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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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    C

    Columbia University

    照相机和成像

    您将获得的技能: 色彩理论, 计算机图形学, 计算机视觉, 半导体, 计算机显示器, 摄影, 数字信号处理, 图像分析, 图像质量

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

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Colorado Boulder

    计算机视觉的深度学习应用

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 机器学习, 分类算法, 张力流, 深度学习, 计算机视觉, 应用机器学习, Model Evaluation, 图像分析, 性能调整, 人工神经网络

    攻读学位

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

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    M

    MathWorks

    计算机视觉入门

    您将获得的技能: 人工智能和机器学习(AI/ML), 计算机视觉, Matlab, 医学影像, Algorithm, 地理空间信息与技术, 估算, 图像分析

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    C

    Columbia University

    视觉感知

    您将获得的技能: 无监督学习, 深度学习, 降维, 图论, 计算机视觉, Algorithm, Machine Learning 方法, 机器学习算法, 人工神经网络, 图像分析

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

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    E

    Edureka

    AI Applications: Computer Vision and Speech Recognition

    您将获得的技能: Computer Vision, Applied Machine Learning, Digital Signal Processing

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    G

    Google Cloud

    使用谷歌云的计算机视觉基础

    您将获得的技能: 卷积神经网络, Google 云端平台, 张力流, 分类算法, 深度学习, 数据预处理, 功能工程, 计算机视觉, Transfer Learning, 应用机器学习, Model Evaluation, 图像分析, 人工神经网络

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

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of the Arts London

    Creative AI: Images and Media

    您将获得的技能: Generative Adversarial Networks (GANs), Generative AI, Data Ethics, Image Analysis, Art History, Artificial Intelligence, Aesthetics, Creativity, Responsible AI, Prompt Engineering, Intellectual Property, Photography

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • P

    Packt

    Satellite Remote Sensing Data Bootcamp With Opensource Tools

    您将获得的技能: Geospatial Information and Technology, Geospatial Mapping, Spatial Data Analysis, Geographic Information Systems, Unsupervised Learning, Image Analysis, Machine Learning, R Programming, Data Processing, Data Preprocessing, Classification Algorithms, Data Transformation, Dimensionality Reduction

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • P

    Packt

    Computer Vision: YOLO Custom Object Detection with Colab GPU

    您将获得的技能: Computer Vision, Convolutional Neural Networks, Image Analysis, Transfer Learning, Google Cloud Platform, Deep Learning, Real Time Data, Python Programming, Applied Machine Learning, Development Environment, Data Preprocessing, Model Evaluation, Performance Tuning, Data Collection, Software Installation

    3.1
    评分, 3.1 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 课程 · 3-6 个月

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    S

    Simplilearn

    Introduction to CNN Training

    您将获得的技能: Convolutional Neural Networks, Image Analysis, Computer Vision, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Model Evaluation, Data Preprocessing, Python Programming

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of California, Davis

    Hands-on Data Centric Visual AI

    您将获得的技能: Data Quality, Data Cleansing, Computer Vision, Visualization (Computer Graphics), Data Preprocessing, Deep Learning, Image Analysis, Convolutional Neural Networks, Model Evaluation, Data Manipulation, Applied Machine Learning, Data Analysis

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    M

    MathWorks

    图像处理自动化

    您将获得的技能: 交通流优化, Matlab, 计算机视觉, 异常检测, 数据存储, 自动化, 数据预处理, 图像分析

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

    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

  • 照相机和成像: Columbia University
  • 计算机视觉的深度学习应用: University of Colorado Boulder
  • 计算机视觉入门: MathWorks
  • 视觉感知: Columbia University
  • AI Applications: Computer Vision and Speech Recognition: Edureka
  • 使用谷歌云的计算机视觉基础: Google Cloud
  • Creative AI: Images and Media : University of the Arts London
  • Satellite Remote Sensing Data Bootcamp With Opensource Tools: Packt
  • Computer Vision: YOLO Custom Object Detection with Colab GPU: Packt
  • Introduction to CNN Training: Simplilearn

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