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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。


热门计算机视觉课程和认证


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    M

    MathWorks

    MathWorks Computer Vision Engineer

    您将获得的技能: Computer Vision, Model Evaluation, Image Analysis, Model Deployment, Anomaly Detection, Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Deep Learning, Machine Learning Methods, Image Quality, Data Preprocessing, Artificial Neural Networks, Matlab, Applied Machine Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Machine Learning, Classification Algorithms, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Traffic Flow Optimization, Data Visualization

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    C

    Columbia University

    计算机视觉的基本原理

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

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

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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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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    U

    University of Colorado Boulder

    Introduction to Computer Vision

    您将获得的技能: Image Analysis, Computer Vision, Deep Learning, Convolutional Neural Networks, Computer Graphics, Machine Learning Methods, Artificial Intelligence, Data Ethics, Microsoft Excel, Generative AI, Linear Algebra, Feature Engineering, Digital Signal Processing

    攻读学位

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    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

    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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    Microsoft

    微软 Azure 中的计算机视觉

    您将获得的技能: 数据采集, 模型部署, 分类算法, 计算机视觉, 人工智能, 微软 Azure, 图像分析, 文本挖掘, 文件管理

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

是什么让您今天来到 Coursera?

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    M

    MathWorks

    利用计算机视觉进行物体跟踪和运动检测

    您将获得的技能: 计算机视觉, 卷积神经网络, Matlab, 深度学习, 迁移学习, 图像分析, Machine Learning 方法, 交通流优化

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

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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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    状态:人工智能技能
    人工智能技能
    I

    IBM

    IBM Full Stack Software Developer

    您将获得的技能: Git(版本控制系统), 工程软件, 数据导入/导出, Istio, 云计算架构, Node.JS, 还原式 API, Prompt Engineering, 云部署, Django (网络框架), 云计算, 软件架构, 云 Native 计算, 网页设计与开发, React Redux, 软件开发生命周期, Kubernetes, 响应式网页设计, 服务器端, CI/CD

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    5.9万 条评论

    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    M

    MathWorks

    计算机视觉机器学习

    您将获得的技能: 模型评估, 分类算法, 计算机视觉, 人工智能和机器学习(AI/ML), 机器学习, 数据预处理, Matlab, 深度学习, Machine Learning 方法, 图像分析, Data Validation, 机器学习算法

    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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    状态:人工智能技能
    人工智能技能
    G

    Google

    Google Cybersecurity

    您将获得的技能: Threat Modeling, Network Security, Threat Management, Vulnerability Management, Intrusion Detection and Prevention, Hardening, Computer Security Incident Management, Security Management, Cyber Threat Intelligence, Cyber Attacks, Incident Response, Cybersecurity, Network Protocols, Threat Detection, Bash (Scripting Language), Debugging, Linux, Interviewing Skills, Python Programming, SQL

    攻读学位

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    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

  • G

    Google Cloud

    使用 TensorFlow 的计算机视觉入门

    您将获得的技能: 模型评估, 卷积神经网络, 计算机视觉, 数据持久性, 机器学习, 深度学习, Keras(神经网络库), 开发环境, 图像分析, 张力流, 人工神经网络

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

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computer vision in microsoft azure
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computer vision fundamentals with google cloud
introduction to computer vision
1234…272

总之,以下是 10 最受欢迎的 computer vision 课程

  • MathWorks Computer Vision Engineer: MathWorks
  • 计算机视觉的基本原理: Columbia University
  • Deep Learning for Computer Vision: MathWorks
  • Introduction to Computer Vision: University of Colorado Boulder
  • Advanced Deep Learning Techniques for Computer Vision: MathWorks
  • 微软 Azure 中的计算机视觉: Microsoft
  • 利用计算机视觉进行物体跟踪和运动检测: MathWorks
  • Introduction to Deep Learning for Computer Vision: MathWorks
  • IBM Full Stack Software Developer: IBM
  • 计算机视觉机器学习: MathWorks

您可以在 Software Development 中学到的技能

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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)

关于 计算机视觉 的常见问题

计算机视觉是人工智能的一个领域,它使计算机能够解释和理解来自世界的视觉信息。它涉及算法和 Model 的开发,使机器能够处理图像和视频、识别 Object 并根据 Visualization 数据做出决策。计算机视觉的重要性在于它在医疗保健、汽车、安防和娱乐等各行各业的广泛应用。通过自动化视觉任务,计算机视觉提高了效率、准确性和分析大型数据集的能力,最终推动了创新并改善了决策。‎

计算机视觉领域的职业可以带来各种工作机会,包括计算机视觉工程师、Machine Learning 工程师、数据科学家和研究科学家等职位。随着企业在自动驾驶汽车、面部识别系统和增强现实等应用中越来越依赖 Visualization 数据分析,这些职位的需求量很大。此外,该领域的专业人员可能会在机器人、医疗成像和监控等领域工作,在这些领域,解读视觉信息的能力至关重要。‎

To pursue a career in computer vision, you should focus on developing a strong foundation in several key skills. These include programming languages such as Python and C++, proficiency in machine learning and deep learning frameworks, and a solid understanding of image processing techniques. Familiarity with libraries like OpenCV and TensorFlow is also beneficial. Additionally, knowledge of mathematics, particularly linear algebra and calculus, is essential for understanding the algorithms that underpin computer vision technologies.‎

有许多在线课程可供对计算机视觉感兴趣的人选择。其中一些最佳选择包括计算机视觉专项课程(涵盖基本概念和高级技术)和计算机视觉深度学习专项课程(侧重于将深度学习方法应用于视觉数据)。此外,MathWorks 计算机视觉工程师专业证书提供全面的课程,旨在让学习者掌握该领域的实用技能。‎

是的,您可以通过两种方式在 Coursera 上免费开始学习计算机视觉:

  1. 免费预览 许多计算机视觉课程的第一个 Module。其中包括视频课程、阅读、分级作业和 Coursera Coach(如有)。
  2. 开始为期 7 天的 专项课程或 Coursera Plus免费试用。在试用期内,您可以完全访问所有符合条件的课程内容。

如果您想继续学习、获得计算机视觉证书或在预览或试用后解锁全部课程访问权限,可以升级或申请经济援助。‎

要有效学习计算机视觉,首先要打好编程和数学基础。学习涵盖计算机视觉基础知识的入门课程,如计算机视觉基础课程。随着学习的深入,可以通过专项课程探索更高级的主题和实际应用。参与实践项目以应用您的知识,并考虑与同行合作或加入在线社区,以增强您的学习体验。‎

计算机视觉课程涵盖的典型主题包括图像处理技术、特征提取、Object Detection、图像分割以及卷积神经网络(CNN) 的使用。课程还可能探讨 3D 视觉、运动分析以及计算机视觉与其他 AI 技术的整合等高级课题。通过学习这些领域,您将全面了解如何分析和 Interpretation 视觉数据。‎

要对员工进行计算机视觉方面的培训和技能提升,《计算机视觉专项课程Deep Learning》和《计算机视觉专项课程 First Principles of Computer Vision》等课程是极佳的选择。这些课程提供结构化的学习路径,涵盖基础概念和高级技术,适合希望提高技能并在工作中应用计算机视觉的专业人士。‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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