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.

Kompetenzen, die Sie erwerben: OpenAI API, OpenAI, Image Analysis, Generative AI, ChatGPT, Application Programming Interface (API), Artificial Intelligence, AI Integrations, Computer Vision
★ 4 (8) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Machine Learning Library), Convolutional Neural Networks, Model Evaluation, Image Analysis, Model Training, Computer Vision, Python Programming
★ 4 (32) · Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Verantwortungsvolle AI, Künstliche Intelligenz, Computer Vision, Maschinelles Lernen, Erkennung von Anomalien, Microsoft Azure, Verarbeitung natürlicher Sprache
★ 4.3 (26) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

L&T EduTech
Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Elektrisches Umspannwerk, Maschinenwesen, Künstliche Intelligenz, Tiefes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Computer Vision, Maschinelles Lernen, Faltungsneuronale Netze, Bauingenieurwesen, Klassifizierungsalgorithmen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Öl und Gas, Algorithmen für maschinelles Lernen, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Elektroingenieurwesen
★ 4.8 (21) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Convolutional Neural Networks, Model Optimization, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Machine Learning Algorithms, Machine Learning Methods, Model Training, Machine Learning, Computer Vision, Model Evaluation, Algorithms
★ 4.2 (10) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Supervised Learning, Computer Vision, Recurrent Neural Networks (RNNs), Machine Learning Methods, Convolutional Neural Networks, Matplotlib, Data Visualization, Probability & Statistics, Deep Learning, Classification Algorithms, Artificial Intelligence, Plotly, Statistical Analysis, Statistical Methods, Statistical Hypothesis Testing, Model Training, Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Digital Signal Processing, Statistical Inference
★ 3.9 (10) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Responsible AI, Autoencoders, Model Training, Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks (RNNs), Data Ethics, Model Optimization, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Reinforcement Learning, Generative Adversarial Networks (GANs), Machine Learning Algorithms, Model Deployment, Generative Model Architectures, Debugging, Machine Learning Methods, Artificial Intelligence, Unsupervised Learning, Machine Learning, Computer Vision
★ 4.5 (24) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Coursera
Kompetenzen, die Sie erwerben: Wärmekarten, Tiefes Lernen, Computer Vision, Modell Ausbildung, Faltungsneuronale Netze, Bildanalyse, Bewertung des Modells, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen)
★ 4.6 (21) · Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden
Kompetenzen, die Sie erwerben: Random Forest Algorithmus, Tiefes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Computer Vision, Faltungsneuronale Netze, Verarbeitung natürlicher Sprache, Klassifizierungsalgorithmen, Künstliche neuronale Netze, Algorithmen für maschinelles Lernen, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Entscheidungsbaum-Lernen
★ 4.9 (15) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Artificial Neural Networks, Model Training, Artificial Intelligence, Computer Vision
★ 4.3 (11) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Model Evaluation, PyTorch (Machine Learning Library), Supervised Learning, Unsupervised Learning, Image Analysis, Applied Machine Learning, Data Preprocessing, Dimensionality Reduction, Machine Learning Methods, Reinforcement Learning, Feature Engineering, Machine Learning Algorithms, Convolutional Neural Networks, Regression Analysis, Data Processing, Model Training, Machine Learning, Deep Learning, Model Optimization
★ 3.5 (17) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Whizlabs
Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Tiefes Lernen, Computer Vision, Maschinelles Lernen, Datenverarbeitung, Modell Ausbildung, Faltungsneuronale Netze, Klassifizierungsalgorithmen, Künstliche neuronale Netze, Methoden des maschinellen Lernens, Lineare Algebra, Lernen übertragen, Modell-Optimierung, Generative KI, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen)
★ 4.4 (14) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen