University of Colorado Boulder
Spezialisierung für Computer Vision

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University of Colorado Boulder

Spezialisierung für Computer Vision

Computer Vision from Fundamentals to Advanced. Learn how machines interpret the visual world.

Tom Yeh

Dozent: Tom Yeh

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4.6

(24 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel

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Was Sie lernen werden

  • Build a strong foundation in how machines perceive and analyze visual information.

  • Train deep learning systems for tasks such as image classification and segmentation.

  • Discover how transformers, Vision Transformers (ViT), CLIP, and diffusion models are reshaping the future of AI.

  • Explore "by hand" the core principles of image processing, feature extraction, and classical vision techniques.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Convolutional Neural Networks
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Image Analysis
  • Kategorie: Data Processing
  • Kategorie: Computer Graphics
  • Kategorie: Vision Transformer (ViT)
  • Kategorie: Embeddings
  • Kategorie: Linear Algebra
  • Kategorie: Machine Learning Methods
  • Kategorie: Data Ethics
  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Artificial Intelligence
  • Kategorie: Multimodal Prompts
  • Kategorie: Visualization (Computer Graphics)
  • Kategorie: Computer Vision
  • Kategorie: Recurrent Neural Networks (RNNs)
  • Kategorie: Generative Adversarial Networks (GANs)
  • Kategorie: Autoencoders
  • Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Kategorie: Model Deployment

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

August 2025

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
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  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von University of Colorado Boulder.

Spezialisierung - 3 Kursreihen

Introduction to Computer Vision

Introduction to Computer Vision

KURS 116 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Understand the fundamental principles and algorithms of classical computer vision.

  • Apply deep learning models to various computer vision tasks.

  • Evaluate and implement computer vision solutions for real-world applications.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Linear Algebra
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Convolutional Neural Networks
Kategorie: Microsoft Excel
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Computer Graphics
Kategorie: Digital Signal Processing
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Data Ethics
Deep Learning for Computer Vision

Deep Learning for Computer Vision

KURS 214 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Improve model performance and training stability using multilayer perceptrons (MLPs) and applying normalization techniques.

  • Implement autoencoders for unsupervised feature learning and design Generative Adversarial Networks (GANs) to generate synthetic images.

  • Train convolutional neural networks (CNNs) for image classification tasks, understanding how layers extract spatial features from visual data.

  • Apply advanced architectures like ResNet for deep image recognition and U-Net for image segmentation.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Generative Adversarial Networks (GANs)
Kategorie: Autoencoders
Kategorie: Convolutional Neural Networks
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Classification Algorithms
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Applied Machine Learning
Modern AI Models for Vision and Multimodal Understanding

Modern AI Models for Vision and Multimodal Understanding

KURS 312 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Apply Nonlinear Support Vector Machines (NSVMs) and Fourier transforms to analyze and process visual data.

  • Use probabilistic reasoning and implement Recurrent Neural Networks (RNNs) to model temporal sequences and contextual dependencies in visual data.

  • Explain the principles of transformer architectures and how Vision Transformers (ViT) perform image classification and visual understanding tasks.

  • Implement CLIP for multimodal learning, and utilize diffusion models to generate high-fidelity images.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Embeddings
Kategorie: Vision Transformer (ViT)
Kategorie: Recurrent Neural Networks (RNNs)
Kategorie: Multimodal Prompts
Kategorie: Transfer Learning
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Digital Signal Processing

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Auf einen Abschluss hinarbeiten

Dieses Spezialisierung ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von University of Colorado Boulderangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹

 

Dozent

Tom Yeh
University of Colorado Boulder
4 Kurse15.283 Lernende

von

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

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