enthalten이 강의는 CU 볼더 대학교의 데이터 과학 석사(MS-DS) 학위 과정의 일부로써 학점 인정이 가능하며 Coursera 플랫폼을 통해 제공됩니다. MS-DS는 CU 볼더 대학교의 응용 수학, 컴퓨터 과학, 정보 과학 및 기타 여러 학과 교수진이 모여 만든 학제간 학위 과정입니다. MS-DS는 능력에 따라 입학이 허가되고 지원 절차가 없기 때문에 컴퓨터 과학, 정보 과학, 수학 및 통계학 분야에 대해 광범위한 학부 과정을 이수하고 전문 경험이 풍부한 사람에게 이상적인 과정입니다. MS-DS 과정에 대한 정보는 링크(https://cartplus.top/degrees/master-of-science-data-science-boulder)를 통해 확인하실 수 있습니다.
컴퓨터 비전 분야에서의 딥 러닝 응용 사례
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
수강생은 컴퓨터 비전이 무엇인지 설명하고 컴퓨터 비전 과제의 예를 들 수 있습니다.
수강생은 컴퓨터 비전 과제에 대한 알고리즘 솔루션의 배경이 되는 프로세스와 그 장단점을 설명할 수 있습니다.
수강생은 직접 최신 머신 러닝 툴과 파이썬 라이브러리를 사용할 수 있습니다.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Artificial Neural Networks
- Kategorie: Network Architecture
- Kategorie: Tensorflow
- Kategorie: Performance Tuning
- Kategorie: Computer Graphics
- Kategorie: Computer Vision
- Kategorie: Image Analysis
- Kategorie: Machine Learning
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
Unterrichtet in Koreanisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 5 Module
이번 단원에서는 컴퓨터 비전 분야를 알아봅니다. 컴퓨터 비전은 이미지에서 정보를 추출하는 것을 목표로 합니다. 컴퓨터 비전 과제의 주요 범주를 살펴본 뒤, 각 범주에 해당하는 응용 사례를 살펴보겠습니다. 머신 러닝 및 딥 러닝 기법의 도입이 컴퓨터 비전 분야에 어떤 영향을 주었는지 알아보겠습니다.
Das ist alles enthalten
4 Videos12 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema
이번 단원에서는 고전적 컴퓨터 비전 툴 및 기법에 대해 알아봅니다. 합성곱 연산, 선형 필터, 그리고 이미지 특징을 감지하는 알고리즘을 알아봅니다.
Das ist alles enthalten
5 Videos10 Lektüren1 Aufgabe
이번 단원에서는 첫 번째로 고전 컴퓨터 비전에서의 객체 인식의 문제점을 복습합니다. 다음으로 고전 컴퓨터 비전 파이프라인을 통해 객체 인식 및 이미지 분류를 수행하는 단계를 살펴봅니다.
Das ist alles enthalten
3 Videos2 Lektüren1 Aufgabe
이번 단원에서는 신경망을 사용한 이미지 분류 파이프라인이 고전 컴퓨터 비전 툴과 어떻게 다른지 비교해 보겠습니다. 그 후 신경망의 기본적인 요소에 대해 복습하겠습니다. 텐서 플로우 튜토리얼을 통해 이미지 분류 예측을 위해 신경망을 구축, 훈련 및 사용하는 방법을 실습하고 마무리 하겠습니다.
Das ist alles enthalten
4 Videos5 Lektüren1 peer review1 Unbewertetes Labor
이번 단원에서는 합성곱 신경망의 구성 요소를 알아보겠습니다. 심층 신경망을 설명하는 매개변수와 초매개변수에 대해 배우고 이들이 어떻게 딥 러닝 모델의 정확도를 개선해주는지 알아보겠습니다. 텐서 플로우 튜토리얼을 통해 이미지를 분류하는 딥 신경망 구축, 훈련 및 사용을 실습하고 마무리 하겠습니다.
Das ist alles enthalten
6 Videos10 Lektüren1 Aufgabe1 peer review1 Unbewertetes Labor
Dozent
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus
Unbegrenzter Zugang zu 10,000+ Weltklasse-Kursen, praktischen Projekten und berufsqualifizierenden Zertifikatsprogrammen - alles in Ihrem Abonnement enthalten
Bringen Sie Ihre Karriere mit einem Online-Abschluss voran.
Erwerben Sie einen Abschluss von erstklassigen Universitäten – 100 % online
Schließen Sie sich mehr als 3.400 Unternehmen in aller Welt an, die sich für Coursera for Business entschieden haben.
Schulen Sie Ihre Mitarbeiter*innen, um sich in der digitalen Wirtschaft zu behaupten.
Häufig gestellte Fragen
To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
When you purchase a Certificate you get access to all course materials, including graded assignments. Upon completing the course, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.
Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.
Weitere Fragen
Finanzielle Unterstützung verfügbar,
¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.