Computer-Vision-Kurse können Ihnen helfen zu lernen, wie visuelle Daten verarbeitet, erkannt und interpretiert werden. Sie können Fähigkeiten in Bildanalyse, Objekterkennung, Modelltraining und Evaluationsmethoden aufbauen. Viele Kurse stellen Python-Bibliotheken, Frameworks und Tools vor, die das Entwickeln und Testen visueller Modelle unterstützen.

Microsoft
Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Azure, Anwendungsentwicklung, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Modell-Einsatz, Datenerfassung, Angewandtes maschinelles Lernen, Computer Vision, KI-Kenntnisse, Künstliche Intelligenz, Modell Ausbildung, Klassifizierungsalgorithmen, Bildanalyse
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Analyse räumlicher Daten, Automatisierung, Mathematische Software, Dateiverwaltung, Datenvorverarbeitung, Computer Vision, Datei-E/A, Bildqualität, Digitale Signalverarbeitung, Grafische Werkzeuge, Räumliche Analyse, Quantitative Forschung, Technische Praktiken, Umweltüberwachung, Datenspeicher, Vorverarbeitung von Daten, Erkennung von Anomalien, Matlab, Bildanalyse, Medizinische Bildgebung, Algorithmen
Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: Persistenz der Daten, Künstliche neuronale Netze, Entwicklungsumgebung, Maschinelles Lernen, Tiefes Lernen, Computer Vision, Modell Ausbildung, Tensorflow, Methoden des maschinellen Lernens, Bewertung des Modells, Bildanalyse, Modellevaluation
Anfänger · Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Einheitliche Prüfung, Grafana, Anwendungsentwicklung, Testgetriebene Entwicklung (TDD), Linux-Befehle, Software-Entwicklung, Kontinuierliche Integration, Lebenszyklus der Softwareentwicklung, Daten importieren/exportieren, CI/CD, Software-Architektur, Git (Versionskontrollsystem), Einheitstest, Softwaretechnik, Anwenderbericht, Open Web Application Security Project (OWASP), DevOps, Software Architektur, Devops-Werkzeuge, Cloud-Bereitstellung, Istio, Architektur des Cloud Computing, Bereitstellung von Anwendungen
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Princeton University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Strukturen, Computer-Hardware, Theoretische Informatik, Computer Programmierung, Computerwissenschaft, Informatik, Skalierbarkeit, Java Programmierung, Computer-Systeme, Rechnerische Logik, Java-Programmierung, Algorithmen, Computerarchitektur, Computerprogrammierung
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Faltungsneuronale Netze, Künstliche neuronale Netze, Leistungsoptimierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Tiefes Lernen, Computer Vision, Prädiktive Modellierung, Feinabstimmung, Faltungsneuronale Netzwerke, Modell Ausbildung, Klassifizierungsalgorithmen, Bewertung des Modells, Matlab, Bildanalyse, Transfer Learning, Lernen übertragen, Modellevaluation
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

University of Colorado Boulder
Kompetenzen, die Sie erwerben: Vision Transformer (ViT), Recurrent Neural Networks (RNNs), Generative Model Architectures, Embeddings, Digital Signal Processing, Transfer Learning, Machine Learning Methods, Classification Algorithms
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

University of Toronto
Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen für maschinelles Lernen, Faltungsneuronale Netze, Tiefes Lernen, Robotik, Computer Vision, Faltungsneuronale Netzwerke, Modell Ausbildung, Lineare Algebra, Bewertung des Modells, Bildanalyse, Modellevaluation
Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Künstliche neuronale Netze, Faltungsneuronale Netze, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Datenwissenschaft, Python-Programmierung, Maschinelles Lernen, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Tiefes Lernen, Datenvisualisierung, Computer Vision, NumPy, Faltungsneuronale Netzwerke, Künstliche Intelligenz, Modell Ausbildung, Methoden des maschinellen Lernens, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Bewertung des Modells, Bildanalyse, Transfer Learning, Lernen übertragen, Matplotlib, Modellevaluation
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

University of Colorado Boulder
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Künstliche neuronale Netze, Faltungsneuronale Netze, Maschinelles Lernen, Technische Merkmale, Angewandtes maschinelles Lernen, Tiefes Lernen, Computer Vision, Feinabstimmung, Faltungsneuronale Netzwerke, Modell Ausbildung, Tensorflow, Feature Technik, Klassifizierungsalgorithmen, Methoden des maschinellen Lernens, Bewertung des Modells, Bildanalyse, Modellevaluation
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Mobile Development, Model Training, Fine-tuning, Model Deployment, Model Optimization, PyTorch (Machine Learning Library), Flask (Web Framework), Tensorflow, Application Deployment, AI Integrations, Cloud Deployment, Data Preprocessing, User Interface (UI), Development Environment, User Interface (UI) Design
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Princeton University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Leistungsoptimierung, Hardware-Architektur, Technische Informatik, Mikroarchitektur, Speicherverwaltung, Verteiltes Rechnen, Systemarchitektur, Computerarchitektur
Fortgeschritten · Kurs · 3–6 Monate