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探索视觉科学,了解视觉感知。了解眼睛和视觉处理的解剖和生理学。

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  • 状态:新
    新
    状态:免费试用
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    U

    University of Colorado Boulder

    Computer Vision

    您将获得的技能: Computer Vision, Image Analysis, Computer Graphics, Visualization (Computer Graphics), Multimodal Prompts, Generative Model Architectures, Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Computer Science, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Science, Tensorflow, Artificial Intelligence, Data Ethics, Applied Machine Learning, Data Processing, Statistical Methods, Linear Algebra, Probability Distribution

    攻读学位

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

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

  • I

    IBM

    计算机视觉和图像处理入门

    您将获得的技能: 机器学习算法, 应用程序部署, 监督学习, 机器学习, Algorithm, 人工智能和机器学习(AI/ML), 计算机视觉, 人工神经网络, 计算机编程, 数据处理, 可视化(计算机制图), 图像分析, 云应用, 深度学习, 云计算开发, 应用机器学习, Jupyter

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
    1398 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    C

    Columbia University

    计算机视觉的基本原理

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

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

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    M

    MathWorks

    工程与科学计算机视觉

    您将获得的技能: 计算机视觉, 监督学习, 机器学习, Algorithm, 人工智能和机器学习(AI/ML), 动态图形, 医学影像, 估算, 预测建模, 可视化(计算机制图), 数据验证, 图像分析, Matlab, 性能调整, 深度学习, 数据整合, 地理空间信息与技术, 应用机器学习, Machine Learning 方法

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

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    D

    DeepLearning.AI

    利用 TensorFlow 实现高级计算机视觉

    您将获得的技能: 网络架构, 计算机视觉, 热图, Keras(神经网络库), 图像分析, 张力流, 深度学习

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    M

    MathWorks

    MathWorks Computer Vision Engineer

    您将获得的技能: Computer Vision, Image Analysis, Anomaly Detection, Applied Machine Learning, Deep Learning, Image Quality, Artificial Neural Networks, Unsupervised Learning, Matlab, Application Deployment, PyTorch (Machine Learning Library), Machine Learning, Motion Graphics, Supervised Learning, Data Visualization, Automation, Predictive Modeling, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning Methods, Medical Imaging

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

    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

  • 状态:免费试用
    免费试用
    M

    MathWorks

    Deep Learning for Computer Vision

    您将获得的技能: Computer Vision, Anomaly Detection, Image Analysis, Matlab, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Unsupervised Learning, Application Deployment, PyTorch (Machine Learning Library), Data Visualization, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning Methods, Data Synthesis, Performance Tuning, Data Analysis, Classification And Regression Tree (CART), Data Validation, Medical Imaging

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    29 条评论

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    D

    DeepLearning.AI

    深度学习

    您将获得的技能: 计算机视觉, 机器学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), MLOps(机器学习 Operator), 监督学习, Python 程序设计, 应用机器学习, 人工智能, 调试, 数据驱动的决策制定, PyTorch(机器学习库), 人工神经网络, 大型语言模型, 生成式人工智能, Keras(神经网络库), 图像分析, 张力流, 性能调整, 深度学习, 自然语言处理

    攻读学位

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    15万 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:预览
    预览
    E

    Edge Impulse

    计算机视觉与嵌入式机器学习

    您将获得的技能: 嵌入式系统, 数据伦理, 机器学习, 人工神经网络, 计算机编程, 计算机视觉, 人工智能和机器学习(AI/ML), Python 程序设计, 嵌入式软件, 应用机器学习, 图像分析, 深度学习

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:新
    新
    P

    Packt

    YOLO-NAS + v8 Full-Stack Computer Vision Course

    您将获得的技能: Computer Vision, Mobile Development, PyTorch (Machine Learning Library), Flask (Web Framework), Application Development, Tensorflow, Deep Learning, Application Deployment, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Containerization, User Interface (UI), Performance Tuning

