IBM
Einführung in Computer Vision und Bildverarbeitung
IBM

Einführung in Computer Vision und Bildverarbeitung

Aije Egwaikhide
Joseph Santarcangelo

Dozenten: Aije Egwaikhide

85.602 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.3

(1,279 Bewertungen)

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
Flexibler Zeitplan
Ca. 21 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
91%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
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Was Sie lernen werden

  • Beschreiben Sie die Anwendungen von Computer Vision in verschiedenen Branchen.

  • Wenden Sie Bildverarbeitungs- und Analysetechniken auf Computer Vision Probleme an.

  • Nutzen Sie Python, Pillow und OpenCV für die grundlegende Bildverarbeitung und führen Sie Bildklassifizierung und Objekterkennung durch.

  • Erstellen Sie einen Bildklassifikator mit Techniken des überwachten Lernens.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Bildbearbeitung
  • Kategorie: Künstliche Intelligenz (KI)
  • Kategorie: Opencv
  • Kategorie: Computervision
  • Kategorie: Deep Learning

Wichtige Details

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10 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist als Teil verfügbar
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, müssen Sie auch ein bestimmtes Programm auswählen.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat von IBM zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 6 Module

In diesem Modul werden wir das sich schnell entwickelnde Feld der Bildverarbeitung besprechen. Sie ist nicht nur der erste Schritt in der Computer Vision, sondern hat auch ein breites Anwendungsspektrum, das vom kristallklaren Bild auf Ihrem Smartphone bis zur Unterstützung von Ärzten bei der Heilung von Krankheiten reicht.

Das ist alles enthalten

4 Videos2 Lektüren2 Aufgaben1 Plug-in

Die Bildverarbeitung verbessert Bilder oder extrahiert nützliche Informationen aus einem Bild. In diesem Modul lernen wir die Grundlagen der Bildverarbeitung mit den Python-Bibliotheken OpenCV und Pillow kennen.

Das ist alles enthalten

6 Videos2 Aufgaben9 App-Elemente

In diesem Modul lernen Sie die verschiedenen Klassifizierungsmethoden des maschinellen Lernens kennen, die üblicherweise für die Computer Vision verwendet werden, darunter K Nearest Neighbours, Logistische Regression, SoftMax Regression und Support Vector Machines. Schließlich lernen Sie etwas über Bildmerkmale

Das ist alles enthalten

8 Videos2 Aufgaben6 App-Elemente2 Plug-ins

In diesem Modul lernen Sie etwas über Neuronale Netze, vollständig verbundene Neuronale Netze und Convolutional Neural Network (CNN). Sie lernen die verschiedenen Komponenten wie Schichten und verschiedene Arten von Aktivierungsfunktionen wie ReLU kennen. Sie lernen auch die verschiedenen CNN-Architekturen wie ResNet und LenNet kennen.

Das ist alles enthalten

4 Videos2 Aufgaben6 App-Elemente1 Plug-in

In diesem Modul lernen Sie die Objekterkennung mit verschiedenen Methoden kennen. Der erste Ansatz ist die Verwendung des Haar Cascade Klassifikators, der zweite die Verwendung von R-CNN und MobileNet.

Das ist alles enthalten

2 Videos1 Lektüre2 Aufgaben3 App-Elemente

In der letzten Woche dieses Kurses werden Sie eine Computer Vision App erstellen, die Sie über Code Engine in der Cloud bereitstellen werden. Für das Projekt erstellen Sie einen benutzerdefinierten Klassifikator, trainieren ihn und testen ihn an Ihren eigenen Bildern.

Das ist alles enthalten

1 peer review1 App-Element4 Plug-ins

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
4.4 (265 Bewertungen)
Aije Egwaikhide
IBM
6 Kurse647.331 Lernende
Joseph Santarcangelo
IBM
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von

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„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

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1.279 Bewertungen

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Geprüft am 12. Dez. 2020

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Geprüft am 13. Mai 2024

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Geprüft am 13. Okt. 2020

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Häufig gestellte Fragen