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计算机视觉课程

计算机视觉课程可以帮助您学习图像处理、Object Detection、面部识别和视频分析。您可以掌握 Feature Extraction、图像分类和深度学习技术方面的技能。许多课程都会介绍 OpenCV、TensorFlow 和 PyTorch 等工具,这些工具支持利用人工智能和 AI 实现算法和开发应用程序,用于 Visual Data Interpretation。


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热门计算机视觉课程和认证


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    C

    Coursera

    Landing.AI 入门:构建数据可视化人工智能模型

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 分类算法, 模型部署, Prompt Engineering, 云部署, 生成式人工智能, 图像分析, 计算机视觉

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    8 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    G

    Google

    Sound the Alarm: Detection and Response

    您将获得的技能: Intrusion Detection and Prevention, Incident Response, Computer Security Incident Management, Threat Detection, Event Monitoring, Security Information and Event Management (SIEM), Security Management, Network Security, Network Monitoring, Splunk, Network Analysis, Technical Documentation

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    3284 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Colorado Boulder

    日常 Excel

    您将获得的技能: Excel 宏, 财务分析, 数据管理, 电子表格软件, 数学建模, 数据共享, 数据清理, 统计建模, 数据导入/导出, Excel 公式, 解决复杂问题, 微软Excel, 分析, 解决问题, 回归分析, Data Validation, 生产力软件, 数据可视化, 金融建模, 预测建模

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    4051 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of California, Santa Cruz

    贝叶斯统计:从概念到数据分析

    您将获得的技能: 概率与统计, 数据分析, 数据建模, 统计推理, 统计建模, 统计, 统计方法, 概率分布, 贝叶斯统计, 分析技能, 概率, R 语言程序设计(中文版), 统计可视化, 预测建模, 数据可视化, 回归分析, 微软Excel, R(软件)

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    3221 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Pittsburgh

    国际学生和美国学生的临床术语

    您将获得的技能: 英语, 医学术语, 实验室测试, 临床经验, 病人沟通, 临床实践, 静脉治疗, 诊断测试, 生命体征, 药物管理, 解剖学, 医院医学, 患者安全

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    3216 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    M

    Microsoft

    使用 Microsoft Word 更聪明地工作

    您将获得的技能: Microsoft Word, 编辑, Microsoft Windows, 同行评审, 微软办公软件, 技术文档, 微软 365, 协作软件, 生产力软件, 网页内容无障碍指南, 计算机扫盲, 文件管理, 写作

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    2282 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    E

    EDUCBA

    Unity Shader Programming: Create & Optimize

    您将获得的技能: Unity Engine, Computer Graphics, Computer Graphic Techniques, Visualization (Computer Graphics), Augmented and Virtual Reality (AR/VR), Animations, Video Game Development, Performance Tuning, Image Quality, Debugging

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    Duke University

    机器学习概论

    您将获得的技能: 卷积神经网络, PyTorch(机器学习库), 监督学习, 人工神经网络, 深度学习, 递归神经网络 (RNN), Python 程序设计, 机器学习, 迁移学习, 医学影像, 计算机视觉, 强化学习, 自然语言处理, 图像分析, 应用机器学习, 无监督学习, 逻辑回归

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    3792 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    基于浏览器的 TensorFlow.js 模型

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 模型部署, 数据转换, 实时数据, Javascript, 人工神经网络, 机器学习, 数据处理, 应用机器学习, 迁移学习, 图像分析, JSON, 张力流, 网络应用, 计算机视觉

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    C

    Columbia University

    营建项目管理

    您将获得的技能: 精益方法, 项目管理, 项目管理生命周期, 项目规划, 项目范围界定, 项目时间表, 建筑信息模型, 工作分解结构, 建筑, 环境、健康和安全, 施工管理, 风险管理, 可持续性标准, 合同管理

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    7280 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • C

    Coursera

    Create Your First Python Program From UST

    您将获得的技能: Bash (Scripting Language), Python Programming, Unix Shell, Command-Line Interface, Programming Principles, Computer Programming, Scripting, Scripting Languages, Development Environment, Data Structures

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    3050 条评论

    初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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    U

    University of Michigan

    用 Python 进行应用绘图、制图和数据表示

    您将获得的技能: 交互式数据可视化, 数据可视化软件, 可视化(计算机制图), 制图, Matplotlib, 数据展示, 数据操作, Python 程序设计, 数据可视化, 科学可视化, 柱状图, NumPy, Pandas(Python 软件包), 统计可视化, 散点图

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 课程 · 1-4 周

1…262728…587

总之,以下是 10 最受欢迎的 computer vision 课程

  • Landing.AI 入门:构建数据可视化人工智能模型: Coursera
  • Sound the Alarm: Detection and Response: Google
  • 日常 Excel: University of Colorado Boulder
  • 贝叶斯统计:从概念到数据分析: University of California, Santa Cruz
  • 国际学生和美国学生的临床术语: University of Pittsburgh
  • 使用 Microsoft Word 更聪明地工作: Microsoft
  • Unity Shader Programming: Create & Optimize: EDUCBA
  • 机器学习概论: Duke University
  • 基于浏览器的 TensorFlow.js 模型: DeepLearning.AI
  • 营建项目管理: Columbia University

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网络 (19)
Google 云端平台 (18)
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数据数据结构 (16)
解决问题 (14)
面向对象程序设计 (13)
Kubernetes (10)
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