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  • Computer Vision

Computer Vision Kurse

Computer-Vision-Kurse können Ihnen helfen zu lernen, wie visuelle Daten verarbeitet, erkannt und interpretiert werden. Sie können Fähigkeiten in Bildanalyse, Objekterkennung, Modelltraining und Evaluationsmethoden aufbauen. Viele Kurse stellen Python-Bibliotheken, Frameworks und Tools vor, die das Entwickeln und Testen visueller Modelle unterstützen.


Beliebte Computer Vision Kurse & Zertifikate


  • I

    IBM

    Einführung in Computer Vision und Bildverarbeitung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Klassifizierungsalgorithmen, Netzwerk Architektur, Faltungsneuronale Netzwerke, Transfer Learning, Methoden des Maschinellen Lernens, Algorithmen für maschinelles Lernen, Modellevaluation, Feature Technik, Deep Learning, Computervision, Visualisierung (Computergrafik)

    4,3
    Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
    ·
    1428 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

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

    University of Colorado Boulder

    Computer Vision

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Image Analysis, Computer Vision, Autoencoders, Convolutional Neural Networks, Vision Transformer (ViT), Generative Adversarial Networks (GANs), Recurrent Neural Networks (RNNs), Deep Learning, Multimodal Prompts, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Computer Graphics, Visualization (Computer Graphics), Machine Learning Methods, Model Deployment, Embeddings, Artificial Intelligence, Data Ethics, Data Processing, Applied Machine Learning, Linear Algebra

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • Status: Neu
    Neu
    Status: Vorschau
    Vorschau
    C

    Cleveland Clinic

    Computer Vision and Sequence Analysis in Machine Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Healthcare 5.0, Predictive Modeling, Applied Machine Learning, Biomedical Engineering, Model Evaluation, Health Informatics, Data Structures

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    DeepLearning.AI

    Fortgeschrittene Computer Vision mit TensorFlow

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Klassifizierungsalgorithmen, Transfer Learning, Netzwerk Architektur, Tensorflow, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Computervision, Faltungsneuronale Netzwerke, Modellevaluation, Bildanalyse, Deep Learning, Visualisierung (Computergrafik)

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

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    C

    Columbia University

    Erste Grundlagen der Computer Vision

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

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    M

    MathWorks

    MathWorks Computer Vision Engineer

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Model Evaluation, Image Analysis, Model Deployment, Anomaly Detection, Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Deep Learning, Machine Learning Methods, Image Quality, Data Preprocessing, Artificial Neural Networks, Matlab, Applied Machine Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Machine Learning, Classification Algorithms, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Traffic Flow Optimization, Data Visualization

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

    Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Was führt Sie heute zu Coursera?

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Colorado Boulder

    Introduction to Computer Vision

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Image Analysis, Computer Vision, Deep Learning, Convolutional Neural Networks, Computer Graphics, Machine Learning Methods, Artificial Intelligence, Data Ethics, Microsoft Excel, Generative AI, Linear Algebra, Feature Engineering, Digital Signal Processing

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Next-Level-Skills. Ersparnisse zum neuen Jahr.

    Sparen bei Coursera Plus
  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    DeepLearning.AI

    Faltungsneuronale Netzwerke

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenvorverarbeitung, Faltungsneuronale Netzwerke, Transfer Learning, Tensorflow, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Künstliche neuronale Netze, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Computervision, Bildanalyse, Deep Learning

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

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    M

    MathWorks

    Deep Learning for Computer Vision

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, Computer Vision, Model Deployment, Anomaly Detection, Convolutional Neural Networks, Image Analysis, Transfer Learning, Matlab, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Applied Machine Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Data Preprocessing, Classification Algorithms, Data Visualization, Data Synthesis, Performance Tuning, Data Analysis

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

    Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    U

    University at Buffalo

    Grundlagen der Computer Vision

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Angewandte Mathematik, Erweiterte Realität, Infinitesimalrechnung, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Farbtheorie, Computergrafik, Künstliche Intelligenz, Digitale Signalverarbeitung, Algorithmen, Bildanalyse, Matlab, Computervision, Computer Programmierung

    4,2
    Bewertung, 4,2 von 5 Sternen
    ·
    1819 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    M

    MathWorks

    Computer Vision für Technik und Wissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Datenvorverarbeitung, Klassifizierungsalgorithmen, Transfer Learning, Datenvalidierung, Optimierung des Verkehrsflusses, Faltungsneuronale Netzwerke, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Algorithmen für maschinelles Lernen, Medizinische Bildgebung, Modellevaluation, Computervision, Methoden des Maschinellen Lernens, Geografische Informationen und Technologie, Algorithmen, Matlab, Bildanalyse, Deep Learning, Schätzung

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

    Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    DeepLearning.AI

    Deep Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Fehlersuche, Datenvorverarbeitung, Tensorflow, Transfer Learning, Faltungsneuronale Netzwerke, Überwachtes Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Künstliche neuronale Netze, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Umarmendes Gesicht, Deep Learning, Angewandtes maschinelles Lernen, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Leistungsoptimierung, Einbettungen, Computervision, Bildanalyse

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Was führt Sie heute zu Coursera?

