Computer-Vision-Kurse können Ihnen helfen zu lernen, wie visuelle Daten verarbeitet, erkannt und interpretiert werden. Sie können Fähigkeiten in Bildanalyse, Objekterkennung, Modelltraining und Evaluationsmethoden aufbauen. Viele Kurse stellen Python-Bibliotheken, Frameworks und Tools vor, die das Entwickeln und Testen visueller Modelle unterstützen.

Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Azure, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Software-Entwicklung, Künstliche Intelligenz, Computer Vision, Bildanalyse, Benutzerkonten, Cloud Computing, Anwendungsprogrammierschnittstelle (API), Cloud-API
★ 4.5 (530) · Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Image Analysis, Program Development, Data Science, Visualization (Computer Graphics), Code Reusability, Real Time Data, Python Programming, Development Environment, Model Training, Classification Algorithms, File I/O, System Design and Implementation, Data Preprocessing, Data Validation, Software Installation
★ 4.6 (9) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: NumPy, Datenanalyse, Python-Programmierung
★ 4.6 (43.565) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Matlab, Computer Vision, Bildanalyse, Methoden des maschinellen Lernens, Lernen übertragen, Optimierung des Verkehrsflusses, Tiefes Lernen, Transfer Learning
★ 4.7 (36) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

MathWorks
Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Matlab, Erkennung von Anomalien, Computer Vision, Bildanalyse, Methoden des maschinellen Lernens, Geografische Informationen und Technologie
★ 4.6 (58) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

IBM
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Modellierung großer Sprachen, Apache Spark, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Generative Modellarchitekturen, Abruf-erweiterte Erzeugung, LLM-Bewerbung, PySpark, Computer Vision, Datenwissenschaft, Schnelles Engineering, Generative KI, Feinabstimmung, Unüberwachtes Lernen, Prompt-Muster, Überwachtes Lernen, Generative AI-Agenten, Python-Programmierung, Vektordatenbanken, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen)
★ 4.6 (22.087) · Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

University at Buffalo
Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Programmierung, KI-Kenntnisse, Algorithmen, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Matlab, Künstliche Intelligenz, Computer Vision, Bildanalyse, Digitale Signalverarbeitung, Farbenlehre, Computerprogrammierung, Kalkulation, Mathematische Software
★ 4.2 (1819) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: Faltungsneuronale Netzwerke, Modell-Optimierung, Kleine Daten, Lernen übertragen, Computer Vision, Bildanalyse, Künstliche neuronale Netze, Tiefes Lernen, Bewertung des Modells, Modell Ausbildung, Datenvorverarbeitung, Vorverarbeitung von Daten, Feinabstimmung, Faltungsneuronale Netze, Klassifizierungsalgorithmen, Cloud-API, Google Cloud-Plattform, Angewandtes maschinelles Lernen, Transfer Learning, Tensorflow, Modellevaluation
★ 4.6 (549) · Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Image Analysis, Model Evaluation, Convolutional Neural Networks, Model Optimization, Artificial Neural Networks, Model Training, Machine Learning Methods, PyTorch (Machine Learning Library), Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Deep Learning, Transfer Learning, Machine Learning, Recurrent Neural Networks (RNNs), Artificial Intelligence, NumPy, Python Programming, Matplotlib, Data Visualization, Data Science
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Microsoft
Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Azure, KI-Kenntnisse, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Computer Vision, Künstliche Intelligenz, Bildanalyse, Datenerfassung, Anwendungsentwicklung, Modell-Einsatz, Modell Ausbildung, Klassifizierungsalgorithmen, Angewandtes maschinelles Lernen
★ 4.6 (132) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Computer Vision, Bildanalyse, Methoden des maschinellen Lernens, Bewertung des Modells, Künstliche neuronale Netze, Tiefes Lernen, Modell Ausbildung, Persistenz der Daten, Tensorflow, Entwicklungsumgebung, Modellevaluation
★ 5 (7) · Anfänger · Projekt · Weniger als 2 Stunden

University of Colorado Boulder
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Faltungsneuronale Netzwerke, Feature Technik, Modell-Optimierung, Computer Vision, Methoden des maschinellen Lernens, Bewertung des Modells, Bildanalyse, Künstliche neuronale Netze, Tiefes Lernen, Modell Ausbildung, Feinabstimmung, Technische Merkmale, Faltungsneuronale Netze, Klassifizierungsalgorithmen, Angewandtes maschinelles Lernen, Tensorflow, Modellevaluation
★ 4.7 (88) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate