University of Colorado Boulder
计算机视觉的深度学习应用
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计算机视觉的深度学习应用

Ioana Fleming

位教师:Ioana Fleming

8,564 人已注册

包含在 Coursera Plus

深入了解一个主题并学习基础知识。
4.7

(88 条评论)

中级 等级

推荐体验

灵活的计划
2 周 在 10 小时 一周
自行安排学习进度
攻读学位
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2 周 在 10 小时 一周
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您将学到什么

  • 学员将能够解释什么是计算机视觉,并举例说明计算机视觉任务。

  • 学员将能够描述计算机视觉任务的经典算法解决方案背后的过程,并解释其利弊。

  • 学员将能够实际使用现代机器学习工具和 python 库。

要了解的详细信息

可分享的证书

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作业

4 项作业

授课语言:英语(English)

了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G 和 L'Oreal 的徽标

该课程共有5个模块

在本模块中,您将了解计算机视觉领域。计算机视觉的目标是从图像中提取信息。我们将介绍计算机视觉任务的主要类别,并举例说明每个类别的应用。随着机器学习和深度学习技术的采用,我们将了解这对计算机视觉领域产生了哪些影响。

涵盖的内容

4个视频13篇阅读材料1个作业1个讨论话题

在本模块中,您将学习经典的计算机视觉工具和技术。我们将探索卷积运算、线性滤波器和图像特征检测算法。

涵盖的内容

5个视频10篇阅读材料1个作业

在本模块中,我们将首先回顾经典计算机视觉中物体识别所面临的挑战。然后,我们将介绍在经典计算机视觉管道中实现物体识别和图像分类的步骤。

涵盖的内容

3个视频2篇阅读材料1个作业

在本模块中,我们将比较使用神经网络的图像分类流水线与使用传统计算机视觉工具的图像分类流水线有何不同。然后,我们将回顾神经网络的基本组件。最后,我们将在 Tensor flow 教程中练习如何构建、训练和使用神经网络进行图像分类预测。

涵盖的内容

4个视频5篇阅读材料1次同伴评审1个非评分实验室

在本模块中,我们将学习卷积神经网络的组成部分。我们将学习描述深度网络的参数和超参数,并探索它们在提高深度学习模型准确性方面的作用。最后,我们将学习 Tensor Flow 教程,练习构建、训练和使用深度神经网络进行图像分类。

涵盖的内容

6个视频10篇阅读材料1个作业1次同伴评审1个非评分实验室

攻读学位

课程 是 University of Colorado Boulder提供的以下学位课程的一部分。如果您被录取并注册,您已完成的课程可计入您的学位学习,您的学习进度也可随之转移。

 

位教师

授课教师评分
4.6 (22个评价)
Ioana Fleming
University of Colorado Boulder
2 门课程8,840 名学生

提供方

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Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情,我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程,Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好:它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'

学生评论

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88 条评论

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DM
5

已于 Jun 16, 2022审阅

CC
5

已于 Aug 24, 2024审阅

JP
5

已于 Jan 2, 2022审阅

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