Willkommen auf der Website Erste Grundlagen der Computer Vision - Diese Website dient als erg盲nzende Ressource 蹿眉谤 diese Spezialisierung. Hier finden Sie zus盲tzliche Informationen 眉ber das Dozententeam, die laufende Forschung und die akademischen Ressourcen 蹿眉谤 diese Spezialisierung. Was Sie erforschen k枚nnen: 鈼� 脺ber: Erfahren Sie mehr 眉ber den Lehrk枚rper und die Mitarbeiter, die hinter der Spezialisierung stehen. 鈼� Forschung: Das Columbia Imaging and Vision Laboratory (CAVE) an der Columbia University widmet sich der Entwicklung fortschrittlicher Bildverarbeitungssysteme. 鈼� Monographien und Vorlesungen: Werfen Sie vorab einen Blick in die Vorlesungsunterlagen.
Spezialisierung 蹿眉谤 Erste Grundlagen der Computer Vision
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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
Dozent: Shree Nayar
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Bei 
enthalten
Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
(204听叠别飞别谤迟耻苍驳别苍)
Stufe Anf盲nger
Empfohlene Erfahrung
7 Monate bei 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis
Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern
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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
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Unsupervised Learning
- 3D Modeling
- Graph Theory
- Computer Vision
- Automation Engineering
- Medical Imaging
- Computer Graphics
- Image Analysis
- Visualization (Computer Graphics)
- Mathematical Modeling
- Machine Learning Algorithms
- Dimensionality Reduction
- Image Quality
- Artificial Neural Networks
- Algorithms
- Photography
- Virtual Reality
- Electronic Components
- Color Theory
- Estimation
Was ist inbegriffen?
Zertifikat zur Vorlage
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzuf眉gen
Unterrichtet in Englisch
143 Praxis眉bungen
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.
- 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
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
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
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
Warum entscheiden sich Menschen 蹿眉谤 糖心vlog官网观看 蹿眉谤 ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
鈥濫s ist eine gro脽artige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.鈥�
Jennifer J.
Lernender seit 2020
鈥濨ei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.鈥�
Larry W.
Lernender seit 2021
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H盲ufig gestellte Fragen
3 - 5 Monate.
Grundlagen der linearen Algebra und Grundlagen der Infinitesimalrechnung werden empfohlen. Eine Programmiersprache ist nicht erforderlich.
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Weitere Fragen
Finanzielle Unterst眉tzung verf眉gbar,