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纳米学位项目

计算机视觉

4 个月掌握机器人和自动化领域的计算机视觉技术,成为高薪人才!

最早可加入开课时间

9 月 25 日

8 月 29 日开放报名

本周大纲下载人数

7123

本期剩余席位

8

席位有限,立即行动!抢先掌握稀缺技术,成为抢手人才

  • 难度
    中高级
  • 学习时间
    1 学期,为期 4 个月

    建议每周学习 10-15 小时

  • 先修要求
    掌握 Python、统计学和机器学习相关知识
  • 课程专属服务
    硅谷授课,中英字幕

    学习社群,中文助教

为什么要加入计算机视觉纳米学位?

在智能机器人、无人驾驶车和无人飞行器等领域,计算机视觉都充当了重要的角色,提供丰富的技术支持。通过学习,你将掌握人脸识别、物体检测/追踪、图像分类、场景解析等计算机视觉核心技能。丰富的硅谷实战项目,将帮助你使理论与实践相结合,成为经验丰富的高尖技术人才。除此之外,你也可以将项目中的研究作品丰富到个人简历中,提高职场核心竞争力。


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过去三年来,企业雇主对 AI 相关人才的需求增加了不止一倍。

你将学到什么

课程大纲

计算机视觉基础

学习高端的计算机视觉和深度学习技术,从基础图像处理着手,构建和定制卷积神经网络。掌握前沿深度学习框架,Pytorch,Tensorflow 和 Keras,将这些概念应用于视觉相关项目中,如自动图像标注与对象跟踪,并构建出自己出彩的项目作品集。

研究各类计算机视觉和深度学习应用,包括基本图像处理到自动图像标注。

点击收起课程大纲与实战项目

约 4 个月完成

先修知识

你需要事先掌握 Python、统计学与机器学习相关知识。

  • 第一部分:计算机视觉入门

    掌握计算机视觉和图像处理基础知识。学会从图像数据中提取重要特征,并将深度学习技术应用在人脸关键点检测任务中。

    • 欢迎学习计算机视觉课程
    • 图像表示法和分类
    • 卷积过滤器和边缘检测
    • 特征类型和图像分割
    • 特征向量
    • CNN 层级和特征可视化

    实战项目 1:面部关键部位检测
  • 第二部分:高阶计算机视觉与深度学习

    学习将深度学习的架构应用于计算机视觉相关工作中。了解如何结合 CNN 和 RNN 网络构建自动图像标注的应用。

    • 高级 CNN 架构
    • YOLO
    • RNN
    • 长短期记忆网络(LSTM)
    • 超参数
    • 深度学习注意力机制
    • 图像说明
    • 项目:图像说明
    • 选修:云计算

    实战项目 2:图像描述
  • 第三部分:目标检测与定位

    了解如何定位对象并随着时间的推移进行追踪。这类技术已被用于各种移动系统,如无人驾驶车导航和无人机飞行中。

    • 动作简介
    • 机器人定位
    • 迷你项目: 二维直方图滤波器
    • 卡尔曼滤波器简介
    • 状态与移动
    • 矩阵和状态变换
    • 即时定位与地图构建
    • 选修:车辆运动和微积分

    实战项目 3:地标检测和机器人跟踪 (SLAM)
  • 第四部分:云计算(选修)

    学习如何利用 Google Cloud 与 AWS 上的 GPU 进行机器学习和科学计算。

    • 用 Google Cloud 进行云计算
    • 用 AWS 进行云计算

  • 第五部分:计算机视觉与深度学习的应用(选修)

    使用其他人在 Github 上贡献的预训练模型,尝试几个非常酷的计算机视觉和深度学习应用,例如风格迁移。

    • 风格迁移
    • DeepTraffic
    • Flappy Bird
    • 课外图书

  • 第六部分:[回顾] 训练神经网络(选修)

    复习训练神经网络的基础知识,了解神经网络是如何训练的。

    • 前向反馈与反向传播
    • 训练神经网络
    • 通过 PyTorch 进行深度学习

  • 第七部分:[实战] 皮肤癌检测(选修)

    Sebastian Thrun 向我们讲述了他用卷积神经网络探测皮肤癌的开创性工作。

    • 项目简介
    • 皮肤癌与医学分类
    • 数据挑战
    • 训练神经网络
    • 敏感性与特异性
    • 癌症诊断
    • ROC 曲线回顾
    • 可视化
    • 神经网络关注的是什么
    • 混淆矩阵
    • 迷你项目:皮肤科医生的人工智能

  • 第八部分:[实战] 文本情感分析(选修)

    在这节课中,《Grokking Deep Learning》一书的作者 Andrew Trask,将指导你一步步来运用神经网络进行情感分析。具体而言,你将构建一个神经网络,完全根据评论文本内容将影评归类为正面影评或负面影评!

