10 Beste Maschinelles Sehen Kurse Online 2023

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Es gibt Tausende von Online-Kursen und -Klassen, die Ihnen helfen, Ihre Maschinelles Sehen-Fähigkeiten zu verbessern und Ihr Maschinelles Sehen-Zertifikat zu erwerben.

In diesem Blogartikel haben unsere Experten eine kuratierte Liste der 10 zusammengestellt Die Besten der Besten Maschinelles Sehen Kurse, Tutorials, Schulungsprogramme, Kurse und Zertifizierungen, die jetzt online verfügbar sind.

Wir haben nur solche Kurse aufgenommen, die unseren hohen Qualitätsansprüchen genügen. Wir haben viel Zeit und Mühe darauf verwendet, all dies für Sie zusammenzustellen. Diese Kurse sind für alle Niveaus geeignet, Anfänger, Fortgeschrittene und Experten.

Hier ist ein Blick auf diese Kurse und was sie für Sie zu bieten haben!

10 Beste Maschinelles Sehen Kurse Online

Kursname	Eingeschriebene Studierende (Anzahl)	Bewertungen (Anzahl)
1. Convolutional Neural Networks in Python: CNN Computer Vision Unsere beste Wahl	117856+	1123+
2. “Deep Learning and Computer Vision A-Z™: OpenCV, SSD & GANs”	45199+	6293+
3. Python for Computer Vision with OpenCV and Deep Learning	44712+	8367+
4. Computer Vision Masterclass	27979+	522+
5. Deep Learning :Adv. Computer Vision (object detection+more!)	23888+	1016+
6. Master Computer Vision™ OpenCV4 in Python with Deep Learning	20673+	3544+
7. “Deep Learning Computer Vision™ CNN, OpenCV, YOLO, SSD & GANs”	13545+	2050+
8. Autonomous Cars: Deep Learning and Computer Vision in Python	9440+	1016+
9. Learn Computer Vision and Image Processing in LabVIEW	4619+	353+
10. “Modern Computer Vision™ PyTorch, Tensorflow2 Keras & OpenCV4”	4533+	382+

1. Convolutional Neural Networks in Python: CNN Computer Vision durch Start-Tech Academy Udemy-Kurs Unsere beste Wahl

Python for Computer Vision & Image Recognition – Deep Learning Convolutional Neural Network (CNN) – Keras & TensorFlow 2

Ab sofort mehr als 117856+ Leute haben sich für diesen Kurs eingeschrieben und es ist vorbei 1123+ Bewertungen.

Kursinhalt

Introduction
Setting up Python and Jupyter Notebook
Single Cells – Perceptron and Sigmoid Neuron
Neural Networks – Stacking cells to create network
Important concepts: Common Interview questions
Standard Model Parameters
Tensorflow and Keras
Python – Dataset for classification problem
Python – Building and training the Model
Python – Solving a Regression problem using ANN
Complex ANN Architectures using Functional API
Saving and Restoring Models
Hyperparameter Tuning
CNN – Basics
Creating CNN model in Python
Analyzing impact of Pooling layer
Project : Creating CNN model from scratch
Project : Data Augmentation for avoiding overfitting
Transfer Learning : Basics
Transfer Learning in Python
Congratulations & about your certificate

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2. “Deep Learning and Computer Vision A-Z™: OpenCV, SSD & GANs” durch “Hadelin de Ponteves, Kirill Eremenko, Ligency I Team, Ligency Team” Udemy-Kurs

Become a Wizard of all the latest Computer Vision tools that exist out there. Detect anything and create powerful apps.

Ab sofort mehr als 45199+ Leute haben sich für diesen Kurs eingeschrieben und es ist vorbei 6293+ Bewertungen.

