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

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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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    DeepLearning.AI

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

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    Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Deep Learning, Prädiktive Modellierung, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Maschinelles Lernen, Computervision, Angewandtes maschinelles Lernen, Schätzung, Medizinische Bildgebung, Bewegte Grafiken, Methoden des Maschinellen Lernens, Geografische Informationen und Technologie, Visualisierung (Computergrafik), Überwachtes Lernen, Bildanalyse, Leistungsoptimierung, Daten-Integration, Matlab, Datenüberprüfung

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    University of Colorado Boulder

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Image Analysis, Computer Graphics, Visualization (Computer Graphics), Deep Learning, Computer Science, Data Processing, Data Science, Artificial Intelligence, Data Ethics, Statistical Methods, Linear Algebra, Probability Distribution

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    University at Buffalo

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Infinitesimalrechnung, Künstliche Intelligenz, Computer Programmierung, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Digitales Design, Computervision, Angewandtes maschinelles Lernen, Computergrafik, Visualisierung (Computergrafik), Bildanalyse, Matlab

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