    • 认识 Andrew Trask
    • 分析问题
    • 迷你项目 1
    • 迷你项目 2
    • 迷你项目 3
    • 理解神经网络中的噪音
    • 迷你项目 4
    • 迷你项目 5
    • 进一步减少噪音
    • 迷你项目 6
    • 分析与总结

  • 第九部分:更多深度学习模型(选修)

    在这节课中,《Grokking Deep Learning》一书的作者 Andrew Trask,将指导你一步步来运用神经网络进行情感分析。具体而言,你将构建一个神经网络,完全根据评论文本内容将影评归类为正面影评或负面影评!
    场景理解

    • 全卷积神经网络
    • 语义分割
    3D CNN 架构
    • 简介
    • 手势识别
    • 端到端学习
    • 实现手势识别 3D CNN

  • 第十部分:C++ 编程(选修)

    在这节课中,学习基础 C++ 编程知识。
    C++ 基础

    • C++ 入门
    • C++ 向量
    • C++ 实战
    • C++ 面向对象编程
    • Python 和 C++ 的速度
    C++ 的性能编程
    • C++ 优化实战
    • 实战项目:高性能粒子滤波器

计算机视觉是机器智能与企业转型的关键要素之一。
— 李飞飞,Google Cloud 首席科学家

权威师资

Sebastian Thrun
Sebastian Thrun

Sebastian 是优达学城创始人,也是斯坦福大学计算机科学课程教授、Google 研究院、美国国家工程院和德国科学院成员,是机器人、无人驾驶、机器学习等前沿领域的专家。

Cezanne Camacho
Cezanne Camacho

Cezanne Camacho 获得了斯坦福大学电气工程专业的理学硕士学位。作为基因组学和生物医学成像的研究人员,她将计算机视觉和深度学习应用于医学诊断应用中。

Alexis Cook
Alexis Cook

Alexis 是一位应用数学家,拥有布朗大学计算机科学硕士学位和密歇根大学应用数学硕士学位。她曾任国家科学基金会研究员。

Juan Delgado
Juan Delgado

Juan 是一位拥有天文学硕士学位的计算物理学家,正在攻读生物物理学博士学位。他之前曾在美国宇航局进行太空仪器和软件开发,并通过机器学习技术进行科学大数据分析。

Jay Alammar
Jay Alammar

Jay 是一名软件工程师,也是 Qaym(一家阿拉伯语评论网站)的创始人,以及 Riyad Taqnia 基金 (一家专注于高科技初创企业的风险投资基金)的投资负责人。

Ortal Arel
Ortal Arel

Ortal Arel 拥有计算机工程博士学位,并一直是应用密码学领域的教授和研究员,从事高速定制数字体系结构的智能算法设计和分析工作。

Luis Serrano
Luis Serrano

Luis 曾在 Google 担任机器学习工程师,他拥有密歇根大学数学博士学位,还曾担任蒙特利尔魁北克大学博士后研究员。

为什么要学习这门课程?

掌握前沿科技,成为高薪计算机视觉工程师

计算机视觉是一个迅速发展的领域,它为各种新兴技术提供动力。无论从面部识别、增强现实还是无人驾驶车,计算机视觉都不可或缺。现在加入课程,学习新的深度学习架构和图像处理技术,把握先机,快人一步。

知名企业联合打造,课程含金量高

业界知名企业 NVIDIA、 Affectiva 共同参与开发的纳米学位。在保证课程高质量技术水准的同时,帮助你更有效的掌握技术实战应用,成为行业精英。

实战项目积累,丰富个人简历

你将学会计算机视觉技术的实际应用,并尝试利用这些知识来创建专属于你的应用模型。课程精选的硅谷实战项目,将帮助你积累丰富的项目经验,出色的项目作品集也可以丰富个人简历,提升求职竞争力!

专家代码审阅,专业技术辅导

经验丰富的评审专家,将针对每个项目中的实际问题,予以细致的解答。帮助你强化记忆,更直观有效的真正掌握计算机视觉核心技术与应用。

立即加入

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计算机视觉

¥4399
系统学习 Pytorch、Tensorflow 和 Keras,深入了解计算机视觉算法、模型和技术,动手挑战多个图像处理实战项目

为什么名额有限?

课程中包括实战项目与代码审阅,我们会限定名额来控制导师学生比例,从而保证服务质量。

三大保障助你学习无忧

支持花呗分期 支持开发票 7 天无条件退款

帮助与常见问题

    纳米学位概览
  • 我为什么应该报名参加这个纳米学位?

