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。

您将获得的技能: Application Programming Interface (API), Microsoft Azure, Computer Vision, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), User Accounts, Image Analysis, Artificial Intelligence, Cloud Solutions, Cloud Computing, Software Development
中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

Coursera
您将获得的技能: Tensorflow, Keras (Neural Network Library), Image Analysis, Computer Vision, Artificial Neural Networks, Applied Machine Learning, Deep Learning, Machine Learning, Python Programming
中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

您将获得的技能: PyTorch (Machine Learning Library), Image Analysis, Deep Learning, Computer Vision, Python Programming
中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

您将获得的技能: PyTorch (Machine Learning Library), Image Analysis, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Medical Imaging, Computer Vision, Machine Learning, X-Ray Computed Tomography
中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

您将获得的技能: PyTorch (Machine Learning Library), Image Analysis, Computer Vision, Applied Machine Learning, Deep Learning, Python Programming
中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

您将获得的技能: Keras (Neural Network Library), Tensorflow, Image Analysis, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Machine Learning Methods, Computer Vision, Machine Learning
初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

您将获得的技能: Exploratory Data Analysis, Deep Learning, Plot (Graphics), Artificial Neural Networks, Matplotlib, Data Cleansing, Data Analysis, Tensorflow, Natural Language Processing, Data Processing, Data Manipulation, Python Programming, Machine Learning
初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

Coursera
您将获得的技能: Hypertext Markup Language (HTML), Front-End Web Development, Web Design and Development, Web Development, Web Development Tools, Web Applications, Web Content, Integrated Development Environments
初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

您将获得的技能: Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Image Analysis, Tensorflow, Computer Vision, Machine Learning Methods, Applied Machine Learning, Artificial Neural Networks, Predictive Modeling, Machine Learning, Data Processing, Python Programming
中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

您将获得的技能: No-Code Development, Mobile Development, Google Sheets, Application Development, Application Design, Application Deployment, Data Structures, User Accounts, Personalized Service, User Feedback, Web Development, Marketing
初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

您将获得的技能: Image Analysis, Amazon Web Services, Image Quality, Computer Vision, Anomaly Detection, Software Quality Assurance, Data Science, Machine Learning, Cloud Computing
初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

您将获得的技能: Text Mining, Data Cleansing, PyTorch (Machine Learning Library), Data Manipulation, Data Processing, Performance Tuning, Deep Learning, Natural Language Processing, Machine Learning
中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时
计算机视觉是计算机科学的一个分支 — 尤其是机器学习和人工智能。它的应用领域覆盖许多行业,例如自动驾驶汽车、机器人技术、增强现实、执法机构中的人脸检测等等。从本质上讲,它通过机器人来模拟人类视觉 - 环境的相关信息由一个或多个摄像头接收,并由计算机处理。
计算机视觉解决了许多问题,因此学习它很重要。它的一些用途推动了卫生技术的进步。计算机视觉算法可以帮助自动执行各种任务,例如检测皮肤图像中的癌变痣,或在 X 射线和 MRI 扫描结果中发现症状。
由于企业需要使用视觉引导的机器人系统进行质量检验,因此,计算机视觉市场预计到 2024 年将增长到 174 亿美元。要从这个需求旺盛的领域中受益,学生可以把握机会成为计算机视觉工程师、计算机视觉软件工程师、应用研究科学家、计算机视觉测试工程师、深度学习工程师、计算机视觉数据科学家等。
Coursera 提供的计算机视觉课程能让学生掌握以下知识:计算机如何像人类一样看待和解释这个世界、计算机视觉和人类视觉功能的核心概念、计算机视觉和数字图像处理的关键应用领域、机器学习和 AI 基础知识等等。
计算机视觉课程由数据科学家、软件工程师和其他专家讲授,并通过视频讲座、阅读、测验、实践项目等进行管理。
计算机视觉是人工智能的一个分支,它训练计算机解释和分析来自世界的视觉数据,如图像或视频。它为面部识别、Object Detection 和自动驾驶汽车等技术提供动力。