Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer verstehen, was Computer Vision ist und was es bedeutet, Computer dazu zu bringen, die Welt wie Menschen zu sehen und zu interpretieren. Sie werden in die Lage versetzt, einige wichtige Anwendungsbereiche der Computer Vision zu identifizieren und den Prozess der digitalen Bildverarbeitung zu verstehen. Der Kurs deckt entscheidende Elemente ab, die Computer Vision ermöglichen: digitale Signalverarbeitung, Neurowissenschaften und künstliche Intelligenz. Zu den Themen gehören Farbe, Licht und Bildentstehung, frühes, mittleres und hohes Sehen sowie Mathematik, die für das Computersehen unerlässlich ist. Die Teilnehmer werden in der Lage sein, mathematische Techniken anzuwenden, um Bildverarbeitungsaufgaben zu lösen.
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(1,810 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Verstehen, was Computer Vision ist und welche Ziele sie verfolgt
Einige der wichtigsten Anwendungsbereiche der Computer Vision zu identifizieren
Verstehen Sie den digitalen Bildgebungsprozess
Wenden Sie mathematische Techniken an, um Computer-Vision-Aufgaben zu erledigen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Computervision
- Kategorie: Computerprogrammierung
- Kategorie: Matlab
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9 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
In diesem Modul werden wir erörtern, was Computer Vision ist, welche Bereiche damit zusammenhängen, die Geschichte und die wichtigsten Meilensteine der Computer Vision sowie einige ihrer Anwendungen.
Das ist alles enthalten
13 Videos2 Lektüren3 Aufgaben1 App-Element1 Plug-in
In diesem Modul werden wir uns mit Farbe, Lichtquellen, Lochkameras und Digitalkameras sowie der Bildgestaltung beschäftigen.
Das ist alles enthalten
4 Videos1 Lektüre3 Aufgaben2 App-Elemente
In diesem Modul werden wir das von David Marr vorgeschlagene Drei-Ebenen-Paradigma der Computer Vision diskutieren. Wir werden auch über Low, Mid und High Level Vision sprechen.
Das ist alles enthalten
5 Videos1 Lektüre2 Aufgaben1 App-Element
In dieser Vorlesung werden wir die Mathematik besprechen, die in der Computer Vision verwendet wird. Dazu gehören lineare Algebra, Kalkül, Wahrscheinlichkeitsrechnung und vieles mehr.
Das ist alles enthalten
8 Videos2 Lektüren1 Aufgabe1 App-Element
Dozenten
Empfohlen, wenn Sie sich für Algorithmen interessieren
MathWorks
Columbia University
University of Colorado Boulder
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Geprüft am 30. Juli 2019
Geprüft am 22. Mai 2020
Geprüft am 12. Okt. 2019
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Häufig gestellte Fragen
Die Lernenden sollten über grundlegende Programmierkenntnisse und -erfahrungen verfügen (Verständnis von for-Schleifen, if/else-Anweisungen). Die Lernenden sollten außerdem mit den folgenden Themen vertraut sein: Grundlegende lineare Algebra (Matrix-Vektor-Operationen und Notation), 3D-Koordinatensysteme und Transformationen, Grundrechenarten (Ableitungen und Integration), grundlegende Wahrscheinlichkeitsrechnung (Zufallsvariablen) sowie 3D-Koordinatensysteme und Transformationen.
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Einschreibung ab. Wenn Sie einen Kurs im Prüfungsmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung während oder nach Ihrer Prüfung erwerben. Wenn Sie die Prüfungsoption nicht sehen:
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Wenn Sie ein Zertifikat erwerben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursmaterialien, einschließlich der benoteten Aufgaben. Nach Abschluss des Kurses wird Ihr elektronisches Zertifikat zu Ihrer Erfolgsseite hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen. Wenn Sie die Kursinhalte nur lesen und ansehen möchten, können Sie den Kurs kostenlos besuchen.