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MathWorks Computer Vision Engineer (berufsbezogenes Zertifikat)
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MathWorks Computer Vision Engineer (berufsbezogenes Zertifikat)

Advance your career with computer vision skills. Learn and apply the computer vision skills needed to effectively address real-world challenges experienced across many industries.

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(64 Bewertungen)

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
Flexibler Zeitplan
2 Monate bei 10 Stunden pro Woche
Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis
Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern
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Überblick

  • Automatically extract information from images

  • Detect and track objects in images and videos

  • Apply the full deep-learning workflow to computer vision challenges

  • Export models to common formats like Tensorflow or PyTorch

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Artificial Neural Networks
  • Kategorie: Image Analysis
  • Kategorie: Anomaly Detection
  • Kategorie: Data Store
  • Kategorie: Classification And Regression Tree (CART)
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Performance Tuning
  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Simulations
  • Kategorie: Supervised Learning
  • Kategorie: Data Manipulation
  • Kategorie: Data Transformation
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Automation
  • Kategorie: Feature Engineering
  • Kategorie: Computer Vision
  • Kategorie: Data Processing

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
  • Kategorie: Matlab
  • Kategorie: Keras (Neural Network Library)

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Unterrichtet in Englisch
68 Praxisübungen

Berufsbezogenes Zertifikat – 9 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Perform analysis on a variety of common image datatypes & recognize their strengths and limitations

  • Detect objects and regions of interest using intensity-based & color-based image segmentation

  • Improve image contrast using a variety of modern algorithms for different use-cases, such as low light or fog

  • Complete a project where you analyze Antarctic ice melt in satellite images

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Histogram
Kategorie: Matlab
Kategorie: Metadata Management
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Data Import/Export
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Storage
Kategorie: Color Theory

Was Sie lernen werden

  • Use segmentation to detect and analyze regions of interest in images & video

  • Apply spatial filters and morphological operators to improve segmentation & remove noise

  • Segment & analyze 3D images, such as MRI images of a brain

  • Use interactive tools to quickly test a variety of segmentation approaches & automatically generate code for reuse

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Spatial Analysis

Was Sie lernen werden

  • Apply image processing algorithms to large sets of images & verify your algorithms generalize to new images

  • Apply image processing algorithms to video files

  • Analyze your image & video processing results, including calculating statistics like average area & identifying outliers

  • Complete a specialization-level project where you will detect cars in a noisy video

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Automation
Kategorie: Data Store
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Matlab
Kategorie: Anomaly Detection
Kategorie: Algorithms
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Data Storage Technologies

Was Sie lernen werden

  • Use common algorithms for feature detection, extraction, & matching

  • Perform image registration by identifying control points & estimating geometric transformations

  • Complete a final project where you stitch together images from NASA’s Mars Curiosity Rover

  • Combine images with image stitching to create panorama images

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Matlab
Kategorie: Algorithms
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Geospatial Information and Technology
Kategorie: Linear Algebra
Kategorie: Image Analysis

Was Sie lernen werden

  • Prepare data and create features for classifying images

  • Train & evaluate models to classify images using

  • Train & evaluate object detection machine learning models

  • Customize model training for different applications using cost matrices

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Classification And Regression Tree (CART)
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Data Validation

Was Sie lernen werden

  • Use pre-trained deep neural networks like YOLO to perform object detection

  • Use optical flow to detect motion & moving objects

  • Perform multi-object tracking to count, track, & determine the direction of objects

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Anomaly Detection
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Simulations
Kategorie: Medical Imaging

Was Sie lernen werden

  • Develop a strong foundation in deep learning for image analysis

  • Retrain common models like GoogLeNet and ResNet for specific applications

  • Investigate model behavior to identify errors, determine potential fixes, and improve model performance

  • Complete a real-world project to practice the entire deep learning workflow

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Matlab
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Applied Machine Learning

Was Sie lernen werden

  • Retrain popular YOLO deep learning models for your applications

  • Visualize results to gain insights into model performance

  • Evaluate detection models by examining both class and location accuracy.

  • Analyze labeled images to identify and fix potential data shortcomings

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Matlab
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Data Collection
Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Visualization (Computer Graphics)
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Keras (Neural Network Library)
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Data Validation

Was Sie lernen werden

  • Train and calibrate specialized models known as anomaly detectors

  • Generate synthetic training images for situations where acquiring more data is expensive or impossible

  • Use AI-assisted auto-labeling to save time and money

  • Import models from 3rd party tools like PyTorch and export your model outside of MATLAB

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Medical Imaging
Kategorie: Anomaly Detection
Kategorie: Matlab
Kategorie: Interoperability
Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Data Synthesis
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Image Analysis

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Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen

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