Course on Computer Visions Fundamentals

计算机视觉 Python:图像识别与操作:深度学习 计算机视觉 Python:图像分析 Python

你将学到什么
⚡ 安装并开始使用 Python 数据科学环境- Jupyter/iPython
⚡ 将图像数据读取到木星/Python环境中
⚡ 使用Python进行基本图像预处理和计算机视觉任务
⚡ 在图像数据上实现无监督学习算法(如PCA)
⚡ 实现图像分类的通用机器学习算法
⚡ 图像数据中的深度学习算法
⚡ 学习使用 Tensorflow 和 Keras 进行图像处理,并进行深度学习

要求
❗ 能够在您的计算机/笔记本电脑上安装安纳康达环境
❗ 了解如何在安纳康达安装和加载软件包
❗ 学习处理图像数据的兴趣
❗ 之前接触Python编程或Python数据科学应用会很有用

描述

本课程包含人工智能的使用。

Python 计算机视觉基础:图像处理、深度学习、视觉语言模型和生成式人工智能

完整的基于Python的图像处理、计算机视觉和现代人工智能应用

这是一个基于Python的完全图像处理与计算机视觉课程!
这个全面的训练营将你从图像处理的基本原理,到使用Python实现的先进计算机视觉。通过动手操作的Jupyter笔记本练习,你将学习利用传统图像处理技术和现代深度学习框架来构建实用的计算机视觉应用。

除了传统的计算机视觉概念外,本课程还介绍了生成式人工智能、视觉语言模型(VLM)、多模态人工智能和基础模型的最新进展,为下一代人工智能驱动的视觉系统做好准备。

为什么要报名参加这门课程?

本课程是您使用Python进行实际图像处理和计算机视觉的完整指南。

您将获得包括行业标准工具和库在内的实践经验

✨ Python

✨ OpenCV

✨ NumPy

✨ 马特洛特利

✨ 科幻

✨ TensorFlow

✨ 凯拉斯

你不仅将学习传统计算机视觉系统的工作原理,还将了解现代人工智能如何通过深度学习和多模态模型改变这一领域。

与许多仅关注图像处理或仅关注深度学习的课程不同,本课程将两者连接起来——帮助你了解何时使用经典计算机视觉技术,以及现代人工智能方法何时能提供更优的解决方案。

无论你是学生、研究者、工程师还是数据科学家,本课程都提供了解决现实世界计算机视觉问题所需的实用技能。

学习传统与现代计算机视觉

课程从数字图像和图像处理的基础开始,然后逐步进入高级计算机视觉应用。

主题包括

✨ 图像表示与色彩空间

✨ 图像过滤与增强

✨ 直立分析与均衡

✨ 边缘检测

✨ 门槛和细分

✨ 功能检测与匹配

✨ 形态学操作

✨ 轮廓检测

✨ 对象识别

✨ 图像分类

✨ 物体检测

✨ 语义与实例分割

你将在现实世界的数据集上使用Python和OpenCV实现这些技术。

计算机视觉深度学习

基础知识完成后,你将使用 TensorFlow 和 Keras 进入计算机视觉领域的深度学习领域。

主题包括

✨ 人工神经网络

✨ 卷积神经网络(CNN)

✨ 学习

✨ 图像分类

✨ 数据增强

✨ 模型培训与评估

✨ 性能指标

✨ 模型优化

你将使用真实的图像数据集,同时学习行业最佳实践,以训练强大的计算机视觉模型。

新一代:生成式人工智能与视觉语言模型

现代计算机视觉超越了识别物体——它使机器能够利用自然语言理解图像。

本课程介绍了人工智能的最新发展,包括

✨ 用于计算机视觉的生成式AI

✨ 视觉语言模型(VLM)

✨ 多模态人工智能

✨ 图片说明

视觉问答(VQA)

✨ 文档理解

✨ 人工智能辅助图像分析

✨ 视觉模型的快速工程

✨ 视觉基础模型

您将了解CLIP、BLIP、GPT-4 Vision等模型如何将图像和语言结合,以创建智能视觉应用。

您还将探索生成式人工智能如何通过自动化的图像理解、报告生成、智能搜索和视觉推理来改变行业。

真实世界计算机视觉应用

在整个课程中,您将探索包括多个行业在内的多个行业的实际应用

✨ 医学图像分析

✨ 自动驾驶汽车

✨ 制造质量检验

✨ 零售分析

✨ 农业与精准农业

✨ 机器人

✨ 智慧城市

✨ 安全与监控

✨ 环境监测

✨ 卫星与航拍图像

每种应用都展示了计算机视觉技术在现实场景中的部署方式。

行业案例研究:使用计算机视觉进行船舶检测

课程的亮点之一是全面的计算机视觉案例研究,ship detection from satellite imagery重点关注卫星图像中的船舶探测。

在这个动手项目中,你将学会如何

✨ 处理卫星图像

✨ 准备图像数据集

✨ 使用计算机视觉技术检测船舶

✨ 构建和训练用于物体检测的深度学习模型

✨ 评估模型性能

✨ 提高检测准确性

✨ 为实际海洋监测应用解读结果

本案例研究提供了处理遥感图像的宝贵经验,并展示了计算机视觉在海事安全、港口管理、环境监测和国防等领域的应用。

通过实际项目学习

这是一门基于项目的实践课程。

无需依赖玩具示例,而是将使用真实图像数据集实现技术,并逐步构建完整的计算机视觉流程。

每个部分都引入了新概念,这些概念可以立即应用于您自己的研究、商业应用或专业项目中。

这门课程是为谁而建的?

本课程非常适合

✨ 学习计算机视觉的学生

✨ Python 开发人员

数据科学家

✨ 人工智能与机器学习工程师

✨ 研究人员

✨ 软件开发者

✨ 任何对计算机视觉和人工智能感兴趣的人

无论你是完全熟悉计算机视觉,还是希望用最新的人工智能技术来提升技能,本课程都能为现代多模态人工智能提供从基础知识的结构化学习路径。

你将学什么

到本课程结束时,您将能够

✨ 使用 Python 和 OpenCV 构建图像处理流程

✨ 利用经典技术开发计算机视觉应用

✨ 使用 TensorFlow 和 Keras 训练深度学习模型

✨ 将迁移学习应用于计算机视觉问题

✨ 执行图像分类、对象检测和分段

✨ 了解并使用视觉语言模型

✨ 构建基于生成式人工智能的计算机视觉工作流程

✨ 通过船舶探测案例研究分析卫星图像

✨ 将计算机视觉技术应用于真实世界数据集

✨ 为行业应用设计端到端的AI视觉解决方案

完成本课程,您将在传统计算机视觉和最新的人工智能驱动方法方面拥有坚实的基础,为科研和行业带来越来越高的需求技能。

立即加入课程,开始使用Python、深度学习、生成式AI和视觉语言模型构建智能计算机视觉应用程序。

这门课程是给谁的
⭐ 学生对在Jupyter环境中开始使用图像处理和计算机视觉应用感兴趣
⭐ 以无主音学习图像处理与计算机视觉理论基础的学生。
⭐ 希望学习Python中常见图像处理和计算机视觉任务的实际应用的学生
⭐ 希望在真实图像数据上实现机器学习算法的学生
⭐ 希望开始使用 Tensorflow 和 Keras 进行深度学习应用的学生
⭐ 有兴趣在实际生活中部署 Tensorflow 和 Keras 的学生
⭐ 学生希望利用自己的影像分析项目进行转学学习