In the second course of the Computer Vision for Engineering and Science specialization, you will perform two of the most common computer vision tasks: classifying images and detecting objects. You will apply the entire machine learning workflow, from preparing your data to evaluating your results. By the end of this course, you’ll train machine learning models to classify images of street signs and detect material defects.
Machine Learning for Computer Vision
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Machine Learning for Computer Vision
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeurs : Amanda Wang
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Inclus avec 
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4.8
(18 avis)
niveau Débutant
Expérience recommandée
11 heures pour terminer
3 semaines à 3 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Prepare data and create features for classifying images
Train & evaluate models to classify images using
Train & evaluate object detection machine learning models
Customize model training for different applications using cost matrices
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Computer Vision
- Catégorie : Object Detection
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Predictive Modelling
- Catégorie : image classification
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
12 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 4 modules dans ce cours
Inclus
6 vidéos6 lectures4 devoirs
Inclus
2 vidéos2 lectures3 devoirs1 élément d'application1 sujet de discussion
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Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
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Foire Aux Questions
Yes. A free license is available to learners enrolled in the course. You must have a computer capable of running MATLAB. You can view the system requirements here.
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Certificate, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.