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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.

Sam Jones
Amanda Wang
Isaac Bruss

Dozenten: Sam Jones

5.229 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

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(68 Bewertungen)

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
2 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

  • 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

Überblick

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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: Matlab
Kategorie: Image Quality
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Algorithms
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Data Import/Export
Kategorie: Water Sustainability
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Analysis
Kategorie: Metadata Management
Kategorie: Histogram
Kategorie: Quantitative Research
Kategorie: Spatial Data Analysis

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: Matlab
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Medical Imaging
Kategorie: Algorithms
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: Computer Vision
Kategorie: Anomaly Detection
Kategorie: Engineering Practices
Kategorie: Matlab
Kategorie: Data Analysis Software

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: Matlab
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Algorithms
Kategorie: Geospatial Information and Technology
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Medical Imaging
Kategorie: Estimation
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: Machine Learning
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Visualization (Computer Graphics)
Kategorie: Matlab
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Performance Tuning

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: Matlab
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Visualization (Computer Graphics)
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Motion Graphics
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: Artificial Neural Networks
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Classification And Regression Tree (CART)
Kategorie: Matlab
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Machine Learning Methods

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: Image Analysis
Kategorie: Matlab
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Machine Learning Methods
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: Anomaly Detection
Kategorie: Matlab
Kategorie: Medical Imaging
Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Data Synthesis
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Application Deployment
Kategorie: Image Analysis

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Dozenten

Sam Jones
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3 Kurse41.153 Lernende
Amanda Wang
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Isaac Bruss
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Megan Thompson
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Mehdi Alemi
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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.“
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Häufig gestellte Fragen

¹ Median salary and job opening data are sourced from Lightcast™ Job Postings Report. Content Creator, Machine Learning Engineer and Salesforce Development Representative (1/1/2024 - 12/31/2024) All other job roles (9/1/2024 - 9/1/2025)