The Computer Vision specialization takes you from the foundations of computer vision to the cutting edge of multimodal AI. Whether you're just starting out or looking to deepen your expertise, you'll gain the skills to build intelligent systems that interpret and generate visual data—just like today’s most advanced AI models.
Spécialisation Computer Vision
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Spécialisation Computer Vision
Computer Vision from Fundamentals to Advanced. Learn how machines interpret the visual world.
Instructeur : Tom Yeh
Inclus avec 
Approfondissez votre connaissance d’un sujet
(5 avis)
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
1 mois à raison de 10 heures par semaine
Planning flexible
Obtenir une qualification professionnelle
Partagez votre expertise avec les employeurs
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(5 avis)
niveau Intermédiaire
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1 mois à raison de 10 heures par semaine
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Ce que vous apprendrez
Build a strong foundation in how machines perceive and analyze visual information.
Train deep learning systems for tasks such as image classification and segmentation.
Discover how transformers, Vision Transformers (ViT), CLIP, and diffusion models are reshaping the future of AI.
Explore "by hand" the core principles of image processing, feature extraction, and classical vision techniques.
Vue d'ensemble
Compétences que vous acquerrez
Ce qui est inclus
Certificat partageable
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Enseigné en Anglais
Récemment mis à jour !
août 2025
65 exercices pratiques
Améliorez votre expertise en la matière
- Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
- Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
- Développez une compréhension approfondie de concepts clés
- Obtenez un certificat professionnel auprès de University of Colorado Boulder
Spécialisation - série de 3 cours
Ce que vous apprendrez
Understand the fundamental principles and algorithms of classical computer vision.
Apply deep learning models to various computer vision tasks.
Evaluate and implement computer vision solutions for real-world applications.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Computer Vision
Catégorie : Image Analysis
Catégorie : Linear Algebra
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : Computational Thinking
Catégorie : Computer Graphics
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Probability Distribution
Catégorie : Data Ethics
Ce que vous apprendrez
Improve model performance and training stability using multilayer perceptrons (MLPs) and applying normalization techniques.
Implement autoencoders for unsupervised feature learning and design Generative Adversarial Networks (GANs) to generate synthetic images.
Train convolutional neural networks (CNNs) for image classification tasks, understanding how layers extract spatial features from visual data.
Apply advanced architectures like ResNet for deep image recognition and U-Net for image segmentation.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Unsupervised Learning
Catégorie : Artificial Intelligence
Ce que vous apprendrez
Apply Nonlinear Support Vector Machines (NSVMs) and Fourier transforms to analyze and process visual data.
Use probabilistic reasoning and implement Recurrent Neural Networks (RNNs) to model temporal sequences and contextual dependencies in visual data.
Explain the principles of transformer architectures and how Vision Transformers (ViT) perform image classification and visual understanding tasks.
Implement CLIP for multimodal learning, and utilize diffusion models to generate high-fidelity images.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Linear Algebra
Obtenez un certificat professionnel
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Préparer un diplôme
Ce site Spécialisation fait partie du (des) programme(s) diplômant(s) suivant(s) proposé(s) par University of Colorado Boulder. Si vous êtes admis et que vous vous inscrivez, les cours que vous avez suivis peuvent compter pour l'apprentissage de votre diplôme et vos progrès peuvent être transférés avec vous.¹
Instructeur
Offert par
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’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.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
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