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  • I

    IBM

    Einführung in Computer Vision und Bildverarbeitung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Visualisierung (Computergrafik), Maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Computer Programmierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Computervision, Algorithmen, Künstliche neuronale Netze, Datenverarbeitung, Bildanalyse, Bereitstellung von Anwendungen, Cloud-Anwendungen, Cloud-Entwicklung, Angewandtes maschinelles Lernen, Jupyter, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)

    4,3
    Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
    ·
    1398 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    DeepLearning.AI

    Fortgeschrittene Computer Vision mit TensorFlow

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Netzwerk Architektur, Computervision, Wärmekarten, Bildanalyse, Tensorflow, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze)

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    527 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    C

    Columbia University

    Erste Grundlagen der Computer Vision

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

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    230 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Neu
    Neu
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Colorado Boulder

    Computer Vision

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Image Analysis, Computer Graphics, Multimodal Prompts, Generative Model Architectures, Visualization (Computer Graphics), Applied Machine Learning, Artificial Intelligence, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Ethics, Generative AI, Deep Learning, Unsupervised Learning, Data Processing, Linear Algebra, Microsoft Excel, Data Transformation, Feature Engineering, Data Manipulation

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    4,3
    Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
    ·
    13 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    M

    MathWorks

    MathWorks Computer Vision Engineer

    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

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    332 Bewertungen

    Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    DeepLearning.AI

    Faltungsneuronale Netzwerke

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Datenverarbeitung, Computervision, Algorithmen, Künstliche neuronale Netze, Angewandtes maschinelles Lernen, Bildanalyse, Tensorflow, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)

    4,9
    Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
    ·
    42.542 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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  • Status: Neu
    Neu
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    E

    EDUCBA

    Face Recognition with Keras: Detect & Classify

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Keras (Neural Network Library), Image Analysis, Computer Vision, Tensorflow, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Applied Machine Learning, Application Development, Systems Development, Python Programming, Supervised Learning

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    DeepLearning.AI

    Deep Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Maschinelles Lernen, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Modellierung großer Sprachen, Computervision, Künstliche Intelligenz, Deep Learning, Überwachtes Lernen, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Algorithmen für maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Künstliche neuronale Netze, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Fehlersuche, Angewandtes maschinelles Lernen, Generative KI, Bildanalyse, Leistungsoptimierung, Tensorflow, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    146.626 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    M

    MathWorks

    Computer Vision für Technik und Wissenschaft

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

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    89 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    M

    MathWorks

    Deep Learning for Computer Vision

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Anomaly Detection, Image Analysis, Matlab, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Unsupervised Learning, Application Deployment, PyTorch (Machine Learning Library), Data Visualization, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning Methods, Data Synthesis, Performance Tuning, Data Analysis, Classification And Regression Tree (CART), Data Validation, Medical Imaging

    4,9
    Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
    ·
    31 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Colorado Boulder

    Introduction to Computer Vision

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Image Analysis, Computer Graphics, Visualization (Computer Graphics), Artificial Intelligence, Data Ethics, Generative AI, Deep Learning, Applied Machine Learning, Linear Algebra, Microsoft Excel, Data Transformation, Feature Engineering, Data Manipulation

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    4,3
    Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
    ·
    11 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenlos
    Kostenlos
    M

    Microsoft

    Build a computer vision app with Azure Cognitive Services

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Application Programming Interface (API), Microsoft Azure, Computer Vision, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), User Accounts, Image Analysis, Artificial Intelligence, Cloud Solutions, Cloud Computing, Software Development

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    380 Bewertungen

    Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

1234…562

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten computer vision Kurse

  • Einführung in Computer Vision und Bildverarbeitung: IBM
  • Fortgeschrittene Computer Vision mit TensorFlow: DeepLearning.AI
  • Erste Grundlagen der Computer Vision: Columbia University
  • Computer Vision: University of Colorado Boulder
  • MathWorks Computer Vision Engineer: MathWorks
  • Faltungsneuronale Netzwerke: DeepLearning.AI
  • Face Recognition with Keras: Detect & Classify: EDUCBA
  • Deep Learning: DeepLearning.AI
  • Computer Vision für Technik und Wissenschaft: MathWorks
  • Deep Learning for Computer Vision: MathWorks

Fähigkeiten, die Sie bei Software Development erlernen können

Programmiersprache (34)
Google (25)
Computerprogramm (21)
Software-Tests (21)
Web (19)
Google Cloud-Platform (18)
Anwendungsschnittstellen-Programmierung (17)
Datenstruktur (16)
Problemlösung (14)
Objektorientierte Programmierung (13)
Kubernetes (10)
List & Label (10)

Häufig gestellte Fragen zum Thema Computervision

Stöbern Sie in den unten aufgeführten Kursen zum Thema Computer Vision - beliebte Einstiegspunkte auf Coursera.

