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  • Computer Vision

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。


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热门计算机视觉课程和认证


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    G

    Google Cloud

    Advanced Machine Learning on 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

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    1537 条评论

    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

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    B

    Board Infinity

    Introduction to Technical Writing

    您将获得的技能: Technical Writing, Technical Documentation, Software Documentation, Technical Communication, Layout Design, Writing and Editing, Writing, Collaborative Software, Graphic and Visual Design, Augmented and Virtual Reality (AR/VR), Typography, Proofreading, Multimedia, Web Content Accessibility Guidelines, Content Management, GitHub, Version Control

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
    418 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    K

    Kennesaw State University

    网络安全与 X 因子

    您将获得的技能: 威胁管理, 保险, 安全战略, 网络安全, 计算机安全意识培训, 网络风险, 人为因素(安全), 员工培训, 安全意识, 网络攻击, 网络威胁情报, 行为管理

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    260 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    J

    Johns Hopkins University

    掌握 R 语言的软件开发

    您将获得的技能: 调试, 交互式数据可视化, 数据清理, 数据操作, 可视化(计算机制图), 单元测试, 软件包和软件管理, 面向对象编程(OOP), 数据预处理, 数据地图, R 语言程序设计(中文版), 数据可视化软件, 网页抓取, 传单(软件), Open Source 技术, 数据可视化, Ggplot2, 软件文档, Tidyverse(R 软件包), 技术文档

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
    ·
    1484 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    TensorFlow:数据与部署

    您将获得的技能: 机器学习, 联合学习, 数据处理, 数据预处理, iOS 开发, 数据管道, MLOps(机器学习 Operator), 移动开发, 计算机视觉, 卷积神经网络, 模型评估, 迁移学习, 安卓开发, Javascript, 数据导入/导出, 张力流, 摘录, 图像分析, 模型部署, Swift 编程

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1472 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of California San Diego

    设计原则:简介

    您将获得的技能: 人机交互, A/B 测试, 设计师, 用户体验设计, 原型设计, 排版, 交互设计, 平面和视觉设计, 实验, 以人为本的设计, 布局设计, 可用性测试, 设计研究, 用户界面 (UI) 设计, 网页设计与开发, 设计元素和原则

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1357 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    U

    University of Alberta

    软件产品的敏捷规划

    您将获得的技能: 项目规划, Agile 方法论, 用户故事, 敏捷项目管理, 冲刺计划, 功能要求, 软件开发, 需求分析, 风险管理框架, 用户需求文件, 敏捷软件开发

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    2043 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

  • I

    IBM

    使用 Apache Spark 在大数据上进行可扩展机器学习

    您将获得的技能: 机器学习, 数据处理, 机器学习算法, 统计方法, 描述性统计, 数据存储技术, 数据预处理, 大数据, 数据存储, 数据科学, 模型评估, Apache Spark, PySpark, 分布式计算, Machine Learning 方法, 应用机器学习

    3.8
    评分, 3.8 星,最高 5 星
    ·
    1251 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    É

    École Polytechnique Fédérale de Lausanne

    数字信号处理 2:滤波

    您将获得的技能: 电子产品, 数值分析, 实时数据, 工程分析, 通信系统, 数字信号处理, 计算机编程, 数据映射, 电信, 电气与计算机工程, 数字通信

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    195 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    利用注意力模型进行自然语言处理

    您将获得的技能: 嵌入, 自然语言处理, 迁移学习, 模型评估, PyTorch(机器学习库), 应用机器学习, 递归神经网络 (RNN), Keras(神经网络库)

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    1086 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    网络安全案例研究和毕业设计项目

    您将获得的技能: 计算机安全事件管理, 事件响应, 恶意软件保护, 威胁管理, 支付卡行业(PCI)数据安全标准, 网络安全, 威胁检测, 数字取证, Network Security, 电子邮件安全, 脆弱性评估, 渗透测试, 开发技术, AI 安全, 安全管理, 网络安全评估

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    1582 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    基因组数据科学 Python

    您将获得的技能: Python 程序设计, 数据操作, 软件包和软件管理, 面向对象编程(OOP), 计算逻辑, 编程原则, 数据结构, 文件输入/输出, Jupyter, 生物信息学

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
    1802 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

1…105106107…593

总之,以下是 10 最受欢迎的 computer vision 课程

  • Advanced Machine Learning on Google Cloud: Google Cloud
  • Introduction to Technical Writing: Board Infinity
  • 网络安全与 X 因子: Kennesaw State University
  • 掌握 R 语言的软件开发: Johns Hopkins University
  • TensorFlow:数据与部署: DeepLearning.AI
  • 设计原则:简介: University of California San Diego
  • 软件产品的敏捷规划: University of Alberta
  • 使用 Apache Spark 在大数据上进行可扩展机器学习: IBM
  • 数字信号处理 2:滤波: École Polytechnique Fédérale de Lausanne
  • 利用注意力模型进行自然语言处理: DeepLearning.AI

您可以在 Software Development 中学到的技能

程序设计语言 (34)
Google (25)
计算机程序 (21)
软件测试 (21)
网络 (19)
Google 云端平台 (18)
应用程序接口 (17)
数据数据结构 (16)
解决问题 (14)
面向对象程序设计 (13)
Kubernetes (10)
列表和标签 (10)

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证书与课程

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行业与职业

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