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图像分类课程

图像分类课程可以帮助您学习识别和分类图像、构建神经网络和实施卷积神经网络(CNN)的技术。您还可以培养数据预处理、模型 Evaluation 和性能优化方面的技能。许多课程介绍了 TensorFlow 和 PyTorch 等工具,这些工具支持训练模型和部署 AI 应用程序。


热门图像分类课程和认证


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    U

    UNSW Sydney (The University of New South Wales)

    遥感图像采集、分析和应用

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 机器学习, 无监督学习, 分类算法, 深度学习, 监督学习, 计算机视觉, 降维, 功能工程, Machine Learning 方法, 地理空间信息与技术, 概率与统计, 人工神经网络, 空间分析, 图像分析

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 3-6 个月

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    M

    MathWorks

    Introduction to Deep Learning for Computer Vision

    您将获得的技能: Model Evaluation, Computer Vision, Convolutional Neural Networks, Image Analysis, Transfer Learning, Matlab, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Applied Machine Learning, Classification Algorithms, Performance Tuning

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    M

    MathWorks

    Advanced Deep Learning Techniques for Computer Vision

    您将获得的技能: Model Deployment, Anomaly Detection, Image Analysis, Computer Vision, Matlab, Deep Learning, Applied Machine Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Transfer Learning, Data Synthesis

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    J

    Johns Hopkins University

    人工智能检测乳腺癌

    您将获得的技能: 肿瘤学, 人工智能, 乳房 X 射线照相术, 机器学习, 贝叶斯网络, 深度学习, 放射诊断学, 医学影像, 流行病学, Model Evaluation, 人工神经网络, 射线照相术, 图像分析

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

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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: 卷积神经网络, 机器学习, 模型部署, 深度学习, 嵌入式系统, Python 程序设计, 人工智能和机器学习(AI/ML), 计算机视觉, 数据预处理, Transfer Learning, 计算机编程, 数据伦理, 应用机器学习, Model Evaluation, 图像分析, 人工神经网络

    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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    M

    MathWorks

    Medical Image Processing

    您将获得的技能: Medical Imaging, Magnetic Resonance Imaging, Image Analysis, X-Ray Computed Tomography, Data Import/Export, Biomedical Engineering, Matlab, Scientific Visualization, Deep Learning

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

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    I

    IBM

    有监督的机器学习:分类

    您将获得的技能: 分类算法, 机器学习, 抽样(统计), 决策树学习, 监督学习, 数据清理, 性能指标, 预测建模, 随机森林算法, 逻辑回归, 功能工程, Model Evaluation, 数据预处理, Scikit-learn (机器学习库)

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    监督式机器学习:回归与分类

    您将获得的技能: 人工智能, 无监督学习, 机器学习, 分类算法, 监督学习, Python 程序设计, NumPy, 数据预处理, Jupyter, Model Evaluation, 功能工程, 回归分析, 预测建模, 逻辑回归, Scikit-learn (机器学习库)

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    W

    Wesleyan University

    数据分析机器学习

    您将获得的技能: 统计分析, 无监督学习, 机器学习, Python 程序设计, 决策树学习, 数据分析, 分类与回归树 (CART), 随机森林算法, 预测分析, Model Evaluation, 功能工程, 应用机器学习, 回归分析, 数据挖掘, 机器学习算法, 探索性数据分析

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
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    混合 · 课程 · 1-4 周

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    S

    Simplilearn

    Image Generation with AI Training Course

    您将获得的技能: Autoencoders, Generative AI, Embeddings, Generative Model Architectures, Prompt Engineering, Image Analysis, Unsupervised Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Transfer Learning

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    Institut Mines-Télécom

    Traitement d'images : segmentation et caractérisation

    您将获得的技能: Image Analysis, Computer Vision, Image Quality, Data Processing, Digital Signal Processing, Data Analysis, Computer Programming, Medical Imaging, Python Programming, Histogram, Algorithms

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    M

    MathWorks

    图像分割、过滤和区域分析

    您将获得的技能: 空间数据分析, Matlab, 计算机视觉, 医学影像, Algorithm, 图像分析, 图像质量, 数字信号处理, 空间分析

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

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image classification on autopilot with aws autogluon
basic image classification with tensorflow
tensorflow for beginners: basic binary image classification
machine learning with chatgpt: image classification model
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总之,以下是 10 最受欢迎的 image classification 课程

  • 遥感图像采集、分析和应用: UNSW Sydney (The University of New South Wales)
  • Introduction to Deep Learning for Computer Vision: MathWorks
  • Advanced Deep Learning Techniques for Computer Vision: MathWorks
  • 人工智能检测乳腺癌: Johns Hopkins University
  • 计算机视觉与嵌入式机器学习: Edge Impulse
  • Medical Image Processing: MathWorks
  • 有监督的机器学习:分类: IBM
  • 监督式机器学习:回归与分类: DeepLearning.AI
  • 数据分析机器学习: Wesleyan University
  • Image Generation with AI Training Course: Simplilearn

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