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Columbia University
Spezialisierung 蹿眉谤 Erste Grundlagen der Computer Vision

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Columbia University

Spezialisierung 蹿眉谤 Erste Grundlagen der Computer Vision

Beherrschen Sie die ersten Prinzipien der Computer Vision. Weiterentwicklung der mathematischen und physikalischen Algorithmen, die das Computer Vision System unterst眉tzen

Shree Nayar

Dozent: Shree Nayar

10.563 bereits angemeldet

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Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.8

(204听叠别飞别谤迟耻苍驳别苍)

Stufe Anf盲nger

Empfohlene Erfahrung

7 months to complete
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Beherrschen Sie die Funktionsweise einer Digitalkamera und lernen Sie die Grundlagen der Bildverarbeitung

  • Erstellen Sie eine Theorie der Merkmalserkennung und entwickeln Sie Algorithmen zur Extraktion von Merkmalen aus Bildern

  • Erforschen Sie neue Methoden zur Verwendung visueller Hinweise (Schattierung, Unsch盲rfe usw.), um die 3D-Form eines Objekts aus mehreren Bildern oder Blickwinkeln wiederherzustellen

  • Machen Sie sich mit grundlegenden Wahrnehmungsaufgaben wie Bildsegmentierung, Objektverfolgung und Objekterkennung vertraut

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Un眉berwachtes Lernen
  • Kategorie: 3D-Modellierung
  • Kategorie: Graphentheorie
  • Kategorie: Computervision
  • Kategorie: Automatisierungstechnik
  • Kategorie: Medizinische Bildgebung
  • Kategorie: Computergrafik
  • Kategorie: Bildanalyse
  • Kategorie: Visualisierung (Computergrafik)
  • Kategorie: Mathematische Modellierung
  • Kategorie: Algorithmen 蹿眉谤 maschinelles Lernen
  • Kategorie: 顿颈尘别苍蝉颈辞苍补濒颈迟盲迟蝉谤别诲耻办迟颈辞苍

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universit盲ten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verst盲ndnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Columbia University.

Spezialisierung - 5 Kursreihen

Kamera und Bildgebung

Kamera und Bildgebung

KURS 120 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Lernen Sie, wie eine Kamera funktioniert und wie ein Bild mithilfe eines Objektivs erzeugt wird

  • Verstehen, wie ein Bildsensor funktioniert und welche Eigenschaften er hat

  • Entwerfen Sie Kameras, die einen hohen Dynamikbereich und einen weiten Bildwinkel erfassen

  • Lernen Sie, bin盲re Bilder zu erstellen und damit ein einfaches Objekterkennungssystem aufzubauen

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Bildanalyse
Kategorie: Angewandte Mathematik
Kategorie: Fortgeschrittene Mathematik
Kategorie: Farbtheorie
Kategorie: Computervision
Kategorie: Algorithmen
Kategorie: Halbleiter
Kategorie: Fotografie
Kategorie: 叠颈濒诲辩耻补濒颈迟盲迟
Kategorie: Visualisierung (Computergrafik)
Kategorie: Computergrafik
Kategorie: Elektronische Komponenten
Merkmale und Grenzen

Merkmale und Grenzen

KURS 225 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Lernen Sie, wie Sie Kanten und Ecken in Bildern erkennen k枚nnen.

  • Entwickeln Sie aktive Konturen (Schlangen), um komplexe Objektgrenzen zu finden.

  • Lernen Sie die Hough-Transformation kennen, um einfache parametrische Formen in Bildern zu finden

  • Erfahren Sie mehr 眉ber Bildtransformationen und wie Sie die Homographie zwischen zwei Bildern sch盲tzen k枚nnen

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Computervision
Kategorie: Lineare Algebra
Kategorie: Mathematische Modellierung
Kategorie: Algorithmen 蹿眉谤 maschinelles Lernen
Kategorie: Bildanalyse
Kategorie: Computergrafik
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Algorithmen

Was Sie lernen werden

  • Lernen Sie radiometrische Konzepte in Bezug auf Licht und dessen Wechselwirkung mit Szenen.

  • Verstehen Sie Reflexionsmodelle und die verschiedenen physikalischen Mechanismen, die das Aussehen einer Oberfl盲che bestimmen

  • Entwickeln Sie eine Methode, um die Form einer Oberfl盲che aus ihrer Schattierung zu ermitteln.

  • Verstehen Sie das Prinzip des photometrischen Stereosystems, bei dem durch Variation der Beleuchtungsrichtung eine dichte Karte der Oberfl盲chennormalen der Szene erstellt wird

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Computervision
Kategorie: Visualisierung (Computergrafik)
Kategorie: 3D-Modellierung
Kategorie: Computergrafik
Kategorie: Medizinische Bildgebung
Kategorie: Automatisierungstechnik
Kategorie: Bildanalyse

Was Sie lernen werden

  • Entwickeln Sie ein umfassendes Kameramodell und lernen Sie, wie man eine Kamera kalibriert, indem man ihre Parameter sch盲tzt.

  • Entwickeln Sie ein einfaches Stereosystem, das zwei Kameras mit bekannter Konfiguration verwendet, um die 3D-Struktur einer Szene zu sch盲tzen.

  • Entwerfen Sie einen Algorithmus, der sowohl die Struktur der Szene als auch die Bewegung der Kamera aus einem Video wiederherstellt.

  • Entwickeln Sie optische Flussalgorithmen zur Sch盲tzung der Bewegung von Punkten in einer Videosequenz

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Computervision
Kategorie: Lineare Algebra
Kategorie: Virtuelle Realit盲t
Kategorie: Computergrafik
Kategorie: Bildanalyse
Visuelle Wahrnehmung

Visuelle Wahrnehmung

KURS 583 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Entwerfen Sie Algorithmen zur Erkennung von bedeutsamen Ver盲nderungen in einer Szene

  • Entwicklung von Methoden zur Verfolgung von Objekten in einem Video, w盲hrend das Objekt Ver盲nderungen in der Pose und der Beleuchtung unterliegt

  • Lernen Sie verschiedene Ans盲tze zur Segmentierung eines Bildes in sinnvolle Regionen kennen

  • Erstellen Sie eine End-to-End-Pipeline 蹿眉谤 das Lernen und Erkennen von Objekten auf der Grundlage ihrer visuellen Erscheinung

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Bildanalyse
Kategorie: 顿颈尘别苍蝉颈辞苍补濒颈迟盲迟蝉谤别诲耻办迟颈辞苍
Kategorie: Algorithmen 蹿眉谤 maschinelles Lernen
Kategorie: K眉nstliche neuronale Netze
Kategorie: Computervision
Kategorie: Un眉berwachtes Lernen
Kategorie: Lineare Algebra
Kategorie: Graphentheorie
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Deep Learning

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Dozent

Shree Nayar
Columbia University
5 Kurse20.721 Lernende

von

Columbia University

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Lernender seit 2018
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Lernender seit 2020
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