“`html
Ведущие курсы по компьютерному зрению
Введение в компьютерное зрение и обработку изображений
Курс предназначен для начинающих, покрывает обработку изображений, классификацию и обнаружение объектов с использованием Python, OpenCV и Pillow. Включает практические занятия с Jupyter Labs и CV Studio, где учащиеся создадут и развернут настраиваемое веб-приложение для компьютерного зрения в облаке.
Введение в компьютерное зрение
Продвинутое введение в компьютерное зрение и обработку изображений. За две недели вы научитесь извлекать признаки из изображений, применять методы глубокого обучения для задач, таких как классификация, и работать над проектом по обнаружению ключевых точек лица с использованием сверточной нейронной сети (CNN).
Программа Nanodegree по компьютерному зрению
Предлагает продвинутое обучение компьютерному зрению, глубокому обучению и робототехнике. За два месяца вы освоите обнаружение объектов, извлечение признаков и анализ изображений через реальные проекты. Ключевые темы включают CNN, RNN, SLAM и отслеживание объектов. Программа также охватывает практические приложения, такие как подписывание изображений, обнаружение ключевых точек лица и обнаружение рака кожи с использованием нейронных сетей.
Компьютерное зрение в Microsoft Azure
Учит использовать службу компьютерного зрения Microsoft Azure для анализа изображений, подготавливая учащихся к экзамену по сертификации AI-900. Охватывает классификацию изображений, обнаружение лиц и оптическое распознавание символов (OCR), что делает его подходящим для начинающих в области ИИ и Azure.
Robotics: Vision Intelligence and Machine Learning
Этот продвинутый курс исследует, как роботы используют визуальный интеллект и машинное обучение для восприятия и взаимодействия с окружающей средой. Вы научитесь создавать алгоритмы распознавания, которые могут адаптироваться и учиться на основе данных, охватывая темы, такие как фильтрация изображений, распознавание объектов и оценка позы в 3D. Курс включает практические проекты с использованием MATLAB и OpenCV, такие как стабилизация видео, распознавание 3D объектов и разработка сверточных нейронных сетей (CNN).
Мы получаем небольшую прибыль от покупок, совершенных через реферальные/партнерские ссылки, прикрепленные к каждому курсу, упомянутому в вышеприведенном списке.
Если вы хотите предложить какой-либо курс, который мы упустили из этого списка, напишите нам по адресу asif@marktechpost.com
Оригинальная статья опубликована на сайте MarkTechPost.
“`
