2019年最佳计算机视觉课程推荐

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2019年最佳计算机视觉课程推荐

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作者:Kamalika一些

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随着人工智能成为当今流行的词汇,公司竞相竞争并适应人工智能带来的变化。在求职过程中,许多年轻的专业人士希望在数据科学和机器学习行业获得繁荣的职业,因此他们希望学习最新的人工智能课程并在简历中增加学习经验,从而在竞争中获得第一名。

但不幸的是,专业人士往往受到时间的限制,因此寻找一些最好的在线课程是最终的解决方案,您可以在适当的时间参加这些课程并采取自己的步骤。

在所有颠覆性技术中,计算机视觉领域吸引了专业人士和学术界的最大关注。以下是2019年为大家推荐的最佳计算机视觉课程,我希望为希望继续学习但受时间限制的专业人士提供参考:

课程:Python项目: Pillow,Tesseract,Opencv密歇根大学

链接:

讲师:克里斯托弗布鲁克斯(密歇根大学)

密歇根大学的Python项目是一个中级课程,面向希望建立在计算机视觉领域的学生,可以在Coursera在线平台上查看。在本课程中,您可以了解第三方API,使用Python图像库处理图像,并将光学字符识别应用于图像,以使用OpenCV库识别文本和面部。您将在课程研究中使用图像库,并执行文本剪切,调整大小和叠加操作。整个课程分为几个部分,使学生能够轻松跟上进度。请记住,您必须通过评分评估才能获得课程认证,并有机会完成整个课程。

课程:深度学习:高级计算机视觉

链接:

讲师:懒惰程序员公司

在本课程中,您可以学习如何创建可以定位目标,预测标签和分类图像的目标检测系统。课程中的所有主题都非常详细,包括适当的示例和演示文稿。课程中使用的代码可以从GitHub下载。该课程涵盖67个讲座,终身有效,可在Udemy在线学习平台上购买。

课程:纽约州立大学计算机视觉认证

链接:

讲师:Radhakrishna Dasari,Junsong Yuan(纽约州立大学,法布罗)

这门特殊课程旨在帮助您为研究奠定坚实的基础。在图像到阅读交通信号的自动驾驶车辆,再到与人类合作的工业机器人。此外,您还有机会通过使用MATLAB并支持工具箱的在线实验室获得编写计算机视觉代码的实践经验。课程中的概念和公式在详细的文本和图表中进行了解释。如果您想获得认证,您必须进行评级评估和测试。

课程:卷积神经网络

链接:

卷积神经网络课程(Coursera)包含构建卷积神经网络所需的关键特征和概念。此外,还包括调试代码的提示,建议和最佳实践。您可以通过课程演示和分步说明学习,也有机会完成作业并应用课堂上提供的技巧。课程分为几个部分,包括一些小的评估和问题,以方便学生跟上。要获得完成证书,您需要完成所有评分评估和练习。

课程:深度学习和计算机视觉A-Z: OpenCV,SSD&甘斯

讲师:Hadell de Ponteves等人。

链接:

本课程将带您进入人工智能领域,学习如何使用最新技术开发强大的应用程序。在本课程中,您可以探索方法,基本概念和开发过程,并在实践中应用理论。该课程已收到超过20,000个评分,分数很高。本课程的讲师是众所周知的专家,他们使用各种示例来解释有助于您更清楚地了解课程主题的概念。该课程目前有78个讲座,7个附加文章和5个下载源。

原文链接:

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