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    • D

      DeepLearning.AI

      Einführung in TensorFlow für künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Deep Learning, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Bildanalyse, Künstliche neuronale Netze, Computervision

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      19.638 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google

      Systemverwaltung und IT-Infrastruktur Dienstleistungen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Cloud Computing, Lightweight Directory Access Protokolle, Technologien zur Datenspeicherung, Virtualisierung, Systemverwaltung, IT-Infrastruktur, Server, Technische Unterstützung und Dienstleistungen, Cloud-Infrastruktur, Benutzerkonten, Katastrophenhilfe, System-Konfiguration, Aktives Verzeichnis, Server-Verwaltung

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      25.988 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • I

      Imperial College London

      Mathematik für maschinelles Lernen: PCA

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Maschinelles Lernen, Dimensionalitätsreduktion, NumPy, Datenverarbeitung, Lineare Algebra, Fortgeschrittene Mathematik, Feature Technik, Jupyter, Infinitesimalrechnung, Statistik

      4
      Bewertung, 4 von 5 Sternen
      ·
      3140 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • V

      Vanderbilt University

      MATLAB-Programmierung für Ingenieure und Naturwissenschaftler

      Kompetenzen, die Sie erwerben: UI Komponenten, Algorithmen, Datenvisualisierungssoftware, Technische Berechnungen, Methoden des Maschinellen Lernens, Benutzeroberfläche (UI), Computer Programmierung, Objektorientierte Programmierung (OOP), Matlab, Technische Analyse, Fehlersuche, Statistische Methoden, Angewandtes maschinelles Lernen, Grundsätze der Programmierung, Datenverarbeitung, Bildanalyse, Software Entwurf, Datenvisualisierung, Datenanalyse, Mathematische Software

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      18.123 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • I

      IBM

      Einführung in künstliche Intelligenz (KI)

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Governance, Automatisierung, Künstliche Intelligenz, Modellierung großer Sprachen, Datenethik, Schnelles Engineering, Business Transformation, Maschinelles Lernen, Deep Learning, Ethische Standards und Verhaltensweisen, Angewandtes maschinelles Lernen, ChatGPT, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Künstliche neuronale Netze, Verarbeitung natürlicher Sprache, Generative KI, Computervision

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      19.113 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: KI-Fähigkeiten
      KI-Fähigkeiten
      M

      Microsoft

      Microsoft UX Design

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Storyboarding, User Research, Information Architecture, User Experience Design, Design Thinking, Prototyping, Usability Testing, User Experience, Persona (User Experience), Wireframing, Design Research, User Interface and User Experience (UI/UX) Design, Interaction Design, Web Content Accessibility Guidelines, Human Centered Design, Figma (Design Software), Usability, User Interface (UI) Design, User Centered Design, Design

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      399 Bewertungen

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • I

      IBM

      Einführung in die Datenanalyse

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Hadoop, Datenwrangling, Datenvisualisierungssoftware, Daten-Seen, Apache Spark, Daten bereinigen, Statistische Analyse, Big Data, Datenanalyse, Erhebung von Daten, Datenmarkt, Apache Hive, Data-Warehousing, Auszug, Analytics

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      18.678 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      N

      Northwestern University

      Grundlagen der digitalen Bild- und Videoverarbeitung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Digitale Kommunikation, Visualisierung (Computergrafik), Bayessche Statistik, Elektrotechnik und Computertechnik, Lineare Algebra, Angewandte Mathematik, Farbtheorie, Medizinische Bildgebung, Bewegte Grafiken, Datenverarbeitung, Bildanalyse, Stichproben (Statistik), Computervision

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      1776 Bewertungen

      Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

    • G

      Google

      IT-Sicherheit: Verteidigung gegen die digitalen dunklen Künste

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Härtung, Autorisierung (Computing), Sicherheitsstrategie, Verschlüsselung, Sicherheitsmanagement, Netzwerksicherheit, Cybersicherheit, Management von Bedrohungen, Erkennung von Bedrohungen, Datensicherheit, Kryptographie, Sicherheit von Informationssystemen, Identitäts- und Zugriffsmanagement, Authentifizierungen, Computer Sicherheit, Sicherheitsbewußtsein, Anwendungssicherheit, Cyber-Angriffe, Informationstechnologie, Firewall

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      25.036 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • D

      DeepLearning.AI

      Sequenz-Modelle

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Modellierung großer Sprachen, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Tensorflow, Deep Learning, Angewandtes maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Künstliche neuronale Netze, Verarbeitung natürlicher Sprache

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      30.861 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • S

      Stanford University

      Algorithmen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeit & Statistik, Algorithmen, Datenstrukturen, Netzwerkanalyse, Analyse, Theoretische Informatik, Wahrscheinlichkeit, Bioinformatik, Netzwerk-Routing, Graphentheorie, Computergestütztes Denken, Grundsätze der Programmierung, Operations Research, Netzwerk-Modell, Design-Strategien

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      5939 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • M

      Microsoft

      Microsoft 365 Grundlagen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Word, Schreiben, Multimedia, Microsoft Windows, Präsentationen, Lektorat, Dokumentenverwaltung, Technische Dokumentation, Excel-Formeln, Daten importieren/exportieren, Datenmanagement, Kollaborative Software, Dateneingabe, Microsoft 365, Microsoft PowerPoint, Produktivitätssoftware, Tabellenverarbeitungssoftware, Bearbeitung von, Datenvisualisierung, Microsoft Excel

