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Der virtuelle Kurs „Grundlagen des künstlichen Sehens – Virtueller Kurs – Coursera“, ist ein Kurs mit unterschiedlichen Inhalten und bietet Videokurse von ca. 13 Stunden zu absolvieren. Erkunden Sie die wesentlichen Funktionen und klicken Sie auf die orangefarbene Schaltfläche, um detaillierte Informationen zur E-Learning-Plattform von Coursera zu erhalten
Am Ende dieses Kurses werden die Schüler verstehen, was Computer Vision ist, sowie ihre Mission, Computer dazu zu bringen, die Welt so zu sehen und zu interpretieren, wie Menschen es tun, indem sie die Grundlagen des Feldes lernen und in die Fähigkeiten des menschlichen Sehens eingeführt werden.
Sie sind in der Lage, einige wichtige Anwendungsbereiche von Computer Vision zu identifizieren und den digitalen Bildgebungsprozess zu verstehen.
Der Kurs behandelt entscheidende Elemente, die Computer Vision ermöglichen: digitale Signalverarbeitung, Neurowissenschaften und künstliche Intelligenz.
Themen sind Farbe, Licht und Bildentstehung; frühes, mittleres und hohes Sehen; und Mathematik, die für das maschinelle Sehen unerlässlich sind.
Die Studierenden sind in der Lage, mathematische Techniken anzuwenden, um Computer-Vision-Aufgaben auszuführen.
Dieser Kurs ist ideal für alle, die neugierig oder daran interessiert sind, Konzepte der maschinellen Bildverarbeitung zu erforschen.
Es ist auch nützlich für diejenigen, die einen Auffrischungskurs in mathematischen Konzepten für maschinelles Sehen wünschen.
Die Studierenden sollten über grundlegende Programmierkenntnisse und -erfahrung verfügen (Verständnis von for-Schleifen, if/else-Anweisungen), insbesondere in MATLAB (Mathworks stellt die Grundlagen hier bereit: https://www.
Mathearbeiten.
com/learn/tutorials/matlab-onramp.
html).
Die Studierenden sollten auch mit Folgendem vertraut sein: Grundlegende Lineare Algebra (Operationen und Vektormatrixschreibweise), 3D-Koordinatensysteme und Transformationen, Grundlegende Analysis (Ableitungen und Integration) und Grundlegende Wahrscheinlichkeit (Zufallsvariablen).
Das Material umfasst Online-Vorträge, Videos, Demonstrationen, praktische Übungen, Projektarbeiten, Lesungen und Diskussionen.
Studenten sammeln Erfahrungen beim Schreiben von Computer-Vision-Programmen durch Online-Labs mit MATLAB* und unterstützenden Toolkits.
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