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    M

    Microsoft

    微软 Azure 中的计算机视觉

    您将获得的技能: 计算机视觉, 机器学习, 微软 Azure, 数据处理, 图像分析, 应用程序开发, 人工智能, 深度学习, 非结构化数据, 自然语言处理

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费
    免费
    M

    Microsoft

    Build a computer vision app with Azure Cognitive Services

    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

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

    中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

视觉学习者还可搜索

计算机视觉
初级计算机视觉
计算机视觉项目
高级计算机视觉
图像分析
图像处理
矩阵
朱莉娅
1234…47

总之,以下是 10 最受欢迎的 vision 课程

  • Computer Vision: University of Colorado Boulder
  • 计算机视觉和图像处理入门: IBM
  • 计算机视觉的基本原理: Columbia University
  • 工程与科学计算机视觉: MathWorks
  • 利用 TensorFlow 实现高级计算机视觉: DeepLearning.AI
  • MathWorks Computer Vision Engineer: MathWorks
  • Deep Learning for Computer Vision: MathWorks
  • 深度学习: DeepLearning.AI
  • 计算机视觉与嵌入式机器学习: Edge Impulse
  • YOLO-NAS + v8 Full-Stack Computer Vision Course: Packt

关于 Vision 的常见问题

视觉是指感知、解释和理解通过眼睛感知到的视觉信息的能力。 在技能或课程方面,视力可因具体研究领域的不同而有不同的含义。

就技术而言,计算机视觉是一个专注于使计算机能够理解和解释数字图像或视频中的视觉信息的领域。 这项技术有多种应用,包括面部识别、物体检测、自动驾驶汽车和医学成像。

在创业或企业管理中,愿景是指一个组织或个人对未来理想状态的清晰而令人信服的描绘。 这就需要放眼全局,制定远大目标,并为实现目标制定战略。

在设计和艺术中,视觉是指一个人的艺术视角或观察世界的独特方式。 它涉及创造力、想象力以及构思和直观表达想法的能力。

因此,"愿景 "的概念因语境而异,但一般都与视觉感知、未来目标、技术进步和艺术表现有关。 ‎

要在视觉领域工作,您应该重点学习几种技能:

  1. 计算机视觉掌握计算机视觉算法和技术至关重要。 这包括图像处理、物体识别和理解、图像分割和特征提取。

  2. 深度学习:熟悉 TensorFlow 或 PyTorch 等深度学习框架。 人工神经网络和训练深度学习模型的知识在计算机视觉应用中非常宝贵。

  3. 图像处理:了解滤波、增强、降噪和形态学操作等图像处理技术,将帮助你有效地预处理和分析图像。

  4. 编程:熟练掌握 Python、Java 或 C++ 等编程语言对于开发计算机视觉应用程序至关重要。 您需要能够编写简洁高效的代码。

  5. 数学与统计学:要理解计算机视觉背后的算法和概念,就必须对线性代数、微积分、概率论和统计学有扎实的了解。

  6. OpenCV:OpenCV 是一个流行的开源计算机视觉库。 学习使用 OpenCV 将为您提供图像和视频分析、特征检测和面部识别工具。

  7. 机器学习:机器学习算法知识,包括监督和非监督学习技术,有助于解决复杂的计算机视觉任务。

  8. 移动开发:如果您计划开发基于视觉的移动应用程序,学习 iOS 或 Android 等移动开发框架会有所帮助。

  9. 数据注释:计算机视觉的一个重要方面是为训练模型标注数据。 熟悉创建高质量注释数据集的标注工具和方法。

  10. 解决问题:最后,磨练解决问题的能力对于在视觉领域工作至关重要。 您经常会遇到遮挡、光照变化或杂乱环境中的物体检测等挑战,这些都需要创造性的解决方案。

请记住,不断学习并跟上计算机视觉领域的最新趋势和进展是在这一领域取得成功的关键。 ‎

拥有 "视力 "技能可以从事各种工作。 可能的工作机会包括

  1. 计算机视觉工程师:作为计算机视觉工程师,您将开发处理和分析视觉数据的算法和模型,这些数据可用于机器人、自动驾驶汽车或安全系统等领域。

  2. 机器学习工程师:掌握了视觉技能,你就可以成为一名机器学习工程师,专注于计算机视觉任务。 您将建立和训练可识别和处理视觉数据的模型,用于不同的应用。

  3. 数据科学家作为一名专攻计算机视觉的数据科学家,你可以从事涉及图像分析、物体检测或面部识别的项目。 您的专业知识将有助于从可视化数据中提取见解和模式。

  4. 增强现实(AR)开发人员:掌握视觉技能后,你还可以成为 AR 开发人员,通过在现实世界中叠加虚拟元素,创造身临其境的体验。 这可用于游戏、教育或营销等各行各业。