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      5211 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    1…131415…462

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten computer vision Kurse

    • Einführung in TensorFlow für künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning: DeepLearning.AI
    • Systemverwaltung und IT-Infrastruktur Dienstleistungen: Google
    • Mathematik für maschinelles Lernen: PCA: Imperial College London
    • MATLAB-Programmierung für Ingenieure und Naturwissenschaftler: Vanderbilt University
    • Einführung in künstliche Intelligenz (KI): IBM
    • Microsoft UX Design: Microsoft
    • Einführung in die Datenanalyse: IBM
    • Grundlagen der digitalen Bild- und Videoverarbeitung: Northwestern University
    • IT-Sicherheit: Verteidigung gegen die digitalen dunklen Künste: Google
    • Sequenz-Modelle: DeepLearning.AI

    Fähigkeiten, die Sie bei Software Development erlernen können

    Programmiersprache (34)
    Google (25)
    Computerprogramm (21)
    Software-Tests (21)
    Web (19)
    Google Cloud-Platform (18)
    Anwendungsschnittstellen-Programmierung (17)
    Datenstruktur (16)
    Problemlösung (14)
    Objektorientierte Programmierung (13)
    Kubernetes (10)
    List & Label (10)

    Häufig gestellte Fragen zum Thema Computervision

    Computer Vision ist der Zweig der Informatik – genauer gesagt des maschinellen Lernens und der KI – mit verschiedenen Anwendungsmöglichkeiten in zahlreichen Branchen, z. B. in selbstfahrenden Autos, in der Robotik, in der Augmented Reality, bei der Gesichtserkennung für Strafverfolgungsbehörden usw. Im Wesentlichen handelt es sich um eine robotische Entsprechung des menschlichen Sehens, bei dem Informationen über die Umgebung von einer oder mehreren Videokameras empfangen und von einem Computer verarbeitet werden.

    Computer Vision löst viele Probleme und stellt somit einen wichtigen Lerninhalt dar. Einige ihrer Anwendungen ermöglichen Fortschritte in der Gesundheitstechnologie. Computer Vision-Algorithmen können helfen, Aufgaben zu automatisieren, wie z. B. die Erkennung von bösartigen Pigmentflecken auf Hautbildern oder das Aufspüren von Symptomen auf Röntgen- und MRT-Scans. ‎

    Dank des Bedarfs an Qualitätsprüfungen in bildverarbeitungsgesteuerten Robotersystemen wird der Markt für Computer Vision bis 2024 voraussichtlich auf 17,4 Milliarden Dollar wachsen. Um von den Vorteilen dieses gefragten Bereichs zu profitieren, haben die Kursteilnehmer die Möglichkeit, sich als Computer Vision Engineers, Computer Vision Software Engineers, Applied Research Scientists, Computer Vision Testing Engineers, Deep Learning Engineers, Computer Vision Data Scientists und andere zu bewerben. ‎

    Die von Coursera angebotenen Computer Vision-Kurse vermitteln den Kursteilnehmern Wissen darüber, wie Computer die Welt sehen und interpretieren, wie es Menschen tun; über die Kernkonzepte der Computer Vision und die Fähigkeiten des menschlichen Sehens; über die Hauptanwendungsbereiche der Computer Vision und der digitalen Bildverarbeitung; über maschinelles Lernen und KI-Grundlagen und vieles mehr.

    Die Lektionen zum Thema Computer Vision werden von Datenwissenschaftlern, Software-Ingenieuren und anderen Spezialisten unterrichtet und in Form von Videovorträgen, Lesungen, Tests, praktischen Projekten und mehr durchgeführt. ‎

    Die im Studium der Computer Vision erworbenen Fähigkeiten können zu innovativen und aufregenden Karrierewegen führen:

    • Computer Vision Engineer, Entwicklung von Algorithmen und Systemen zur Interpretation visueller Daten
    • Robotik-Ingenieur, Integration von Bildverarbeitungssystemen in Roboter für Navigation und Aufgaben
    • Softwareentwickler, der Bildverarbeitungsfunktionen in verschiedene Anwendungen implementiert
    • Research Scientist, der die Grenzen der Möglichkeiten von KI und maschinellem Lernen in der Bildverarbeitung auslotet
    • Produktmanager, der die Entwicklung von Produkten beaufsichtigt, die sich auf die Bildverarbeitungstechnologie stützen‎

    Möchten Sie die Fähigkeiten Ihres Teams im Bereich Computer Vision verbessern? Coursera bietet maßgeschneiderte Unternehmenslösungen für Teams von 5-125 Mitarbeitern. Unser Angebot umfasst fortschrittliche Analysen, maßgeschneiderte Lernpfade und Tools für die Zusammenarbeit. Besuchen Sie unsere Seite Coursera für Teams, um sich über unsere Schulungsoptionen für Computer Vision zu informieren und einen Kauf zu tätigen.‎

    Diese häufig gestellten Fragen dienen nur zu Informationszwecken. Den Lernenden wird empfohlen, eingehender zu recherchieren, ob Kurse und andere angestrebte Qualifikationen wirklich ihren persönlichen, beruflichen und finanziellen Vorstellungen entsprechen.

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