이 강의는 CU 볼더 대학교의 데이터 과학 석사(MS-DS) 학위 과정의 일부로써 학점 인정이 가능하며 Coursera 플랫폼을 통해 제공됩니다. MS-DS는 CU 볼더 대학교의 응용 수학, 컴퓨터 과학, 정보 과학 및 기타 여러 학과 교수진이 모여 만든 학제간 학위 과정입니다. MS-DS는 능력에 따라 입학이 허가되고 지원 절차가 없기 때문에 컴퓨터 과학, 정보 과학, 수학 및 통계학 분야에 대해 광범위한 학부 과정을 이수하고 전문 경험이 풍부한 사람에게 이상적인 과정입니다. MS-DS 과정에 대한 정보는 링크(https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder)를 통해 확인하실 수 있습니다.
컴퓨터 비전 분야에서의 딥 러닝 응용 사례
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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
수강생은 컴퓨터 비전이 무엇인지 설명하고 컴퓨터 비전 과제의 예를 들 수 있습니다.
수강생은 컴퓨터 비전 과제에 대한 알고리즘 솔루션의 배경이 되는 프로세스와 그 장단점을 설명할 수 있습니다.
수강생은 직접 최신 머신 러닝 툴과 파이썬 라이브러리를 사용할 수 있습니다.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Image Analysis
- Kategorie: Model Optimization
- Kategorie: Computer Vision
- Kategorie: Artificial Neural Networks
- Kategorie: Model Training
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Convolutional Neural Networks
- Kategorie: Performance Tuning
- Kategorie: Feature Engineering
- Kategorie: Machine Learning Software
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Tensorflow
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
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Unterrichtet in Koreanisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 5 Module
Dozent
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- Status: Kostenloser Testzeitraum
University of Colorado Boulder
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University of Colorado Boulder
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
Finanzielle Unterstützung verfügbar,
¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.