Об этом курсе

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

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

Прибл. 12 часа на выполнение

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

Английский

Субтитры: Английский

Чему вы научитесь

  • 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

Приобретаемые навыки

Deep LearningMatlabMachine LearningComputer ProgrammingComputer Vision

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

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

Прибл. 12 часа на выполнение

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

Английский

Субтитры: Английский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
1 ч. на завершение

Introduction to Visual recognition & Understanding

This module provides an introduction to visual recognition and understanding in Computer Vision....
6 видео ((всего 10 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения
6 видео
Health Care & Visual Perception2мин
Detection, Localization & Classification2мин
Recognition1мин
Product Identification30
Machine Learning in Computer Vision31
2 материала для самостоятельного изучения
Resources (Optional): Introduction to Visual Recognition & Understanding30мин
REQUIRED- MATLAB Resources10мин
Неделя
2
1 ч. на завершение

Early Techniques

This module discusses optical character recognition, face detection, face recognition, and other early techniques used for visual recognition....
4 видео ((всего 7 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения
4 видео
Adaboost for Face Detection1мин
Eigenfaces for Face Recognition2мин
SVMs for Object Detection1мин
1 материал для самостоятельного изучения
Resources (Optional): Early Techniques30мин
Неделя
3
1 ч. на завершение

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....
4 видео ((всего 10 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения
4 видео
Convolutional Neural Networks2мин
LSTM, RNN & ResNet1мин
Generative Models2мин
1 материал для самостоятельного изучения
Resources (Optional) Deep Learning Overview30мин
Неделя
4
1 ч. на завершение

Deep Learning in Computer Vision: Applications

This module provides information about the various applications of Deep Learning in Computer Vision....
8 видео ((всего 15 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения
8 видео
Face Detection & Recognition1мин
Image Segmentation1мин
Video Understanding1мин
Future of Computer Vision1мин
Human-Machine Interaction1мин
Future Research Areas3мин
Evolution of Computer Vision2мин
2 материала для самостоятельного изучения
Resources (Optional): Deep Learning in Computer Vision: Applications30мин
Visual Recognition & Understanding - Key Takeaways10мин

Преподаватели

Avatar

Radhakrishna Dasari

Instructor
Department of Computer Science
Avatar

Junsong Yuan

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

О Университет штата Нью-Йорк в Баффало

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....

О Университет штата Нью-Йорк

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....

О специализации ''Компьютерное зрение '

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....
Компьютерное зрение

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.