Kursinhalt

Introduction
Module 1 – Face Detection Intuition
Module 1 – Face Detection with OpenCV
Homework Challenge – Build a Happiness Detector
Module 2 – Object Detection Intuition
Module 2 – Object Detection with SSD
Homework Challenge – Detect Epic Horses galloping in Monument Valley
Module 3 – Generative Adversarial Networks (GANs) Intuition
Module 3 – Image Creation with GANs
Annex 1: Artificial Neural Networks
Annex 2: Convolutional Neural Networks
Bonus Lectures

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3. Python for Computer Vision with OpenCV and Deep Learning durch Jose Portilla Udemy-Kurs

“Learn the latest techniques in computer vision with Python , OpenCV , and Deep Learning!”

Ab sofort mehr als 44712+ Leute haben sich für diesen Kurs eingeschrieben und es ist vorbei 8367+ Bewertungen.

Kursinhalt

Course Overview and Introduction
NumPy and Image Basics
Image Basics with OpenCV
Image Processing
Video Basics with Python and OpenCV
Object Detection with OpenCV and Python
Object Tracking
Deep Learning for Computer Vision
Capstone Project
BONUS SECTION: THANK YOU!

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4. Computer Vision Masterclass durch “Jones Granatyr, Ligency I Team, Ligency Team, Gabriel Alves, IA Expert Academy” Udemy-Kurs

Learn in practice everything you need to know about Computer Vision! Build projects step by step using Python!

Ab sofort mehr als 27979+ Leute haben sich für diesen Kurs eingeschrieben und es ist vorbei 522+ Bewertungen.

Kursinhalt

Introduction
Face detection
Face recognition
Object tracking
Neural networks for image classification
Convolutional neural networks for image classification
Transfer learning and fine tuning
Neural networks for classification of emotions
Autoencoders
Object detection with YOLO
Recognition of gestures and actions
Deep dream
Style transfer
GANs (Generative adversarial networks)
Image segmentation
Final remarks

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5. Deep Learning :Adv. Computer Vision (object detection+more!) durch Jay Bhatt Udemy-Kurs

“Transfer Learning, TensorFlow Object detection, Classification, Yolo object detection, real time projects much more..!!”

Ab sofort mehr als 23888+ Leute haben sich für diesen Kurs eingeschrieben und es ist vorbei 1016+ Bewertungen.

Kursinhalt

Introduction
Starting with google colab and Gdrive
Creating Your First Transfer learning model
Introduction to State of Art models
Model Explainability and feature-maps
Introduction to object detection with Yolo
Object Detection with TensorFlow
Cv2 experiments
Bonus Theory lectures and Exercises
bonus

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6. Master Computer Vision™ OpenCV4 in Python with Deep Learning durch Rajeev D. Ratan Udemy-Kurs

“Master OpenCV4 like a pro while learning Dlib, Deep Learning Computer Vision (Keras, TensorFlow & Caffe) + 21 Projects!”

Ab sofort mehr als 20673+ Leute haben sich für diesen Kurs eingeschrieben und es ist vorbei 3544+ Bewertungen.

Kursinhalt

“Course Introduction and Setup
Basics of Computer Vision and OpenCV
Image Manipulations & Processing
Image Segmentation & Contours
Object Detection in OpenCV
Object Detection – Build a Face, People and Car/Vehicle Detectors
Augmented Reality (AR) – Facial Landmark Identification (Face Swaps)
Simple Machine Learning using OpenCV
Object Tracking & Motion Analysis
Computational Photography & Make a License Plate Reader
Conclusion
BONUS – Deep Learning Computer Vision 1 – Setup a Deep Learning Virtual Machine
BONUS – Deep Learning Computer Vision 2 – Introduction to Neural Networks
BONUS – Deep Learning Computer Vision 3 – Convolutional Neural Networks (CNNs)
BONUS – Deep Learning Computer Vision 4 – Build CNNs in Python using Keras
BONUS – Deep Learning Computer Vision 5 – Build a Cats vs Dogs Classifier
BONUS – Build a Credit Card Number Reader
BONUS – Neural Style Transfer with OpenCV
BONUS – Object Detection – Use SSDs (Single Shot Detector) for Detecting Objects
BONUS – Colorize Black and White Images”

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7. “Deep Learning Computer Vision™ CNN, OpenCV, YOLO, SSD & GANs” durch Rajeev D. Ratan Udemy-Kurs

2020 Update with TensorFlow 2.0 Support. Become a Pro at Deep Learning Computer Vision! Includes 20+ Real World Projects

Ab sofort mehr als 13545+ Leute haben sich für diesen Kurs eingeschrieben und es ist vorbei 2050+ Bewertungen.

