enthalten이 강의는 CU 볼더 대학교의 데이터 과학 석사(MS-DS) 학위 과정의 일부로써 학점 인정이 가능하며 Coursera 플랫폼을 통해 제공됩니다. MS-DS는 CU 볼더 대학교의 응용 수학, 컴퓨터 과학, 정보 과학 및 기타 여러 학과 교수진이 모여 만든 학제간 학위 과정입니다. MS-DS는 능력에 따라 입학이 허가되고 지원 절차가 없기 때문에 컴퓨터 과학, 정보 과학, 수학 및 통계학 분야에 대해 광범위한 학부 과정을 이수하고 전문 경험이 풍부한 사람에게 이상적인 과정입니다. MS-DS 과정에 대한 정보는 링크(https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder)를 통해 확인하실 수 있습니다.
컴퓨터 비전 분야에서의 딥 러닝 응용 사례
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Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 22 Stunden
3 Wochen bei 7 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden
수강생은 컴퓨터 비전이 무엇인지 설명하고 컴퓨터 비전 과제의 예를 들 수 있습니다.
수강생은 컴퓨터 비전 과제에 대한 알고리즘 솔루션의 배경이 되는 프로세스와 그 장단점을 설명할 수 있습니다.
수강생은 직접 최신 머신 러닝 툴과 파이썬 라이브러리를 사용할 수 있습니다.
Wichtige Details
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4 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
이번 단원에서는 컴퓨터 비전 분야를 알아봅니다. 컴퓨터 비전은 이미지에서 정보를 추출하는 것을 목표로 합니다. 컴퓨터 비전 과제의 주요 범주를 살펴본 뒤, 각 범주에 해당하는 응용 사례를 살펴보겠습니다. 머신 러닝 및 딥 러닝 기법의 도입이 컴퓨터 비전 분야에 어떤 영향을 주었는지 알아보겠습니다.
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4 Videos12 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema
이번 단원에서는 고전적 컴퓨터 비전 툴 및 기법에 대해 알아봅니다. 합성곱 연산, 선형 필터, 그리고 이미지 특징을 감지하는 알고리즘을 알아봅니다.
Das ist alles enthalten
5 Videos10 Lektüren1 Aufgabe
이번 단원에서는 첫 번째로 고전 컴퓨터 비전에서의 객체 인식의 문제점을 복습합니다. 다음으로 고전 컴퓨터 비전 파이프라인을 통해 객체 인식 및 이미지 분류를 수행하는 단계를 살펴봅니다.
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3 Videos2 Lektüren1 Aufgabe
이번 단원에서는 신경망을 사용한 이미지 분류 파이프라인이 고전 컴퓨터 비전 툴과 어떻게 다른지 비교해 보겠습니다. 그 후 신경망의 기본적인 요소에 대해 복습하겠습니다. 텐서 플로우 튜토리얼을 통해 이미지 분류 예측을 위해 신경망을 구축, 훈련 및 사용하는 방법을 실습하고 마무리 하겠습니다.
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4 Videos5 Lektüren1 peer review1 Unbewertetes Labor
이번 단원에서는 합성곱 신경망의 구성 요소를 알아보겠습니다. 심층 신경망을 설명하는 매개변수와 초매개변수에 대해 배우고 이들이 어떻게 딥 러닝 모델의 정확도를 개선해주는지 알아보겠습니다. 텐서 플로우 튜토리얼을 통해 이미지를 분류하는 딥 신경망 구축, 훈련 및 사용을 실습하고 마무리 하겠습니다.
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6 Videos10 Lektüren1 Aufgabe1 peer review1 Unbewertetes Labor
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Machine Learning interessieren
University of Virginia
University of Washington
University of California, Irvine
Northwestern University
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
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Jennifer J.
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Häufig gestellte Fragen
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