1234…612

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten computer vision Kurse

  • Einführung in Computer Vision und Bildverarbeitung: IBM
  • Computer Vision: University of Colorado Boulder
  • Computer Vision and Sequence Analysis in Machine Learning: Cleveland Clinic
  • Fortgeschrittene Computer Vision mit TensorFlow: DeepLearning.AI
  • Erste Grundlagen der Computer Vision: Columbia University
  • MathWorks Computer Vision Engineer: MathWorks
  • Introduction to Computer Vision: University of Colorado Boulder
  • Faltungsneuronale Netzwerke: DeepLearning.AI
  • Deep Learning for Computer Vision: MathWorks
  • Grundlagen der Computer Vision: University at Buffalo

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

Computer Vision ist ein Bereich der Künstlichen Intelligenz, der es Computern ermöglicht, visuelle Informationen aus der Welt zu interpretieren und zu verstehen. Es umfasst die Entwicklung von Algorithmen und Modellen, die es Maschinen ermöglichen, Bilder und Videos zu verarbeiten, Objekte zu erkennen und Entscheidungen auf der Grundlage visueller Daten zu treffen. Die Bedeutung der Computer Vision liegt in ihren weitreichenden Anwendungen in verschiedenen Branchen, darunter Gesundheitswesen, Automobilindustrie, Sicherheit und Unterhaltung. Durch die Automatisierung visueller Aufgaben steigert die Computer Vision die Effizienz, die Genauigkeit und die Fähigkeit, große Datenmengen zu analysieren, was letztlich zu Innovationen und besseren Entscheidungen führt.‎

Eine Karriere im Bereich Computer Vision kann zu verschiedenen Beschäftigungsmöglichkeiten führen, darunter Positionen wie Computer Vision Engineer, Ingenieur für Maschinelles Lernen, Data Scientist und Research Scientist. Diese Positionen sind sehr gefragt, da sich Unternehmen zunehmend auf die visuelle Datenanalyse für Anwendungen wie autonome Fahrzeuge, Gesichtserkennungssysteme und Augmented Reality verlassen. Außerdem können Fachleute in diesem Bereich in Sektoren wie Robotik, Bildgebung im Gesundheitswesen und Überwachung arbeiten, wo die Fähigkeit zur Interpretation visueller Informationen entscheidend ist.‎

To pursue a career in computer vision, you should focus on developing a strong foundation in several key skills. These include programming languages such as Python and C++, proficiency in machine learning and deep learning frameworks, and a solid understanding of image processing techniques. Familiarity with libraries like OpenCV and TensorFlow is also beneficial. Additionally, knowledge of mathematics, particularly linear algebra and calculus, is essential for understanding the algorithms that underpin computer vision technologies.‎

Für alle, die sich für Computer Vision interessieren, gibt es zahlreiche Online-Kurse. Einige der besten Optionen sind die Computer Vision Spezialisierung, die grundlegende Konzepte und fortgeschrittene Techniken abdeckt, und die Deep Learning for Computer Vision Spezialisierung, die sich auf die Anwendung von Deep Learning Methoden auf visuelle Daten konzentriert. Darüber hinaus bietet das berufsbezogene Zertifikat des MathWorks Computer Vision Engineer einen umfassenden Lehrplan, der darauf ausgerichtet ist, den Lernenden praktische Fähigkeiten in diesem Bereich zu vermitteln.‎

Ja. Sie können auf Coursera auf zwei Arten kostenlos mit dem Lernen von Computer Vision beginnen:

  1. Sehen Sie sich das erste Modul vieler Kurse zum Thema Computer Vision kostenlosan. Dazu gehören Videolektionen, Lesungen, benotete Aufgaben und Coursera Coach (wo verfügbar).
  2. Starten Sie eine kostenlose 7-Tage-Testversion für Spezialisierungen oder Coursera Plus. Damit erhalten Sie innerhalb des Testzeitraums vollen Zugang zu allen Kursinhalten der in Frage kommenden Programme.

Wenn Sie weiterlernen, ein Zertifikat in Computer Vision erwerben oder den vollen Kurszugang nach der Vorschau oder Probezeit freischalten möchten, können Sie ein Upgrade durchführen oder finanzielle Unterstützung beantragen.‎

Um Computer Vision effektiv zu erlernen, sollten Sie zunächst eine solide Grundlage in Programmierung und Mathematik schaffen. Melden Sie sich für Einführungskurse an, die die Grundlagen der Computer Vision abdecken, wie z. B. den Kurs Computer Vision Basics. Im weiteren Verlauf des Studiums können Sie sich in Spezialisierungskursen mit fortgeschritteneren Themen und praktischen Anwendungen beschäftigen. Wenden Sie Ihr Wissen in praktischen Projekten an und erwägen Sie die Zusammenarbeit mit Gleichgesinnten oder die Teilnahme an Online-Communities, um Ihre Lernerfahrung zu verbessern.‎

Typische Themen, die in Computer Vision Kursen behandelt werden, sind Bildverarbeitungstechniken, Feature Extraction, Objekterkennung, Bildsegmentierung und der Einsatz von Convolutional Neural Networks (CNNs). Die Kurse können auch fortgeschrittene Themen wie 3D-Vision, Bewegungsanalyse und die Integration von Computer Vision mit anderen KI-Technologien untersuchen. Durch die Beschäftigung mit diesen Bereichen werden Sie ein umfassendes Verständnis für die Analyse und Interpretation visueller Daten erlangen.‎

Für das Training und die Weiterbildung von Mitarbeitern im Bereich Computer Vision sind Kurse wie die Deep Learning for Computer Vision Spezialisierung und die First Principles of Computer Vision Spezialisierung eine ausgezeichnete Wahl. Diese Programme bieten strukturierte Lernpfade, die sowohl grundlegende Konzepte als auch fortgeschrittene Techniken abdecken. Sie eignen sich daher für Fachleute, die ihre Fähigkeiten verbessern und Computer Vision in ihrer Arbeit anwenden möchten.‎

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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