Kursinhalt

“Introduction
Intro to Computer Vision & Deep Learning
Installation Guide
Handwriting Recognition
OpenCV Tutorial – Learn Classic Computer Vision & Face Detection (OPTIONAL)
Neural Networks Explained
Convolutional Neural Networks (CNNs) Explained
Build CNNs in Python using Keras
What CNNs ‘see’ – Filter Visualizations, Heatmaps and Salience Maps
Data Augmentation: Cats vs Dogs
Assessing Model Performance
Optimizers, Learning Rates & Callbacks with Fruit Classification
Batch Normalization & LeNet, AlexNet: Clothing Classifier
Advanced Image Classiers – ImageNet in Keras (VGG16/19, InceptionV3, ResNet50)
Transfer Learning: Build a Flower & Monkey Breed Classifier
Design Your Own CNN – LittleVGG: A Simpsons Classifier
Advanced Activation Functions & Initializations
Facial Applications – Emotion, Age & Gender Recognition
Medical Imaging – Image Segmentation with U-Net
Principles of Object Detection
TensorFlow Object Detection API
Object Detection with YOLO & Darkflow: Build a London Underground Sign Detector
DeepDream & Neural Style Transfers: Make AI Generated Art
Generative Adversarial Networks (GANs): Simulate Aging Faces
Face Recognition with VGGFace
The Computer Vision World
BONUS – Build a Credit Card Number Reader
BONUS – Use Cloud GPUs on PaperSpace
BONUS – Create a Computer Vision API & Web App Using Flask and AWS”

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8. Autonomous Cars: Deep Learning and Computer Vision in Python durch “Sundog Education by Frank Kane, Frank Kane, Dr. Ryan Ahmed, Ph.D., MBA, Mitchell Bouchard, Sundog Education Team” Udemy-Kurs

“Learn OpenCV, Keras, object and lane detection, and traffic sign classification for self-driving cars”

Ab sofort mehr als 9440+ Leute haben sich für diesen Kurs eingeschrieben und es ist vorbei 1016+ Bewertungen.

Kursinhalt

Environment Setup and Installation
Introduction to Self-Driving Cars
Python Crash Course [Optional]Computer Vision Basics: Part 1
Computer Vision Basics: Part 2
Computer Vision Basics: Part 3
Machine Learning: Part 1
Machine Learning: Part 2
Artificial Neural Networks
Deep Learning and Tensorflow: Part 1
Deep Learning and Tensorflow: Part 2
Wrapping Up

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9. Learn Computer Vision and Image Processing in LabVIEW durch Augmented Startups Udemy-Kurs

Learn Computer Vision and Image Processing From Scratch in LabVIEW and build 9 Vision-based Apps

Ab sofort mehr als 4619+ Leute haben sich für diesen Kurs eingeschrieben und es ist vorbei 353+ Bewertungen.

Kursinhalt

Basics of LabVIEW Vision Development Module
Color Processing
Basic Feature Detection
Lines and Edges
Advanced Feature Detection
Conclusion and Bonus Section

Klicken Sie hier, um 95 % Rabatt zu erhalten. Der Rabatt wird automatisch angewendet, wenn Sie klicken

10. “Modern Computer Vision™ PyTorch, Tensorflow2 Keras & OpenCV4” durch Rajeev D. Ratan Udemy-Kurs

“Using Python Learn OpenCV4, CNNs, Detectron2, YOLOv5, GANs, Tracking, Segmentation, Face Recognition & Siamese Networks”

Ab sofort mehr als 4533+ Leute haben sich für diesen Kurs eingeschrieben und es ist vorbei 382+ Bewertungen.

