このコースについて
4,097

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

中級レベル

Basic programming skills & experience; familiarity with basic linear algebra, calculus & probability, and 3D co-ordinate systems & transformations

約12時間で修了

推奨:4 weeks of study, 4-5 hours per week...

英語

字幕:英語

学習内容

  • Check

    Understand machine learning techniques used in computer vision

  • Check

    Classify letters, objects and scenes

  • Check

    Detect and recognize faces

  • Check

    Solve computer vision problems with deep learning

習得するスキル

Deep LearningMatlabMachine LearningComputer ProgrammingComputer Vision

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

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中級レベル

Basic programming skills & experience; familiarity with basic linear algebra, calculus & probability, and 3D co-ordinate systems & transformations

約12時間で修了

推奨:4 weeks of study, 4-5 hours per week...

英語

字幕:英語

シラバス - 本コースの学習内容

1
4時間で修了

Introduction to Visual Recognition & Understanding

This module provides an introduction to visual recognition and understanding in Computer Vision....
9件のビデオ (合計30分), 2 readings, 2 quizzes
9件のビデオ
Health Care & Visual Perception2 分
Detection, Localization & Classification6 分
Recognition7 分
Product Identification30
Recognition: Progress & Unsolved Problems3 分
More Unsolved Problems & Gaps1 分
Machine Learning in Computer Vision31
Machine Learning: Past & Present1 分
2件の学習用教材
Resources (Optional): Introduction to Visual Recognition & Understanding30 分
REQUIRED- MATLAB and Deep Learning Onramp
1の練習問題
Machine Learning for Computer Vision30 分
2
1時間で修了

Early Techniques

This module discusses optical character recognition, face detection, face recognition, and other early techniques used for visual recognition....
5件のビデオ (合計8分), 1 reading, 1 quiz
5件のビデオ
Techniques: Before Deep Learning47
Adaboost for Face Detection1 分
Eigenfaces for Face Recognition2 分
SVMs for Object Detection1 分
1件の学習用教材
Resources (Optional): Early Techniques30 分
1の練習問題
Training Neural Network30 分
3
1時間で修了

Deep Learning Overview

In this module, we will discuss the history of Deep Learning, how it is used, and how it is revolutionizing the field of Computer Vision....
6件のビデオ (合計12分), 1 reading
6件のビデオ
Introduction to Deep Learning3 分
Insight on Deep Learning48
Convolutional Neural Networks2 分
LSTM, RNN & ResNet1 分
Generative Models2 分
1件の学習用教材
Resources (Optional) Deep Learning Overview30 分
4
1時間で修了

Deep Learning in Computer Vision: Applications

This module provides information about the various applications of Deep Learning in Computer Vision....
9件のビデオ (合計17分), 2 readings
9件のビデオ
Deep Learning: Key Applications2 分
Face Detection & Recognition1 分
Image Segmentation1 分
Video Understanding1 分
Future of Computer Vision1 分
Human-Machine Interaction1 分
Future Research Areas3 分
Evolution of Computer Vision2 分
2件の学習用教材
Resources (Optional): Deep Learning in Computer Vision: Applications30 分
Visual Recognition & Understanding - Key Takeaways10 分

講師

Avatar

Radhakrishna Dasari

Instructor
Department of Computer Science
Avatar

Junsong Yuan

Associate Professor and Director of Visual Computing Lab
Computer Science and Engineering

バッファロー大学(University at Buffalo)について

The University at Buffalo (UB) is a premier, research-intensive public university and the largest, most comprehensive institution of the State University of New York (SUNY) system. UB offers more than 100 undergraduate degrees and nearly 300 graduate and professional programs....

ニューヨーク州立大学(The State University of New York)について

The State University of New York, with 64 unique institutions, is the largest comprehensive system of higher education in the United States. Educating nearly 468,000 students in more than 7,500 degree and certificate programs both on campus and online, SUNY has nearly 3 million alumni around the globe....

コンピュータービジョン の専門講座について

This specialization provides a foundation in the rapidly expanding research field of computer vision, laying the groundwork necessary for designing sophisticated vision applications. Learners explore the integral elements that enable vision applications, ranging from editing images to reading traffic signs in self-driving cars to factory robots navigating around human co-workers. Content includes image processing and state-of-the-art vision techniques, augmented by insights from top leaders in the computer vision field. Learners gain hands-on experience writing computer vision programs through online labs using MATLAB and supporting toolboxes. The specialization is taught in MATLAB* using computer vision and supporting toolboxes. Learners should have basic programming skills and experience (understanding of for loops, if/else statements), specifically in MATLAB (Mathworks provides the basics here: https://www.mathworks.com/learn/tutorials/matlab-onramp.html). Learners should also be familiar with the following: basic linear algebra (matrix vector operations and notation), 3D co-ordinate systems and transformations, basic calculus (derivatives and integration) and basic probability (random variables). To learn more, check out a video overview at https://youtu.be/OfxVUSCPXd0. * A free license to install MATLAB for the duration of the course is available from MathWorks....
コンピュータービジョン

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。