Computer Vision

Ermöglichen Sie Maschinen, die visuelle Welt zu sehen und zu interpretieren. Lernen Sie Bildklassifizierung, Objekterkennung und Segmentierung mithilfe von Deep Learning.

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Python Computer Vision: Praktische OpenCV- und Deep-Learning-Anwendungen

Meistern Sie Bildverarbeitung, Objekterkennung und Deep-Learning-Modelle mit Python und OpenCV, um intelligente visuelle Anwendungen von Grund auf zu entwickeln.
★ 4.5 (1,047)

Convolutional Neural Networks in Python: CNNs für Bildverarbeitung und NLP

Meistern Sie CNNs mit Python und TensorFlow, um leistungsstarke Bildklassifizierungs- und Textanalysemodelle für reale Data-Science-Anwendungen zu erstellen.
★ 4.4 (7,279)

Deep Learning für Computer Vision: Von CNNs zu GANs

Entwickeln Sie praktische Modelle für Objekterkennung, neuronalen Stiltransfer und Bildgenerierung mit Python, Keras und TensorFlow.
★ 4.7 (7,100)

Computer Vision und CNNs mit TensorFlow

Entwicklung und Optimierung von Convolutional Neural Networks für die Bilderkennung mit TensorFlow und modernen Computer-Vision-Techniken.
★ 4.7 (8,223)

Faltungsneurale Netze für Einsteiger

Meistern Sie die Grundlagen der Computer Vision und lernen Sie, neuronale Netze zu erstellen, die Bilder analysieren und erkennen können.
★ 4.9 (1,473)

Deep Learning für Bildbeschriftungsmodelle

Beherrschen Sie die Grundlagen der Computer Vision und der Verarbeitung natürlicher Sprache, um Modelle zu erstellen, die automatisch Textbeschreibungen für Bilder generieren.
★ 4.7 (32)

Grundlagen der Computer Vision mit C# und OpenCV

Lernen Sie, Bilder und Videostreams zu analysieren, indem Sie praktische C#-Anwendungen von Grund auf schreiben.
★ 4.8 (29)

Automatisierte Bildverarbeitung für große Datensätze

Erfahren Sie, wie Sie automatisierte Pipelines für die effiziente Verarbeitung großer Bild- und Videodatenmengen erstellen.
★ 4.7 (28)

Computer Vision und Machine Learning mit MATLAB

Lernen Sie, mit MATLAB Modelle für die Bildklassifizierung und Objekterkennung zu erstellen, um technische und wissenschaftliche Probleme zu lösen.
★ 4.8 (23)

Einführung in Deep Learning für die Bildklassifizierung

Erlernen Sie die Grundlagen, um Deep-Learning-Modelle für verschiedene Bildklassifizierungsaufgaben zu verstehen, zu erstellen und zu bewerten.
★ 4.9 (19)

Einführung in CNNs mit Python: Modelle erstellen und trainieren

Beginnen Sie Ihre Deep-Learning-Reise, indem Sie lernen, Convolutional Neural Networks mit modernen Python-Praktiken zu entwerfen, zu trainieren und zu bewerten.
★ 4.7 (19)

Deep Learning für Computer Vision: Anomalieerkennung und Datensynthese

Lernen Sie, Computer-Vision-Modelle zu erstellen, um Bildanomalien zu erkennen, die Beschriftung zu automatisieren und synthetische Trainingsdaten zu generieren, selbst bei begrenzten Datensätzen.
★ 4.9 (15)