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图像处理课程

图像处理课程可以帮助您学习图像增强、过滤技术和 Object Recognition。您可以掌握色彩校正、降噪和 Feature Extraction 等技能。许多课程都会介绍 OpenCV 和 MATLAB 等工具,这些工具支持在实际场景中应用这些技术,例如开发面部识别或图像分割应用程序。


热门图像处理课程和认证


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    D

    DeepLearning.AI

    用于人工智能、机器学习和深度学习的 TensorFlow 简介

    您将获得的技能: 人工智能, 计算机视觉, 机器学习, 人工神经网络, 张力流, 深度学习, Keras(神经网络库), 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

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    U

    University at Buffalo

    区块链基础

    您将获得的技能: 新兴技术, 金融科技, 虚拟环境, Network Protocol(网络协议, 验证和确认, Encryption, 数据完整性, 分布式计算, Virtual Machine, 事务处理, 密码学, 区块链

    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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    U

    University of Washington

    机器学习

    您将获得的技能: 预测建模, 计算机视觉, 贝叶斯统计, 机器学习算法, 人工智能, 监督学习, 机器学习, 回归分析, 文本挖掘, 大数据, 统计机器学习, 分类与回归树 (CART), 预测分析, 统计建模, 功能工程, 无监督学习, 深度学习, 图像分析, 数据挖掘, 应用机器学习

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    Generative AI for Digital Marketing

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Responsible AI, Prompt Patterns, ChatGPT, Generative AI, Digital Advertising, Email Marketing, Digital Marketing, Search Engine Optimization, Marketing Automation, AI Personalization, Advertising Campaigns, Marketing, Marketing Strategies, Content Creation, Web Analytics and SEO, AI Product Strategy, Keyword Research, Social Media Marketing, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    1.1万 条评论

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    状态:人工智能技能
    人工智能技能
    I

    IBM

    IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow

    您将获得的技能: PyTorch (Machine Learning Library), Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Reinforcement Learning, Unsupervised Learning, Artificial Neural Networks, Machine Learning Methods, Generative AI, Tensorflow, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Image Analysis, Computer Vision, Statistical Modeling, Artificial Intelligence, Geospatial Information and Technology, Machine Learning, Regression Analysis, Data Pipelines, Network Architecture, Network Model

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    É

    École Polytechnique Fédérale de Lausanne

    数字信号处理 3:模拟与数字

    您将获得的技能: 通信系统, 微积分, 应用数学, 电气与计算机工程, 电信, 电子工程, 数字通信, 电子系统, 线性代数

    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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    P

    Packt

    Intermediate Python – Libraries, Tools & Practical Projects

    您将获得的技能: NumPy, Pandas (Python Package), Image Analysis, Data Manipulation, Matplotlib, Computer Vision, Data Analysis, Interactive Data Visualization, Python Programming, Geospatial Mapping, Data Import/Export, JSON, Dashboard, Data Visualization Software, Jupyter, Web Applications

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    获取和清理数据

    您将获得的技能: 数据操作, 数据清理, 数据整理, MySQL, 数据管理, Data Management, 数据导入/导出, SQL, 网页抓取, 数据收集, 应用编程接口 (API), R 语言程序设计(中文版)

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    混合 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Washington

    机器学习基础:案例研究法

    您将获得的技能: Python 程序设计, 预测建模, 人工智能, 计算机视觉, 监督学习, 机器学习, 回归分析, 自然语言处理, 文本挖掘, 功能工程, 分类与回归树 (CART), 深度学习, 数据挖掘, 应用机器学习, 图像分析

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    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    数据科学方法论

    您将获得的技能: 数据清理, 预测建模, 数据分析, 数据转换, 数据建模, 数据处理, 利益相关者的参与, 业务要求, 数据收集, 数据科学, 用户反馈, 决策树学习, 同行评审, Jupyter, 功能工程, 数据挖掘, 软件开发方法, 商业分析, 数据质量

    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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    M

    Meta

    前端开发简介

    您将获得的技能: Javascript, Bootstrap(前端框架), 响应式网页设计, 网页设计与开发, JavaScript 框架, React.js, 网络应用, 用户界面(UI), 网络开发工具, Html 和 Css, 前端网络开发

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

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    C

    Columbia University

    计算机视觉的基本原理

    您将获得的技能: 计算机视觉, 图论, 机器学习算法, 色彩理论, 虚拟现实, 可视化(计算机制图), 人工神经网络, 数学建模, 图像质量, 估算, 摄影, 降维, Algorithm, 医学影像, 无监督学习, 计算机图形学, 电子元件, 自动化工程, 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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总之,以下是 10 最受欢迎的 image processing 课程

  • 用于人工智能、机器学习和深度学习的 TensorFlow 简介: DeepLearning.AI
  • 区块链基础: University at Buffalo
  • 机器学习: University of Washington
  • Generative AI for Digital Marketing: IBM
  • IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow: IBM
  • 数字信号处理 3:模拟与数字: École Polytechnique Fédérale de Lausanne
  • Intermediate Python – Libraries, Tools & Practical Projects: Packt
  • 获取和清理数据: Johns Hopkins University
  • 机器学习基础:案例研究法: University of Washington
  • 数据科学方法论: IBM

您可以在 Algorithms 中学到的技能

图形 (22)
数学优化 (21)
计算机程序 (20)
数据数据结构 (19)
解决问题 (19)
代数 (12)
计算机视觉 (10)
离散数学 (10)
图论 (10)
图像处理 (10)
线性代数 (10)
强化学习 (10)

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