应用人工智能：计算机视觉和图像分析
本课程是Microsoft Azure ExpertTrack上高级AI的一部分，可帮助您发展AI和机器学习技能，并为相关的Microsoft Microcredentials做好准备。
当我们查看图像时，我们能够根据所看到的挑选含义。当计算机提供图像时，除非我们使用计算机视觉，这是提取信息并了解视觉世界的一种方法，通常不会看到它。
在本课程中，您将了解所有有关图像分析技术以及计算机视觉在AI中很重要的信息。您将探索经典的图像分析技术，例如边缘检测，分水岭和距离转换，以及K-均值聚类，以增加您对该AI组件的了解。
探索图像分析的演变
您将学习图像分析的演变，以了解AI领域的背景。
在课程结束时，您将能够比较古典和深度学习对象分类技术，并将其应用于现代AI技术。
使用OpenCV和Microsoft认知工具包进行细分图像
您将使用OpenCV和Microsoft认知工具包获得动手经验，以将图像细分为有意义的部分，并进一步增强您对计算机视觉的了解。
在OPENCV中，您将学习如何实现经典图像分析算法，还将了解如何训练模型以使用传输学习和Microsoft Resnet进行语义细分。这些是可转移的技能，您将在AI中处理计算机视觉时一次又一次使用。
您将介绍什么主题？
- 当前图像分割技术
- 图像功能和经典分割技术
- 对象分类和检测
- 深图像分割
证明你的工作已经准备好
突出显示您获得的新的，与工作相关的技能，并通过熟练的，特定于行业的数字证书来补充现有资格 - 以及专家轨道中的每门课程。
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学习您选择的行业或主题中的最新信息。
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完成每门课程并通过评估。
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接收由教育组织验证的证书。
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通过学习成果给雇主留下深刻的印象，您可以添加到简历中。
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使您的职业梦想成为现实。
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这是谁获得认可的？
本课程已获得Microsoft的认可
在本课程中学习
在课程的每一步中，您都可以遇到其他学习者，分享您的想法并在评论中进行积极的讨论。
您将实现什么？
在课程结束时，您将能够...
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应用经典的图像分析技术，例如边缘检测，分水岭和距离转换以及K-均值聚类以分割基本数据集。
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使用OPENCV库实现经典图像分析算法。
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比较经典和深度学习的对象分类技术。
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将Microsoft Resnet（一种深卷积神经网络（CNN））应用于使用Microsoft认知工具包的对象分类。
谁是课程？
本课程适用于对计算机视觉感兴趣的任何人，并了解图像处理的基础知识。
谁开发了课程？
CloudSwyft Global Systems，Inc。
CloudSwyft与全球顶级技术公司合作，在整个现代工作场所提供尖端的数字技能学习。
今天开始学习 - 免费7天试用
免费试用后，您可以：
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支付$ 39每月继续学习
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完全控制您的订阅；您可以随时取消
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按照自己的步调工作，并在每个阶段设置自己的截止日期
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仅在学习时付款；完成后，订阅将自动取消
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完成在线评估以测试您的知识并证明您的技能
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赚取数字课程证书和最终奖励，您可以与潜在雇主和您的专业网络分享这些奖项
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即使在订阅结束后，还可以访问您完成的课程内容
在FutureLearn上学习
您的学习，规则
- 课程分为几周，活动和步骤，以帮助您跟踪学习
- 通过咬合大小的视频，长效文章，音频和实践活动的混合方式学习
- 通过使用进度页面来跟踪您的步骤完成和评估分数来保持动力
加入全球教室
- 体验社会学习的力量，并受到国际学习者网络的启发
- 在课程的每一步中，与同龄人和课程教育者分享想法
- 通过阅读，@ing，喜欢，书签和回复他人的评论来加入对话
绘制您的进度
- 当您完成课程时，请使用通知和进度页面来指导您的学习
- 每当您准备就绪时，将每个步骤都标记为完成，您就可以控制
- 完成90％的课程步骤和所有评估以赢得您的证书
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