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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    DeepLearning.AI

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Artificial Neural Networks, Supervised Learning, Computer Vision, Python Programming, Machine Learning, NumPy, Performance Tuning, Linear Algebra, Calculus

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    Kompetenzen, die Sie erwerben: Automation, Electric Power Systems, Sustainable Technologies, Safety and Security, Emerging Technologies, Control Systems, Global Positioning Systems, Environmental Issue, Computer Vision, Artificial Intelligence, Technology Solutions

  • Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Image Analysis, Artificial Neural Networks, Application Deployment, Data Processing, Applied Machine Learning, Machine Learning Methods, Computer Vision, Deep Learning

  • Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Keras (Neural Network Library), Matplotlib, Artificial Neural Networks, Image Analysis, Deep Learning, Computer Vision, Applied Machine Learning, Python Programming, Adaptability, Problem Solving

  • Status: Vorschau

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Generative Model Architectures, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Bayesian Network, Mathematical Modeling, Computer Vision, Estimation, Applied Mathematics, Machine Learning, Network Architecture, Probability Distribution, Calculus

  • Status: Kostenloser Testzeitraum

    Università di Napoli Federico II

    Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Machine Learning Library), NumPy, Image Analysis, Pandas (Python Package), Matplotlib, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Computer Vision, Keras (Neural Network Library), Jupyter, Data Manipulation, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Applied Machine Learning, Python Programming, Data Science, Scikit Learn (Machine Learning Library)

  • Status: Vorschau

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Generative Model Architectures, Image Analysis, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Computer Vision, Network Architecture, Natural Language Processing, Machine Learning Algorithms, Time Series Analysis and Forecasting

  • Status: Kostenloser Testzeitraum

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Computervision, Technologie-Lösungen, Unüberwachtes Lernen, Eingebettete Software, Überwachtes Lernen, Reinforcement Learning, Deep Learning, Internet der Dinge, Künstliche neuronale Netze, Infrastruktur Architektur, Python-Programmierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Aufkommende Technologien, Verarbeitung natürlicher Sprache, Künstliche Intelligenz

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    Status: Kostenlos

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Multimodal Prompts, Prompt Engineering Tools, Generative AI, Image Analysis, Computer Vision, AI Personalization, Applied Machine Learning

  • Status: Vorschau

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Computer Vision, Image Analysis, Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Neural Networks, Machine Learning, Python Programming

  • Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Image Analysis, Keras (Neural Network Library), Applied Machine Learning, Google Cloud Platform, Deep Learning, Computer Vision, Machine Learning

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    Imperial College London

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Keras (Neural Network Library), Tensorflow, Deep Learning, Data Validation, Predictive Modeling, Supervised Learning, Applied Machine Learning, Artificial Neural Networks, Computer Vision, Jupyter

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