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

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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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    University of Colorado Boulder

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Image Analysis, Computer Vision, Deep Learning, Multimodal Prompts, Generative Model Architectures, Keras (Neural Network Library), Computer Graphics, Visualization (Computer Graphics), Machine Learning Methods, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Intelligence, Data Ethics, Tensorflow, Microsoft Excel, Generative AI, Data Processing, Applied Machine Learning, Responsible AI, Linear Algebra, Data Manipulation

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    DeepLearning.AI

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

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    University at Buffalo

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