The Computer Vision specialization takes you from the foundations of computer vision to the cutting edge of multimodal AI. Whether you're just starting out or looking to deepen your expertise, you'll gain the skills to build intelligent systems that interpret and generate visual data—just like today’s most advanced AI models.
Spezialisierung für Computer Vision
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Spezialisierung für Computer Vision
Computer Vision from Fundamentals to Advanced. Learn how machines interpret the visual world.
Dozent: Tom Yeh
Bei 
enthalten
Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.0
(5 Bewertungen)
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
1 Monat 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
Build a strong foundation in how machines perceive and analyze visual information.
Train deep learning systems for tasks such as image classification and segmentation.
Discover how transformers, Vision Transformers (ViT), CLIP, and diffusion models are reshaping the future of AI.
Explore "by hand" the core principles of image processing, feature extraction, and classical vision techniques.
Überblick
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Deep Learning
- Computer Vision
- Image Analysis
- Computational Thinking
- Linear Algebra
- Computer Graphics
- Data Processing
- Unsupervised Learning
- Data Transformation
- Generative Model Architectures
- Data Ethics
- Probability Distribution
- Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Applied Machine Learning
- Artificial Intelligence
- Visualization (Computer Graphics)
- Dimensionality Reduction
- Multimodal Prompts
Werkzeuge, die Sie lernen werden
Was ist inbegriffen?
Zertifikat zur Vorlage
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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!
August 2025
65 Praxisübungen
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 University of Colorado Boulder.
Spezialisierung - 3 Kursreihen
Was Sie lernen werden
Understand the fundamental principles and algorithms of classical computer vision.
Apply deep learning models to various computer vision tasks.
Evaluate and implement computer vision solutions for real-world applications.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Linear Algebra
Kategorie: Probability Distribution
Kategorie: Data Ethics
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Computer Graphics
Kategorie: Computational Thinking
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Data Transformation
Was Sie lernen werden
Improve model performance and training stability using multilayer perceptrons (MLPs) and applying normalization techniques.
Implement autoencoders for unsupervised feature learning and design Generative Adversarial Networks (GANs) to generate synthetic images.
Train convolutional neural networks (CNNs) for image classification tasks, understanding how layers extract spatial features from visual data.
Apply advanced architectures like ResNet for deep image recognition and U-Net for image segmentation.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Generative Model Architectures
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Dimensionality Reduction
Kategorie: Artificial Intelligence
Was Sie lernen werden
Apply Nonlinear Support Vector Machines (NSVMs) and Fourier transforms to analyze and process visual data.
Use probabilistic reasoning and implement Recurrent Neural Networks (RNNs) to model temporal sequences and contextual dependencies in visual data.
Explain the principles of transformer architectures and how Vision Transformers (ViT) perform image classification and visual understanding tasks.
Implement CLIP for multimodal learning, and utilize diffusion models to generate high-fidelity images.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Linear Algebra
Kategorie: Multimodal Prompts
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Dieses Spezialisierung ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von University of Colorado Boulderangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹
Dozent
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.“
Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus
Unbegrenzter Zugang zu 10,000+ Weltklasse-Kursen, praktischen Projekten und berufsqualifizierenden Zertifikatsprogrammen - alles in Ihrem Abonnement enthalten
Bringen Sie Ihre Karriere mit einem Online-Abschluss voran.
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Häufig gestellte Fragen
It is recommended that courses are taken in order.
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Weitere Fragen
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