Kursinhalt

“Introduction
Download Code and Setup Colab
OpenCV – Image Operations
OpenCV – Image Segmentation
OpenCV – Haar Cascade Classifiers
OpenCV – Image Analysis and Transformation
OpenCV – Motion and Object Tracking
OpenCV – Facial Landmark Detection & Face Swaps
OpenCV Projects
OpenCV – Working With Video
Deep Learning in Computer Vision Introduction
Building CNNs in PyTorch
Building CNNs in TensorFlow with Keras
Assessing Model Performance
Improving Models and Advanced CNN Design
Visualizing What CNN’s Learn
Advamced Convolutional Neural Networks
Building and Loading Advanced CNN Archiectures and Rank-N Accuracy
Using Callbacks in Keras and PyTorch
PyTorch Lightning
Transfer Learning and Fine Tuning
Google DeepStream and Neural Style Transfer
Autoencoders
Generative Adversarial Networks (GANs)
Siamese Network
Face Recognition (Age, Gender, Emotion and Ethnicity) with Deep Learning
Object Detection
Modern Object Detectors – YOLO, EfficientDet, Detectron2
Gun Detector – Scaled-YoloV4
Mask Detector TFODAPI MobileNetV2_SSD
Sign Language Detector TFODAPI EfficentDet
Pothole Detector – TinyYOLOv4
Mushroom Detector Detectron2
Website Region Detector YOLOv4 Darknet
Drone Maritime Detector R-CNN
Chess Piece YOLOv3
Bloodcell Detector YOLOv5
Hard Hat Detector EfficentDet
Plant Doctor Detector YOLOv5
Deep Segmentation – U-Net, SegNet, DeeplabV3 and Mask R-CNN
Body Pose Estimation
Tracking with DeepSORT
Deep Fakes
Vision Transformers – ViTs
BiT BigTransfer Classifier Keras
Depth Estimation
Image Similarity using Metric Learning
Image Captioning with Keras
Video Classification usign CNN+RNN
Video Classification with Transformers
Point Cloud Classification PointNet
Point Cloud Segmentation Using PointNet
Medical Project – X-Ray Pneumonia Prediction
Medical Project – 3D CT Scan Classification
Low Light Image Enhancement MIRNet
Deploy your CV App using Flask RestFUL API & Web App
OCR Captcha Cracker”

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Hier sind einige häufig gestellte Fragen zum Lernen von Maschinelles Sehen

Wie lange dauert es, Maschinelles Sehen zu lernen?

Die Antwort auf die Frage „Wie lange dauert es, Maschinelles Sehen zu lernen lautet . . . es hängt davon ab, ob. Jeder hat unterschiedliche Bedürfnisse und jeder arbeitet in unterschiedlichen Szenarien, sodass die Antwort für eine Person völlig anders sein kann als für jemand anderen.

Betrachten Sie diese Fragen: Wofür versuchen Sie, Maschinelles Sehen zu lernen? Wo ist Ihr Ausgangspunkt? Bist du Anfänger oder hast du Erfahrung mit Maschinelles Sehen? Wie viel kannst du üben? 1 Stunde am Tag? 40 Stunden pro Woche? Schauen Sie sich diesen Kurs über Maschinelles Sehen an.

Ist Maschinelles Sehen leicht oder schwer zu lernen?

Nein, Maschinelles Sehen zu lernen ist für die meisten Menschen nicht schwer. Überprüfen Sie dies Kurs zum Lernen Maschinelles Sehen im Handumdrehen!

Wie lernt man schnell Maschinelles Sehen?

Der schnellste Weg, um Maschinelles Sehen zu lernen, besteht darin, dies zuerst zu bekommen Maschinelles Sehen natürlich, dann übe, was du lernst, wann immer du kannst. Auch wenn es nur 15 Minuten Übung pro Tag sind. Konsistenz ist der Schlüssel.

Wo kann man Maschinelles Sehen lernen?

Wenn Sie Maschinelles Sehen erkunden und lernen möchten, bietet Ihnen Udemy die beste Plattform, um Maschinelles Sehen zu lernen. Überprüfen Sie dies Kurs zum Lernen Maschinelles Sehen im Handumdrehen!

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