Acerca de este Programa Especializado
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Cursos 100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Cronograma flexible

Establece y mantén fechas de entrega flexibles.

Nivel intermedio

Aprox. 3 meses para completar

Sugerido 14 horas/semana

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English)

Qué aprenderás

  • Check

    Design computer vision application programs from scratch

  • Check

    Leverage MATLAB functionalities to implement sophisticated vision applications

  • Check

    Discern the level of complexity of vision algorithms

  • Check

    Understand the limitations of vision algorithms

Habilidades que obtendrás

MatlabMachine LearningImage ProcessingComputer ProgrammingComputer Vision

Cursos 100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Cronograma flexible

Establece y mantén fechas de entrega flexibles.

Nivel intermedio

Aprox. 3 meses para completar

Sugerido 14 horas/semana

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English)

Cómo funciona el programa especializado

Toma cursos

Un programa especializado de Coursera es un conjunto de cursos que te ayudan a dominar una aptitud. Para comenzar, inscríbete en el programa especializado directamente o échale un vistazo a sus cursos y elige uno con el que te gustaría comenzar. Al suscribirte a un curso que forme parte de un programa especializado, quedarás suscrito de manera automática al programa especializado completo. Puedes completar solo un curso: puedes pausar tu aprendizaje o cancelar tu suscripción en cualquier momento. Visita el panel principal del estudiante para realizar un seguimiento de tus inscripciones a cursos y tu progreso.

Proyecto práctico

Cada programa especializado incluye un proyecto práctico. Necesitarás completar correctamente el proyecto para completar el programa especializado y obtener tu certificado. Si el programa especializado incluye un curso separado para el proyecto práctico, necesitarás completar cada uno de los otros cursos antes de poder comenzarlo.

Obtén un certificado

Cuando completes todos los cursos y el proyecto práctico, obtendrás un Certificado que puedes compartir con posibles empleadores y tu red profesional.

how it works

Hay 4 cursos en este Programa Especializado

Curso1

Computer Vision Basics

3.8
122 calificaciones
47 revisiones
Curso2

Image Processing, Features & Segmentation

Curso3

Stereo Vision, Dense Motion & Tracking

Curso4

Visual Recognition & Understanding

Instructores

Avatar

Radhakrishna Dasari

Instructor
Department of Computer Science
Avatar

Junsong Yuan

Associate Professor and Director of Visual Computing Lab
Computer Science and Engineering

Acerca de University at Buffalo

The University at Buffalo (UB) is a premier, research-intensive public university and the largest, most comprehensive institution of the State University of New York (SUNY) system. UB offers more than 100 undergraduate degrees and nearly 300 graduate and professional programs....

Acerca de Universidad Estatal de Nueva York

The State University of New York, with 64 unique institutions, is the largest comprehensive system of higher education in the United States. Educating nearly 468,000 students in more than 7,500 degree and certificate programs both on campus and online, SUNY has nearly 3 million alumni around the globe....

Preguntas Frecuentes

  • ¡Sí! Para empezar, haz clic en la tarjeta del curso que te interesa e inscríbete. Puedes inscribirte y completar el curso para obtener un certificado que puedes compartir o puedes acceder al curso como oyente para ver los materiales del curso de manera gratuita. Cuando cancelas la suscripción de un curso que forma parte de un programa especializado, se cancela automáticamente la suscripción de todo el programa especializado. Visita el panel del estudiante para realizar un seguimiento de tu progreso.

  • Este curso es completamente en línea, de modo que no necesitas ir a un aula en persona. Puedes acceder a tus lecciones, lecturas y tareas en cualquier momento y cualquier lugar a través de Internet o tu dispositivo móvil.

  • Time to completion can vary based on your schedule, but learners can expect to complete the specialization in 3 to 6 months.

  • This specialization is taught in MATLAB using computer vision and supporting toolboxes. Learners should have basic programming skills and experience (understanding of for loops, if/else statements), specifically in MATLAB (Mathworks provides the basics here: https://www.mathworks.com/learn/tutorials/matlab-onramp.html). 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) and basic probability (random variables).

  • It is important that learners take the courses in order, since the concepts and projects are developed based on the previous course, as described below.

    · The first course focuses on providing the mathematical foundations for the entire specialization and introduces the majority of concepts covered in the next three courses.

    · The second course explores the concepts of image processing, which are used in courses 3 and 4.

    · The third course covers the concepts of dense motion and tracking, which are used in course 4.

    · The fourth course builds upon the concepts in courses 1, 2 and 3, and focuses on higher-level, sophisticated computer vision concepts and visual understanding.

  • No

  • On completion of this specialization, a learner will be able to:

    · Recognize foundational concepts of computer vision

    · Develop computer vision application programs from scratch

    · Leverage MATLAB functionalities to implement sophisticated vision applications

    · Discern the level of complexity of vision algorithms

    · Understand the limitations of vision algorithms

    · Design and build image processing applications

    · Develop 3D vision applications using a stereo imaging system

    · Implement a recognition system using machine learning algorithms

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.