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Spezialisierung Bildverarbeitung für Technik und Wissenschaft
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Spezialisierung Bildverarbeitung für Technik und Wissenschaft

Schnelles Erwerben von Kenntnissen in der Bildverarbeitung. Lernen Sie die grundlegenden Fähigkeiten, um automatisch Informationen aus Bildern zu extrahieren.

Sam Jones
Amanda Wang
Isaac Bruss

Dozenten: Sam Jones

7.773 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.8

(148 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

1 Monat
Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Anfänger

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Was Sie lernen werden

  • Erkennen & Analysieren von interessanten Regionen in Bildern und Videos

  • Reduzieren Sie Rauschen und verbessern Sie den Kontrast, um Bilder besser analysieren zu können

  • Nutzen Sie interaktive Apps für schnelles Prototyping und Codegenerierung, um Ihre Analysen zu automatisieren

  • Skalieren Sie Ihre Algorithmen zur Analyse großer Bild- und Videodatensätze

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Daten importieren/exportieren
  • Kategorie: Matlab
  • Kategorie: Computervision
  • Kategorie: Grafische Tools
  • Kategorie: Bildanalyse
  • Kategorie: Medizinische Bildgebung
  • Kategorie: Automatisierung
  • Kategorie: Datenspeicher

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Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von MathWorks.

Spezialisierung - 3 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Analysieren Sie eine Vielzahl gängiger Bilddatentypen und erkennen Sie deren Stärken und Grenzen

  • Erkennen Sie Objekte und Regionen von Interesse mit intensitäts- und farbbasierter Bildsegmentierung

  • Verbessern Sie den Bildkontrast mit einer Vielzahl moderner Algorithmen für verschiedene Anwendungsfälle, z. B. bei schwachem Licht oder Nebel

  • Schließen Sie ein Projekt ab, in dem Sie die Eisschmelze in der Antarktis auf Satellitenbildern analysieren

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Matlab
Kategorie: Grafische Tools
Kategorie: Computervision
Kategorie: Datenzugriff
Kategorie: Quantitative Forschung
Kategorie: Daten importieren/exportieren
Kategorie: Bildanalyse
Kategorie: Analyse räumlicher Daten

Was Sie lernen werden

  • Verwenden Sie die Segmentierung zum Erkennen und Analysieren von interessanten Regionen in Bildern und Videos

  • Wenden Sie räumliche Filter und morphologische Operatoren an, um die Segmentierung zu verbessern und Rauschen zu entfernen

  • Segmentieren und analysieren Sie 3D-Bilder, wie z.B. MRT-Bilder eines Gehirns

  • Verwenden Sie interaktive Tools, um schnell eine Vielzahl von Segmentierungsansätzen zu testen und automatisch Code zur Wiederverwendung zu generieren

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Matlab
Kategorie: Räumliche Analyse
Kategorie: Computervision
Kategorie: Daten importieren/exportieren
Kategorie: Bildanalyse
Kategorie: Medizinische Bildgebung

Was Sie lernen werden

  • Wenden Sie Bildverarbeitungsalgorithmen auf große Mengen von Bildern an und überprüfen Sie, ob sich Ihre Algorithmen auf neue Bilder übertragen lassen

  • Bildverarbeitungsalgorithmen auf Videodateien anwenden

  • Analysieren Sie die Ergebnisse Ihrer Bild- und Videoverarbeitung, einschließlich der Berechnung von Statistiken wie der durchschnittlichen Fläche und der Identifizierung von Ausreißern

  • Führen Sie ein Projekt auf Spezialisierungsebene durch, bei dem Sie Autos in einem verrauschten Video erkennen sollen

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Matlab
Kategorie: Datenspeicher
Kategorie: Automatisierung
Kategorie: Computervision
Kategorie: Anomalie-Erkennung
Kategorie: Bildanalyse

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Dozenten

Sam Jones
MathWorks
3 Kurse37.830 Lernende

von

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„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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