Computer Vision

Computer Vision ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der Computer darauf trainiert, die visuelle Welt zu interpretieren und zu verstehen. Im Coursera-Katalog Computer Vision lernen Sie, wie Maschinen aus digitalen Bildern oder Videos ein umfassendes Verständnis gewinnen können. Sie lernen die grundlegenden Prinzipien der Objekterkennung, Bilderkennung, maschinelle Lerntechniken, Deep-Learning-Netzwerke und die praktische Umsetzung dieser Technologien kennen. Von der Erstellung visueller Effekte bis hin zur Automatisierung von Aufgaben in verschiedenen Bereichen wie dem Gesundheitswesen, der Automobilbranche oder der Sicherheitsbranche - Ihr Weg zu einem kompetenten Computer Vision Engineer, Data Scientist oder Forscher beginnt hier.
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    University of Colorado Boulder

    Kompetenzen, die Sie erwerben: 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

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    Kompetenzen, die Sie erwerben: Netzwerk Architektur, Tensorflow, Computervision, Wärmekarten, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Bildanalyse, Deep Learning

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    Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Farbtheorie, Graphentheorie, Mathematische Modellierung, Unüberwachtes Lernen, Computervision, Computergrafik, Bildqualität, Dimensionalitätsreduktion, Elektronische Komponenten, Automatisierungstechnik, Medizinische Bildgebung, Visualisierung (Computergrafik), Virtuelle Realität, Fotografie, Bildanalyse, Künstliche neuronale Netze, Schätzung, 3D-Modellierung

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    Kompetenzen, die Sie erwerben: 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

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    Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Tensorflow, Computervision, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Künstliche neuronale Netze, Angewandtes maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Feature Technik, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Bildanalyse, Deep Learning

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    DeepLearning.AI

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Fehlersuche, Künstliche Intelligenz, Modellierung großer Sprachen, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Generative KI, Überwachtes Lernen, Tensorflow, Python-Programmierung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Computervision, Deep Learning, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Angewandtes maschinelles Lernen, Leistungsoptimierung, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Bildanalyse, Künstliche neuronale Netze

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    University of Colorado Boulder

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    University at Buffalo

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    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Eingebettete Systeme, Computer Programmierung, Python-Programmierung, Computervision, Datenethik, Angewandtes maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Bildanalyse, Künstliche neuronale Netze, Eingebettete Software, Deep Learning

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