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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


  • M

    Microsoft

    Computer Vision in Microsoft Azure

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Anwendungsentwicklung, Datenerfassung, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Künstliche Intelligenz, Modell Ausbildung, KI-Kenntnisse, Microsoft Azure, Modell-Einsatz, Angewandtes maschinelles Lernen, Bildanalyse, Klassifizierungsalgorithmen

    ★ 4.6 (132) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • M

    MathWorks

    Fortgeschrittene Deep Learning-Techniken für Computer Vision

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Tiefes Lernen, Computer Vision, Interoperabilität, Bewertung des Modells, Modellevaluation, Modell Ausbildung, Modell-Einsatz, Bildanalyse, Erkennung von Anomalien, Datenvorverarbeitung, Vorverarbeitung von Daten, Matlab

    ★ 4.9 (15) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • I

    IBM

    IBM DevOps und Softwareentwicklung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: DevOps, Software Architektur, Softwaretechnik, Testgetriebene Entwicklung (TDD), Python-Programmierung, Grafana, Open Web Application Security Project (OWASP), Kontinuierliche Integration, Anwendungsentwicklung, Git (Versionskontrollsystem), CI/CD, Devops-Werkzeuge, Cloud-Bereitstellung, Istio, Architektur des Cloud Computing, Software-Architektur, Restful API, Software-Entwicklung, Linux-Befehle, Lebenszyklus der Softwareentwicklung, Bereitstellung von Anwendungen, Anwenderbericht

    ★ 4.6 (65.141) · Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • G

    Google Cloud

    Einführung in Computer Vision mit TensorFlow

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Entwicklungsumgebung, Tiefes Lernen, Künstliche neuronale Netze, Maschinelles Lernen, Computer Vision, Methoden des maschinellen Lernens, Bewertung des Modells, Modellevaluation, Modell Ausbildung, Bildanalyse, Tensorflow, Persistenz der Daten

    ★ 5 (7) · Anfänger · Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • U

    University of Colorado Boulder

    Deep Learning-Anwendungen für Computer Vision

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Feinabstimmung, Faltungsneuronale Netzwerke, Tiefes Lernen, Künstliche neuronale Netze, Computer Vision, Maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Feature Technik, Technische Merkmale, Bewertung des Modells, Modell-Optimierung, Modellevaluation, Modell Ausbildung, Faltungsneuronale Netze, Tensorflow, Bildanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Klassifizierungsalgorithmen

    ★ 4.6 (89) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • U

    University of Toronto

    Visuelle Wahrnehmung für selbstfahrende Autos

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Lineare Algebra, Robotik, Faltungsneuronale Netzwerke, Tiefes Lernen, Computer Vision, Bewertung des Modells, Modellevaluation, Modell Ausbildung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Bildanalyse, Faltungsneuronale Netze

    ★ 4.7 (586) · Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

  • M

    MathWorks

    Einführung in Deep Learning für Computer Vision

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Feinabstimmung, Faltungsneuronale Netzwerke, Künstliche neuronale Netze, Leistungsoptimierung, Computer Vision, Lernen übertragen, Tiefes Lernen, Transfer Learning, Bewertung des Modells, Modellevaluation, Modell Ausbildung, Bildanalyse, Prädiktive Modellierung, Matlab, Faltungsneuronale Netze, Klassifizierungsalgorithmen, Angewandtes maschinelles Lernen

    ★ 4.9 (19) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • P

    Princeton University

    Informatik: Algorithmen, Theorie und Maschinen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Programmierung, Algorithmen, Daten-Strukturen, Rechnerische Logik, Java-Programmierung, Computer-Systeme, Computerprogrammierung, Theoretische Informatik, Java Programmierung, Informatik, Skalierbarkeit, Computerarchitektur, Computer-Hardware, Computerwissenschaft

    ★ 4.7 (766) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • G

    Google

    Grundlagen des User Experience (UX)-Designs

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Design Thinking, Ideenfindung, Nutzerforschung, Sprint-Planung, UI/UX-Forschung, Benutzerfreundlichkeit, Sprint-Retrospektiven, Prototyping, Benutzerfreundliches Design, Benutzererfahrung, Benutzerzentriertes Design, Wireframing

    ★ 4.8 (75.658) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • P

    Packt

    Jetson Nano Starter to Pro - A Computer Vision Course

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Image Analysis, PyTorch (Machine Learning Library), Model Optimization, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Intelligence, System Configuration, Deep Learning, Real Time Data, Model Deployment, Software Installation, Application Deployment

    Mittel · Kurs · 3–6 Monate

  • E

    Edureka

    AI Applications: Computer Vision and Speech Recognition

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Applied Machine Learning, Digital Signal Processing

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • P

    Packt

    Computer Vision: YOLO Custom Object Detection with Colab GPU

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Convolutional Neural Networks, Image Analysis, Fine-tuning, Model Training, Deep Learning, Real Time Data, Python Programming, Applied Machine Learning, Development Environment, Machine Learning Algorithms, Data Preprocessing, Model Evaluation, Data Collection, Software Installation

    ★ 3.1 (9) · Anfänger · Kurs · 3–6 Monate

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten computer vision Kurse

  • Computer Vision in Microsoft Azure: Microsoft
  • Fortgeschrittene Deep Learning-Techniken für Computer Vision: MathWorks
  • IBM DevOps und Softwareentwicklung: IBM
  • Einführung in Computer Vision mit TensorFlow: Google Cloud
  • Deep Learning-Anwendungen für Computer Vision: University of Colorado Boulder
  • Visuelle Wahrnehmung für selbstfahrende Autos: University of Toronto
  • Einführung in Deep Learning für Computer Vision: MathWorks
  • Informatik: Algorithmen, Theorie und Maschinen: Princeton University
  • Grundlagen des User Experience (UX)-Designs: Google
  • Jetson Nano Starter to Pro - A Computer Vision Course: Packt

Fähigkeiten, die Sie bei Software Development erlernen können

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Google (25)
Computerprogramm (21)
Software-Tests (21)
Web (19)
Google Cloud-Platform (18)
Anwendungsschnittstellen-Programmierung (17)
Datenstruktur (16)
Problemlösung (14)
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Kubernetes (10)
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  • IBM Data Science-Zertifikat
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