이 강좌에 대하여

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100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계

Basic programming skills & experience; familiarity with basic linear algebra, calculus & probability, and 3D co-ordinate systems & transformations

완료하는 데 약 10시간 필요
영어
자막: 영어

배울 내용

  • Understand what computer vision is and its goals

  • Identify some of the key application areas of computer vision

  • Understand the digital imaging process

  • Apply mathematical techniques to complete computer vision tasks

귀하가 습득할 기술

Computer VisionComputer ProgrammingMatlab
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중급 단계

Basic programming skills & experience; familiarity with basic linear algebra, calculus & probability, and 3D co-ordinate systems & transformations

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영어
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제공자:

뉴욕주립대학교 버펄로 캠퍼스 로고

뉴욕주립대학교 버펄로 캠퍼스

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up96%(4,710개의 평가)Info
1

1

완료하는 데 3시간 필요

Computer Vision Overview

완료하는 데 3시간 필요
13개 동영상 (총 42분), 2 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
13개의 동영상
Meet Jungsong Yuan, Ph.D.24
What is Computer Vision?6m
Why Computer Vision?40
Related Fields of Computer Vision4m
Relevant Fields56
Computer Programming & Computer Vision1m
Computer Vision Awareness1m
Timelines & Milestones8m
Computer Vision Progression1m
Computer Vision Applications8m
CV Applications4m
CV Impact in the Field of Augmented Reality1m
2개의 읽기 자료
Resources (Optional): Computer Vision Overview30m
REQUIRED - MATLAB Resources10m
3개 연습문제
What is Computer Vision?2m
Related Fields of Computer Vision2m
MATLAB Basics5m
2

2

완료하는 데 3시간 필요

Color, Light, & Image Formation

완료하는 데 3시간 필요
4개 동영상 (총 32분), 1 개의 읽기 자료, 5 개의 테스트
4개의 동영상
Pinhole Camera Model9m
Digital Camera5m
Color Theory8m
1개의 읽기 자료
Resources (Optional): Color, Light, & Image Formation30m
3개 연습문제
Light Sources4m
Pinhole Camera Model2m
Digital Camera2m
3

3

완료하는 데 2시간 필요

Low-, Mid- & High-Level Vision

완료하는 데 2시간 필요
5개 동영상 (총 32분), 1 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
5개의 동영상
Low-, Mid-, High-Level Vision1m
Low-Level Vision8m
Mid-Level Vision7m
High-Level Vision6m
1개의 읽기 자료
Resources (Optional): Low-, Mid- and High-Level Vision30m
2개 연습문제
Three-Level Paradigm2m
Low-Level Vision2m
4

4

완료하는 데 2시간 필요

Mathematics for Computer Vision

완료하는 데 2시간 필요
8개 동영상 (총 10분), 2 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
8개의 동영상
Mathematical Preliminaries27
Linear Algebra1m
Calculus45
Probability Theory35
Algorithms38
Using Algorithms1m
Aligning RGB channels2m
2개의 읽기 자료
Resources (Optional): Mathematics for Computer Vision30m
Computer Vision Basics - Key Takeaways10m
1개 연습문제
Algorithms2m

검토

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자주 묻는 질문

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  • Learners should have basic programming skills and experience (understanding of for loops, if/else statements). Learners should also be familiar with the following: basic linear algebra (matrix vector operations and notation), 3D co-ordinate systems and transformations, basic calculus (derivatives and integration), basic probability (random variables), and 3D co-ordinate systems & transformations.

  • 이 강좌는 대학 학점을 제공하지 않지만, 일부 대학에서 선택적으로 강좌 수료증을 학점으로 인정할 수도 있습니다. 자세한 내용은 해당 기관에 문의하세요. Coursera의 온라인 학위Mastertrack™ 수료증은 대학 학점을 취득할 기회를 제공합니다.

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