  5. 工业自动化专家:在工业环境中,视觉技能对于质量检测、物体跟踪或流程自动化等任务至关重要。 作为一名工业自动化专家,您将开发和实施利用视觉技术提高效率和准确性的系统。

  6. 用户体验/用户界面设计师:视觉技能对于用户体验/用户界面设计师来说也很有价值,它能让你创建出具有视觉吸引力和用户友好的界面。 您可以专门为严重依赖视觉元素的应用程序设计界面,如基于图像的平台或虚拟现实应用程序。

以上只是几个例子,还有许多其他职业机会可以应用视觉技能。 这最终取决于您的兴趣以及您希望从事的特定行业或技术。 ‎

最适合学习视觉的人是那些对计算机科学、人工智能和图像处理有浓厚兴趣的人。 他们应熟练掌握数学知识,尤其是线性代数和微积分。 此外,具有敏锐的洞察力、解决问题的能力和对技术的热情的人在学习视觉方面也会表现出色。 ‎

您可以学习多个与视觉相关的主题。 以下是一些建议:

  1. 计算机视觉:该领域的重点是教会计算机理解和解释视觉数据,使其能够分析图像和视频、检测物体并识别模式。 您可以了解计算机视觉应用中常用的图像处理技术、机器学习算法和深度学习模型。

  2. 光学与成像光学是研究光的行为和特性的物理学分支。 通过学习光学与成像,您可以深入了解各种成像系统,如照相机、显微镜和望远镜。 您可以了解光的传播、镜头、滤镜等概念,以及捕捉和处理图像的机制。

  3. 人类视觉与感知:了解人类如何感知和解读视觉信息对于心理学、认知科学和用户体验设计等领域至关重要。 通过学习人类视觉和感知,您可以探索视觉感知、色彩视觉、深度知觉、视觉错觉和眼球跟踪技术等主题。

  4. 增强现实和虚拟现实:这些新兴技术在很大程度上依赖视觉来创造身临其境的体验。 通过学习增强现实和虚拟现实技术,您可以了解创建视觉逼真的虚拟环境、跟踪物体或身体运动以及设计交互式视觉界面的原理。

  5. 生物医学成像:该领域侧重于利用各种成像技术研究人体和诊断疾病。 您可以学习医学成像模式(如 X 光、核磁共振成像、CT 扫描)、图像分析技术和计算机辅助诊断等主题。

请记住,这些只是几个例子,还有更多与视觉相关的主题等着您去探索。 在决定学习视觉的哪些具体方面时,必须对自己的兴趣、职业目标和想要达到的专业水平进行评估。 ‎

在线视觉课程提供了一种方便灵活的方式来提高您的知识或学习新知识 视觉是指感知、解释和理解通过眼睛感知到的视觉信息的能力。 在技能或课程方面,视力可因具体研究领域的不同而有不同的含义。

就技术而言,计算机视觉是一个专注于使计算机能够理解和解释数字图像或视频中的视觉信息的领域。 这项技术有多种应用,包括面部识别、物体检测、自动驾驶汽车和医学成像。

在创业或企业管理中,愿景是指一个组织或个人对未来理想状态的清晰而令人信服的描绘。 这就需要放眼全局,制定远大目标,并为实现目标制定战略。

在设计和艺术中,视觉是指一个人的艺术视角或观察世界的独特方式。 它涉及创造力、想象力以及构思和直观表达想法的能力。

因此,"愿景 "的概念因语境而异,但一般都与视觉感知、未来目标、技术进步和艺术表现有关。 技能由顶尖大学和行业领导者提供的 Vision 课程种类繁多,适合不同技能水平的学员选择。 ‎

要想提高员工在 "视觉 "方面的技能,选择一门符合他们当前能力和学习目标的课程至关重要。 我们的 "技能仪表板 "是一个非常有价值的工具,可用于确定技能差距并选择最合适的课程以有效提高技能。 如需全面了解我们的课程如何让您的员工受益,请浏览我们提供的企业解决方案。 点击此处了解更多有关Coursera for Business 定制课程的信息。 ‎

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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