In diesem Kurs werden wir das Sehen als einen kognitiven Problembereich erweitern und Modelle erforschen, die sich mit verschiedenen Sehaufgaben befassen. Wir werden dann untersuchen, wie die Grenzen dieser Probleme zu einer komplexeren Analyse des Geistes und des Gehirns führen und wie diese Erkundungen zu komplexeren Computermodellen des Verstehens führen.
Computergestützte Vision
Computergestützte Vision
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Geist und Maschine“
Dozent: David Quigley
5.352 bereits angemeldet
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
67 Bewertungen
Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
8 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Verschiedene Modelle des menschlichen und maschinellen Sehens anwenden und ihre Grenzen diskutieren.
Demonstrieren Sie das Geon-Modell der Objekterkennung und seine Grenzen.
Argumentieren Sie mit den Vor- und Nachteilen der symbolistischen und visualistischen Sichtweise von mentalen Bildern.
Erkennen Sie die einschichtigen und mehrschichtigen Perceptron-Netzmodelle der künstlichen Intelligenz.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Image Analysis
- Kategorie: Computational Thinking
- Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Psychology
- Kategorie: Convolutional Neural Networks
- Kategorie: Computer Vision
- Kategorie: Artificial Neural Networks
- Kategorie: Computer Graphics
Wichtige Details
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5 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Geist und Maschine“
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
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Dozent
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University of Colorado Boulder
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DH
Geprüft am 14. März 2021
Very nice course but needs to include more instructiveness with lots of examples.
AM
Geprüft am 29. Mai 2021
Good understanding of mechanism of computer vision through deep learning
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