在本课程中,您将了解计算机视觉这一学习和研究领域。首先,我们将从经典的计算机视觉角度探讨几项计算机视觉任务和建议的方法。然后,我们将介绍深度学习方法,并将其应用于一些相同的问题。我们将分析结果并讨论这两种方法的优缺点。我们将使用教程让您动手探索一些现代机器学习工具和软件库。可以应用深度学习的计算机视觉任务包括:图像分类、带定位功能的图像分类、对象检测、对象分割、面部识别以及活动或姿势估计。 本课程可以作为 Coursera 平台上提供的中大博尔德数据科学硕士或计算机科学硕士学位的一部分,获得学分。这些经过全面认证的研究生学位提供有针对性的课程、为期 8 周的短期课程和现收现付的学费。录取依据是三门预修课程的成绩,而非学术历史。Coursera 上的 CU 学位非常适合应届毕业生或在职专业人士。了解更多信息:
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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。
您将获得的技能
要了解的详细信息

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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

该课程共有5个模块
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。
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

Felipe M.
自 2018开始学习的学生
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Jennifer J.
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Larry W.
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Chaitanya A.
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DM
已于 Jun 16, 2022审阅
Learnt many things and most exciting was Python code part
JP
已于 Jan 2, 2022审阅
Great introductory course on deep learning for computer vision.
AY
已于 Jun 22, 2023审阅
Great Course, The instructor explained the mathematical aspects of the course in a clear manner.





