学习, 分类算法, 数据预处理, Algorithm, 人工智能和机器学习(AI/ML), Machine Learning 方法, 模型评估, Matlab, 医学影像, 计算机视觉, 机器学习, 深度学习, Data Validation, 地理空间信息与技术, 交通流优化, 图像分析

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    E

    Edge Impulse

    计算机视觉与嵌入式机器学习

    您将获得的技能: Python 程序设计, 卷积神经网络, 迁移学习, 计算机编程, 模型部署, 数据伦理, 数据预处理, 人工智能和机器学习(AI/ML), 模型评估, 计算机视觉, 嵌入式系统, 应用机器学习, 机器学习, 深度学习, 人工神经网络, 图像分析

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

  • C

    Coursera

    Accomplishment STAR Techniques for Job Interviews

    您将获得的技能: Interviewing Skills, Storytelling, Problem Solving, Professional Development, Initiative and Leadership, Concision, Verbal Communication Skills, Teamwork, Job Analysis, Communication, Business Writing

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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    M

    MathWorks

    Deep Learning for Computer Vision

    您将获得的技能: Model Evaluation, Computer Vision, Model Deployment, Anomaly Detection, Convolutional Neural Networks, Image Analysis, Transfer Learning, Matlab, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Applied Machine Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Data Preprocessing, Classification Algorithms, Data Visualization, Data Synthesis, Performance Tuning, Data Analysis

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    G

    Google

    The Bits and Bytes of Computer Networking

    您将获得的技能: Computer Networking, Network Troubleshooting, TCP/IP, Network Architecture, Network Protocols, OSI Models, Network Routing, Network Infrastructure, Dynamic Host Configuration Protocol (DHCP), Virtual Private Networks (VPN), Network Security, Wireless Networks, Network Model, Data Integrity

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

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    P

    Princeton University

    计算机科学有目的的编程

    您将获得的技能: 数据结构, Java 编程, 计算机编程, Algorithm, 文件输入/输出, 计划发展, Java, 动画, 调试, 面向对象编程(OOP), 计算思维, 编程原则, 计算机科学, 性能调整

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

1…101112…793

总之,以下是 10 最受欢迎的 computer graphic techniques 课程

  • 计算机视觉的基本原理: Columbia University
  • 计算机硬件和软件: University of California, Irvine
  • Computer Architecture Essentials on Arm: Arm
  • 利用 TensorFlow 实现高级计算机视觉: DeepLearning.AI
  • 计算机网络和网络安全: IBM
  • Building Digital Media using Graphic Design in PowerPoint: Coursera
  • 工程与科学计算机视觉: MathWorks
  • 计算机视觉与嵌入式机器学习: Edge Impulse
  • Accomplishment STAR Techniques for Job Interviews: Coursera
  • Deep Learning for Computer Vision: MathWorks

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