Im zweiten Kurs der Spezialisierung Computer Vision for Engineering and Science werden Sie zwei der häufigsten Aufgaben der Computer Vision durchführen: Bilder klassifizieren und Objekte erkennen. Sie werden den gesamten Workflow des maschinellen Lernens anwenden, von der Vorbereitung Ihrer Daten bis zur Auswertung Ihrer Ergebnisse. Am Ende dieses Kurses werden Sie Modelle für maschinelles Lernen trainieren, um Bilder von Straßenschildern zu klassifizieren und Materialfehler zu erkennen. Sie werden in diesem Kurs MATLAB verwenden. MATLAB ist die erste Wahl für Millionen von Menschen, die in den Ingenieur- und Naturwissenschaften arbeiten, und bietet Ihnen die Fähigkeiten, die Sie für Ihre Aufgaben im Bereich des maschinellen Sehens benötigen. Sie erhalten für die Dauer des Kurses kostenlosen Zugang zu MATLAB, um Ihre Arbeit zu vervollständigen. Um in dieser Spezialisierung erfolgreich zu sein, ist es hilfreich, wenn Sie bereits Erfahrung in der Bildverarbeitung haben. Wenn Sie zum ersten Mal mit Bilddaten zu tun haben, empfehlen wir Ihnen, zunächst die Spezialisierung Image Processing for Engineering and Science zu absolvieren.
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Maschinelles Lernen für Computer Vision
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Dozenten: Amanda Wang
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Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Daten vorbereiten und Merkmale für die Klassifizierung von Bildern erstellen
Trainieren und bewerten Sie Modelle zur Klassifizierung von Bildern mit
Trainieren und bewerten Sie Modelle für maschinelles Lernen zur Objekterkennung
Anpassen des Modelltrainings für verschiedene Anwendungen mithilfe von Kostenmatrizen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Computervision
- Kategorie: Objekt-Erkennung
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: bildklassifizierung
Wichtige Details
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12 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
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Häufig gestellte Fragen
Ja. Eine kostenlose Lizenz ist für Teilnehmer des Kurses erhältlich. Sie müssen über einen Computer verfügen, auf dem MATLAB ausgeführt werden kann. Sie können die Systemanforderungen hier einsehen.
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