  • Einführung in Computer Vision und Bildverarbeitung: IBM
  • Fortgeschrittene Computer Vision mit TensorFlow: DeepLearning.AI
  • Moderne KI-Modelle für das Sehen und multimodale Verstehen: University of Colorado Boulder
  • Jetson Nano Starter to Pro - Ein Computer Vision Kurs: Packt
  • Deep Learning für Computer Vision: University of Colorado Boulder
  • Faltungsneuronale Netze: DeepLearning.AI‎

Computer Vision ist der Zweig der Informatik – genauer gesagt des maschinellen Lernens und der KI – mit verschiedenen Anwendungsmöglichkeiten in zahlreichen Branchen, z. B. in selbstfahrenden Autos, in der Robotik, in der Augmented Reality, bei der Gesichtserkennung für Strafverfolgungsbehörden usw. Im Wesentlichen handelt es sich um eine robotische Entsprechung des menschlichen Sehens, bei dem Informationen über die Umgebung von einer oder mehreren Videokameras empfangen und von einem Computer verarbeitet werden.

Computer Vision löst viele Probleme und stellt somit einen wichtigen Lerninhalt dar. Einige ihrer Anwendungen ermöglichen Fortschritte in der Gesundheitstechnologie. Computer Vision-Algorithmen können helfen, Aufgaben zu automatisieren, wie z. B. die Erkennung von bösartigen Pigmentflecken auf Hautbildern oder das Aufspüren von Symptomen auf Röntgen- und MRT-Scans. ‎

Dank des Bedarfs an Qualitätsprüfungen in bildverarbeitungsgesteuerten Robotersystemen wird der Markt für Computer Vision bis 2024 voraussichtlich auf 17,4 Milliarden Dollar wachsen. Um von den Vorteilen dieses gefragten Bereichs zu profitieren, haben die Kursteilnehmer die Möglichkeit, sich als Computer Vision Engineers, Computer Vision Software Engineers, Applied Research Scientists, Computer Vision Testing Engineers, Deep Learning Engineers, Computer Vision Data Scientists und andere zu bewerben. ‎

Die von Coursera angebotenen Computer Vision-Kurse vermitteln den Kursteilnehmern Wissen darüber, wie Computer die Welt sehen und interpretieren, wie es Menschen tun; über die Kernkonzepte der Computer Vision und die Fähigkeiten des menschlichen Sehens; über die Hauptanwendungsbereiche der Computer Vision und der digitalen Bildverarbeitung; über maschinelles Lernen und KI-Grundlagen und vieles mehr.

Die Lektionen zum Thema Computer Vision werden von Datenwissenschaftlern, Software-Ingenieuren und anderen Spezialisten unterrichtet und in Form von Videovorträgen, Lesungen, Tests, praktischen Projekten und mehr durchgeführt. ‎

Die im Studium der Computer Vision erworbenen Fähigkeiten können zu innovativen und aufregenden Karrierewegen führen:

  • Computer Vision Engineer, Entwicklung von Algorithmen und Systemen zur Interpretation visueller Daten
  • Robotik-Ingenieur, Integration von Bildverarbeitungssystemen in Roboter für Navigation und Aufgaben
  • Softwareentwickler, der Bildverarbeitungsfunktionen in verschiedene Anwendungen implementiert
  • Research Scientist, der die Grenzen der Möglichkeiten von KI und maschinellem Lernen in der Bildverarbeitung auslotet
  • Produktmanager, der die Entwicklung von Produkten beaufsichtigt, die sich auf die Bildverarbeitungstechnologie stützen‎

Computer Vision ist ein Teilgebiet der KI, das Computer darauf trainiert, visuelle Daten aus der Welt, wie Bilder oder Videos, zu interpretieren und zu analysieren. Sie ermöglicht Technologien wie Gesichtserkennung, Objekterkennung und selbstfahrende Autos.‎

Diese häufig gestellten Fragen dienen nur zu Informationszwecken. Den Lernenden wird empfohlen, eingehender zu recherchieren, ob Kurse und andere angestrebte Qualifikationen wirklich ihren persönlichen, beruflichen und finanziellen Vorstellungen entsprechen.

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