«`html
Важность обучения компьютерному зрению
Компьютерное зрение быстро трансформирует отрасли, позволяя машинам интерпретировать и принимать решения на основе визуальных данных. От автономных транспортных средств до медицинского изображения, его применения обширны и растут. Изучение компьютерного зрения необходимо, так как это помогает развивать инновационные решения в областях автоматизации, робототехники и аналитики, управляемой искусственным интеллектом, формируя будущее технологий. Эта статья охватывает лучшие курсы по компьютерному зрению, которые могут помочь вам овладеть этим важным навыком.
Введение в компьютерное зрение и обработку изображений
Этот курс предназначен для начинающих в увлекательной области компьютерного зрения, охватывая обработку изображений, классификацию и обнаружение объектов с использованием Python, OpenCV и Pillow. Он включает практические занятия с Jupyter Labs и CV Studio, где учащиеся создадут и развернут собственное веб-приложение компьютерного зрения в облаке.
Введение в компьютерное зрение
Этот курс предоставляет продвинутое введение в компьютерное зрение и обработку изображений. За две недели вы научитесь извлекать особенности 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).
Компьютерное зрение
Программа Nanodegree по компьютерному зрению предлагает продвинутое обучение по компьютерному зрению, глубокому обучению и робототехнике. За два месяца вы овладеете обнаружением объектов, извлечением особенностей и анализом изображений через реальные проекты. Ключевые темы включают CNN, RNN, SLAM и отслеживание объектов. Программа также охватывает практические применения, такие как подписывание изображений, обнаружение ключевых точек лица и обнаружение рака кожи с использованием нейронных сетей.
Компьютерное зрение в Microsoft Azure
Этот курс обучает использованию службы компьютерного зрения Microsoft Azure для анализа изображений, подготавливая учащихся к экзамену на сертификацию AI-900. Он охватывает классификацию изображений, обнаружение лиц и оптическое распознавание символов (OCR), что делает его подходящим для начинающих в области ИИ и Azure.
Профессиональный сертификат инженера компьютерного зрения MathWorks
Эта программа оснащает начинающих необходимыми навыками компьютерного зрения через практические проекты с использованием MATLAB. Вы научитесь автоматизировать обработку изображений, обучать модели глубокого обучения и применять продвинутые методы для задач, таких как обнаружение движения и классификация объектов.
Первоначальные принципы специализации по компьютерному зрению
Эта специализация предоставляет комплексные основы в области компьютерного зрения, сосредотачиваясь на математических и физических принципах, лежащих в ее основе. Учащиеся получат практический опыт обработки изображений, 3D-реконструкции, распознавания объектов и визуального восприятия.
Применения глубокого обучения в компьютерном зрении
Этот курс исследует компьютерное зрение, сравнивая классические методы с методами глубокого обучения для задач, таких как классификация изображений и обнаружение объектов. Он включает практические учебные пособия с современными инструментами, такими как TensorFlow, позволяя учащимся создавать и обучать нейронные сети.
Компьютерное зрение с встроенным машинным обучением
Этот курс обучает использованию глубокого обучения с сверточными нейронными сетями (CNN) для классификации изображений и обнаружения объектов, с акцентом на развертывание этих моделей на встроенных системах (TinyML). Он предоставляется Edge Impulse, OpenMV, Seeed Studio и Фондом TinyML, требует базовых знаний Python, машинного обучения и математики. Практические проекты включают обучение и развертывание CNN на микроконтроллерах или одноплатных компьютерах.
Продвинутое компьютерное зрение с TensorFlow
Этот курс охватывает продвинутые методики классификации изображений, обнаружения объектов и сегментации изображений с использованием TensorFlow. Вы будете работать с моделями, такими как ResNet-50, U-Net и Mask R-CNN, применять передаточное обучение и исследовать интерпретируемость моделей с помощью инструментов, таких как карты активации классов.
Компьютерное зрение для встроенных систем
Этот курс охватывает компьютерное зрение на встроенных системах, таких как Raspberry Pi и Jetson, с акцентом на вызовы ограниченных ресурсов. Вы узнаете, как использовать инструменты, такие как OpenCV и PyTorch, исследовать методы оптимизации производительности и завершить программные задания на Google Colab. Ключевые темы включают обработку изображений, машинное обучение и методы, такие как квантование и обрезка для повышения эффективности в ограниченных ресурсами средах.
Робототехника: Визионный интеллект и машинное обучение
Этот продвинутый курс от PennX 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/аффилированные ссылки, прикрепленные к каждому курсу, упомянутому в вышеприведенном списке.
Если вы хотите предложить какой-либо курс, который мы упустили из этого списка, отправьте нам электронное письмо по адресу asif@marktechpost.com
Эта статья была опубликована на MarkTechPost.