视觉课程
视觉课程可以帮助您学习视觉感知基础、图像处理技术和光学系统原理。您可以掌握分析 Visualization 数据、理解 Color Theory 以及将视觉设计原理应用于各种项目的技能。许多课程介绍了用于图像编辑的 Adobe Photoshop、用于模拟的 MATLAB 和用于计算机视觉的 Python 库等工具，展示了这些技能如何应用于平面设计、摄影和人工智能等领域。
热门视觉课程和认证
状态：新状态：免费试用University of Colorado Boulder
您将获得的技能: Image Analysis, Computer Vision, Autoencoders, Convolutional Neural Networks, Vision Transformer (ViT), Generative Adversarial Networks (GANs), Recurrent Neural Networks (RNNs), Deep Learning, Multimodal Prompts, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Computer Graphics, Visualization (Computer Graphics), Machine Learning Methods, Model Deployment, Embeddings, Artificial Intelligence, Data Ethics, Data Processing, Applied Machine Learning, Linear Algebra
状态：免费试用Columbia University
您将获得的技能: 图论, 虚拟现实, 计算机视觉, 估算, 医学影像, 自动化工程, 图像质量, 计算机图形学, 机器学习算法, 降维, 摄影, 电子元件, 无监督学习, 数学建模, 可视化（计算机制图）, 人工神经网络, Algorithm, 三维建模, 图像分析, 色彩理论
状态：免费试用MathWorks
您将获得的技能: 迁移学习, 深度学习, Machine Learning 方法, 医学影像, 估算, 分类算法, 卷积神经网络, 机器学习算法, 计算机视觉, 模型评估, 机器学习, 数据预处理, Algorithm, 地理空间信息与技术, 人工智能和机器学习（AI/ML）, 交通流优化, 图像分析, Matlab, Data Validation
IBM
您将获得的技能: 深度学习, 迁移学习, Machine Learning 方法, 计算机视觉, 机器学习算法, 分类算法, 模型评估, 功能工程, 卷积神经网络, 可视化（计算机制图）, 网络架构
状态：免费试用MathWorks
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
状态：免费试用DeepLearning.AI
您将获得的技能: 深度学习, 迁移学习, 张力流, 计算机视觉, Keras（神经网络库）, 分类算法, 模型评估, 卷积神经网络, 可视化（计算机制图）, 图像分析, 网络架构
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状态：免费试用IBM
您将获得的技能: PyTorch（机器学习库）, Python 程序设计, 检索-增强生成, 迁移学习, 计算机视觉, PySpark, 矢量数据库, 无监督学习, Keras（神经网络库）, 视觉转换器（ViT）, 生成模型架构, 生成式人工智能, 大型语言模型, 模型评估, Apache Spark, Prompt Engineering, 数据科学, 机器学习, 监督学习, LLM 申请
状态：新状态：免费试用University of Colorado Boulder
您将获得的技能: Vision Transformer (ViT), Recurrent Neural Networks (RNNs), Multimodal Prompts, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Embeddings, Digital Signal Processing, Transfer Learning
状态：预览Edge Impulse
您将获得的技能: Python 程序设计, 迁移学习, 计算机视觉, 深度学习, 嵌入式系统, 数据预处理, 模型评估, 人工神经网络, 卷积神经网络, 应用机器学习, 模型部署, 人工智能和机器学习（AI/ML）, 机器学习, 计算机编程, 数据伦理, 图像分析
状态：预览University at Buffalo
您将获得的技能: 概率与统计, 计算机视觉, 微积分, 应用数学, 计算机图形学, 数字信号处理, Algorithm, 人工智能, Matlab, 增强现实, 色彩理论, 计算机编程, 图像分析
状态：新您将获得的技能: Computer Vision, Mobile Development, Model Deployment, PyTorch (Machine Learning Library), Application Development, Tensorflow, Transfer Learning, Application Deployment, Data Preprocessing, Model Evaluation, User Interface (UI), Development Environment, Real Time Data, User Interface (UI) Design
状态：预览Duke University
您将获得的技能: Psychology, Motion Graphics, Neurology, Color Theory, Visual Impairment Education, Vision Transformer (ViT), Biology, Physiology, Experimentation, Anatomy
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与 vision 相关的搜索
总之，以下是 10 最受欢迎的 vision 课程
- Computer Vision: University of Colorado Boulder
- 计算机视觉的基本原理: Columbia University
- 工程与科学计算机视觉: MathWorks
- 计算机视觉和图像处理入门: IBM
- MathWorks Computer Vision Engineer: MathWorks
- 利用 TensorFlow 实现高级计算机视觉: DeepLearning.AI
- IBM 人工智能工程: IBM
- Modern AI Models for Vision and Multimodal Understanding: University of Colorado Boulder
- 计算机视觉与嵌入式机器学习: Edge Impulse
- 计算机视觉基础: University at Buffalo
