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MathWorks Computer Vision Engineer Certificat Professionnel
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MathWorks Computer Vision Engineer Certificat Professionnel

Advance your career with computer vision skills. Learn and apply the computer vision skills needed to effectively address real-world challenges experienced across many industries.

Sam Jones
Amanda Wang
Isaac Bruss

Instructeurs : Sam Jones

3 160 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez une qualification professionnelle qui traduit votre expertise
4.8

(52 avis)

niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
2 mois
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Automatically extract information from images

  • Detect and track objects in images and videos

  • Apply the full deep-learning workflow to computer vision challenges

  • Export models to common formats like Tensorflow or PyTorch

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : MATLAB
  • Catégorie : Image Processing
  • Catégorie : Image Classification
  • Catégorie : Machine Learning Methods
  • Catégorie : Anomaly Detection
  • Catégorie : Object Detection
  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Image Analysis
  • Catégorie : Video Processing
  • Catégorie : Data Cleansing
  • Catégorie : Deep Learning
  • Catégorie : Automation
  • Catégorie : Image Segmentation
  • Catégorie : Computer Vision
  • Catégorie : Matlab
  • Catégorie : Algorithms
  • Catégorie : Image Stitching
  • Catégorie : Image Registration
  • Catégorie : Geospatial Information and Technology
  • Catégorie : Applied Machine Learning
  • Catégorie : Data Transformation
  • Catégorie : Data Analysis
  • Catégorie : Performance Tuning
  • Catégorie : Data Visualization
  • Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
  • Catégorie : Data Manipulation
  • Catégorie : Artificial Intelligence (AI)
  • Catégorie : Application Deployment
  • Catégorie : Data Synthesis
  • Catégorie : Predictive Modelling
  • Catégorie : image classification
  • Catégorie : Supervised Learning
  • Catégorie : Visualization (Computer Graphics)
  • Catégorie : 3D Modeling
  • Catégorie : Spatial Analysis
  • Catégorie : region analysis
  • Catégorie : image filtering
  • Catégorie : Motion Detection
  • Catégorie : Optical Flow
  • Catégorie : Tracking
  • Catégorie : Artificial Neural Networks
  • Catégorie : Data Store
  • Catégorie : Data Analysis Software
  • Catégorie : video processing
  • Catégorie : Engineering Calculations
  • Catégorie : Data Structures
  • Catégorie : Quantitative Research
  • Catégorie : Data Import/Export
  • Catégorie : Spatial Data Analysis

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais

Certificat professionnel - 9 séries de cours

Ce que vous apprendrez

  • Perform analysis on a variety of common image datatypes & recognize their strengths and limitations

  • Detect objects and regions of interest using intensity-based & color-based image segmentation

  • Improve image contrast using a variety of modern algorithms for different use-cases, such as low light or fog

  • Complete a project where you analyze Antarctic ice melt in satellite images

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Matlab
Catégorie : Image Processing
Catégorie : Algorithms
Catégorie : Image Segmentation
Catégorie : Computer Vision
Catégorie : Data Structures
Catégorie : Quantitative Research
Catégorie : Data Import/Export
Catégorie : Image Analysis
Catégorie : Spatial Data Analysis

Ce que vous apprendrez

  • Use segmentation to detect and analyze regions of interest in images & video

  • Apply spatial filters and morphological operators to improve segmentation & remove noise

  • Segment & analyze 3D images, such as MRI images of a brain

  • Use interactive tools to quickly test a variety of segmentation approaches & automatically generate code for reuse

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Cleansing
Catégorie : Matlab
Catégorie : Predictive Modelling
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : image classification
Catégorie : Supervised Learning
Catégorie : Computer Vision
Catégorie : Visualization (Computer Graphics)
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Object Detection
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Image Analysis
Automating Image Processing

Automating Image Processing

COURS 313 heures

Ce que vous apprendrez

  • Apply image processing algorithms to large sets of images & verify your algorithms generalize to new images

  • Apply image processing algorithms to video files

  • Analyze your image & video processing results, including calculating statistics like average area & identifying outliers

  • Complete a specialization-level project where you will detect cars in a noisy video

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Matlab
Catégorie : Image Processing
Catégorie : Algorithms
Catégorie : Image Stitching
Catégorie : Image Registration
Catégorie : Computer Vision
Catégorie : Geospatial Information and Technology
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Anomaly Detection
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Image Analysis

Ce que vous apprendrez

  • Use common algorithms for feature detection, extraction, & matching

  • Perform image registration by identifying control points & estimating geometric transformations

  • Complete a final project where you stitch together images from NASA’s Mars Curiosity Rover

  • Combine images with image stitching to create panorama images

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Matlab
Catégorie : Image Processing
Catégorie : Data Store
Catégorie : Automation
Catégorie : Computer Vision
Catégorie : Anomaly Detection
Catégorie : Object Detection
Catégorie : Data Analysis Software
Catégorie : Image Analysis
Catégorie : video processing
Catégorie : Engineering Calculations

Ce que vous apprendrez

  • Prepare data and create features for classifying images

  • Train & evaluate models to classify images using

  • Train & evaluate object detection machine learning models

  • Customize model training for different applications using cost matrices

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : Matlab
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : image classification
Catégorie : Supervised Learning
Catégorie : Computer Vision
Catégorie : Artificial Intelligence (AI)
Catégorie : Machine Learning Methods
Catégorie : Image Analysis

Ce que vous apprendrez

  • Use pre-trained deep neural networks like YOLO to perform object detection

  • Use optical flow to detect motion & moving objects

  • Perform multi-object tracking to count, track, & determine the direction of objects

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : Matlab
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Motion Detection
Catégorie : Computer Vision
Catégorie : Visualization (Computer Graphics)
Catégorie : Optical Flow
Catégorie : Object Detection
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Image Analysis
Catégorie : Tracking

Ce que vous apprendrez

  • Develop a strong foundation in deep learning for image analysis

  • Retrain common models like GoogLeNet and ResNet for specific applications

  • Investigate model behavior to identify errors, determine potential fixes, and improve model performance

  • Complete a real-world project to practice the entire deep learning workflow

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : 3D Modeling
Catégorie : Matlab
Catégorie : Image Processing
Catégorie : Spatial Analysis
Catégorie : Image Segmentation
Catégorie : Computer Vision
Catégorie : region analysis
Catégorie : image filtering
Catégorie : Visualization (Computer Graphics)
Catégorie : Image Analysis

Ce que vous apprendrez

  • Retrain popular YOLO deep learning models for your applications

  • Visualize results to gain insights into model performance

  • Evaluate detection models by examining both class and location accuracy.

  • Analyze labeled images to identify and fix potential data shortcomings

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Cleansing
Catégorie : Matlab
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : Computer Vision
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Object Detection
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Image Analysis

Ce que vous apprendrez

  • Train and calibrate specialized models known as anomaly detectors

  • Generate synthetic training images for situations where acquiring more data is expensive or impossible

  • Use AI-assisted auto-labeling to save time and money

  • Import models from 3rd party tools like PyTorch and export your model outside of MATLAB

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : Matlab
Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Computer Vision
Catégorie : Artificial Intelligence (AI)
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Anomaly Detection
Catégorie : Image Analysis
Catégorie : Application Deployment
Catégorie : Data Synthesis

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Instructeurs

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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
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