Edge Impulse
Computer Vision mit eingebettetem maschinellem Lernen
Edge Impulse

Computer Vision mit eingebettetem maschinellem Lernen

Shawn Hymel

Dozent: Shawn Hymel

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Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.8

(134 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 30 Stunden
3 Wochen bei 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Wie man ein Bildklassifizierungssystem mit Hilfe von maschinellem Lernen trainiert und entwickelt

  • Wie man ein System zur Objekterkennung mit Hilfe von maschinellem Lernen trainiert und entwickelt

  • Wie man ein Modell für maschinelles Lernen auf einem Mikrocontroller einsetzt

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Computerprogrammierung
  • Kategorie: Python-Programmierung
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Mikrocontroller
  • Kategorie: Entwicklung eingebetteter Systeme

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12 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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In diesem Kurs gibt es 3 Module

In diesem Modul stellen wir das Konzept der Computer Vision vor und wie es zur Lösung von Problemen eingesetzt werden kann. Wir behandeln, wie digitale Bilder erstellt und auf einem Computer gespeichert werden. Als Nächstes gehen wir auf neuronale Netzwerke ein und zeigen, wie sie zur Klassifizierung einfacher Bilder eingesetzt werden können. Zum Schluss führen wir Sie durch ein Projekt, in dem Sie einen Bildklassifikator trainieren und ihn in einem eingebetteten System einsetzen.

Das ist alles enthalten

13 Videos15 Lektüren4 Aufgaben2 Diskussionsthemen

In diesem Modul lernen Sie die Grundlagen der Faltungsneuronalen Netze (CNNs) kennen und erfahren, wie Sie diese nutzen können, um ein robusteres Modell zur Bildklassifizierung zu erstellen. Wir befassen uns mit der internen Funktionsweise von CNNs (z.B. Faltung und Pooling) sowie mit einigen Visualisierungstechniken, um zu sehen, wie CNNs Entscheidungen treffen. Wir stellen das Konzept der Datenerweiterung vor, um mehr Daten für den Trainingsprozess zu erhalten. Sie werden die Möglichkeit haben, Ihr eigenes CNN zu trainieren und es in einem eingebetteten System einzusetzen.

Das ist alles enthalten

9 Videos13 Lektüren5 Aufgaben1 Diskussionsthema

In diesem Modul behandeln wir die Grundlagen der Objekterkennung und wie sie sich von der Bildklassifizierung unterscheidet. Wir gehen auf die Mathematik ein, mit der die Leistung der Objekterkennung gemessen wird. Anschließend stellen wir mehrere gängige Modelle zur Objekterkennung vor und demonstrieren den Prozess, der zum Trainieren eines solchen Modells in Edge Impulse erforderlich ist. Schließlich werden Sie aufgefordert, ein Objekterkennungsmodell in einem eingebetteten System einzusetzen.

Das ist alles enthalten

10 Videos11 Lektüren3 Aufgaben1 Diskussionsthema1 Plug-in

Dozent

Lehrkraftbewertungen
4.8 (41 Bewertungen)
Shawn Hymel
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von

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JH
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Geprüft am 22. Apr. 2024

ML
5

Geprüft am 23. Sep. 2021

SG
5

Geprüft am 2. Nov. 2022

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