    当代社会对掌握计算机视觉和深度学习技能的工程师人才需求很大。该纳米学位为开发这类技能技能提供了独特的机会,并且适用于任何想要启动或提高现代计算机视觉技术技能的人。你将使用 Python,计算机视觉和深度学习库的组合来完成多个计算机视觉应用程序,这些应用程序将用作演示你已获得的技能的作品集。

  • 这个纳米学位会教授哪些内容?

    该纳米学位提供了深入学习计算机视觉技术的绝佳机会。你将使用 Python,计算机视觉和深度学习等多种组合手段来完成多个计算机视觉应用程序,并得到来自优达学城和知名专家的项目指导。出色的项目作品集可以丰富个人简历,并提升你的行业竞争力。

  • 优达学城是如何决定教学内容的?优达学城的合作伙伴有哪些?

    优达学城与 NVIDIA 合作开发了计算机视觉纳米学位,NVIDIA 是一家高端深度学习和机器人公司,其工作依赖于场景理解和机器人本地化的计算机视觉技术。我们还与 Affectiva 合作,这是一家情感识别技术公司,致力于社交机器人和情感智能系统的发展。

  • 从这个纳米学位毕业后,我会为哪些工作做好准备?

    该纳米学位会让你的机器学习与深度学习技能得以拓展,它不会让你为某一特定工作做好准备,但会塑造你在计算机视觉领域的技能。这些技能可以被用于图像视频处理、自动车辆、手机应用等等。

    报名与入学
  • 如何加入课程?

    课程将定期开放报名,无需申请。在课程开放报名期间,点击“立即加入”按钮,付款成功后,即可加入最近开课班次。你所加入的班次开课后,即可开始学习。

  • 支付学费后,我可以马上开始学习吗?

    每个班次有固定的开课时间,你所加入的班次开课后,即可开始学习。

  • 该纳米学位有哪些先修要求?

    在加入本纳米学位之前,我们建议你已掌握机器学习相关知识。此外,你还需要以下知识:

    中级 Python 编程知识,包括:

    • 字符串、数字和变量
    • 陈述、运算符和表达式
    • 列表、元组和字典
    • 条件和循环
    • 生成器和解析式
    • 程序、对象、模块和库
    • 排查和调试
    • 调查和记录
    • 解决问题
    • 算法和数据结构

    撰写基础 shell 脚本:

    • 通过命令行运行程序
    • 排查错误信息和反馈
    • 配置环境变量
    • 建立远程连接

    基础统计知识,包括:

    • 总体和样本
    • 均值、中值和众数
    • 标准误差
    • 变异与标准差
    • 正态分布

    中级微分和线性代数知识,包括:

    • 导数与积分
    • 级数展开
    • 通过特征向量和特征值进行矩阵运算
  • 我不满足先修要求,可以做些什么?

    根据你想学习的领域,我们向你推荐以下纳米学位,帮助你做好准备。包括:

    纳米学位条款
  • 该纳米学位的课程结构是怎样的?

    计算机视觉纳米学位由 (1) 个学期组成,每学期为期 (4) 个月。学期有固定的开课与结束日期。学员需要完成学期中的全部实战项目,方可顺利毕业。该纳米学位中的每一个实战项目都会由优达学城的审阅专家审阅,并提供个性化的反馈。如果你没有成功通过某一项目,你会被要求重新修改并提交项目,直至顺利通过。

  • 该纳米学位的课程时长是多久?

    该纳米学位的课程访问时长如上所述。每学期结束后,如果你还没有通过全部项目,可以获得 4 周的宽限期来完成这些项目。在宽限期内通过全部项目,你仍可以顺利毕业并获得证书。你最多只可获得一次宽限期,如果 4 周宽限期过后,你仍未通过全部项目,你将被移出课程,并失去访问课程内容的权限。被移出课程后,你需要重新支付学费,方可重新加入课程。

    软硬件设备
  • 在该纳米学位中,我需要使用哪些软件及其版本?

    你将需要一台能够正常上网的计算机(大部分 Windows、OS X 和 Linux 版本都适用),并需要管理员账户权限来安装程序,我们将为你提供安装必要软件包的指导说明。如果你的电脑无法运行深度学习,不用担心,我们提供了包含 GPU 的在线虚拟环境供你使用。

    其他问题
  • 开课后发现课程不适合自己怎么办?

    开课后 7 天内,你可以点击这里向我们申请无理由退款。我们将在 7 个工作日内,将实际支付金额退款至原付款渠道。

  • 支付学费后,可以开具发票吗?

    当然可以,在开课 7 天后,你可以点击这里申请发票。

  • 如果还有其他问题怎么办?

    你可以点击这里提交问题,我们会为你提供帮助。

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