课程主页: https://www.coursera.org/learn/ml-computer-vision
在当今这个数字化和科技迅猛发展的时代，计算机视觉作为人工智能的重要分支，正在不断吸引着越来越多的关注。《机器学习与计算机视觉》课程作为Coursera提供的工程与科学计算机视觉专项课程的第二部分，为我们呈现了计算机视觉的两个最常见应用：图像分类和物体检测。
### 课程概述
本课程深入探讨机器学习的完整工作流程，从数据准备开始，到结果评估结束。您将学习如何训练机器学习模型，来有效分类街道标志的图像，并检测材料缺陷。课程使用MATLAB作为主要工具，MATLAB是处理图像和数据分析的首选平台。
### 课程大纲
1. **使用机器学习进行图像分类**：学习如何应用机器学习算法来对图像进行分类。
2. **使用特征包进行图像分类**：掌握特征提取和处理，以提高分类精度。
3. **评估分类模型**：了解如何评估和优化模型的表现。
4. **使用机器学习进行物体检测**：练习如何应用机器学习技术来检测图像中的物体。
### 课程评价
这门课程内容丰富，理论与实践相结合，适合对计算机视觉领域感兴趣的学生和专业人士。通过实际演练，学员能够有效应用所学知识并获取实战经验。特别是课程中对MATLAB的使用非常有助于加深对图像处理的理解。
### 推荐理由
如果您希望提升自己的机器学习和计算机视觉技能，这门课程无疑是一个极好的选择。无论您是想要进入这一领域的新手，还是已经有一定基础的专业人士，这门课程都能够为您提供实用的技能和知识。
总之，《机器学习与计算机视觉》是一门不可多得的课程，值得广大技术爱好者去学习。如果你想在这个充满机遇的领域中获得竞争优势，赶快加入这门课程吧！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/ml-computer-vision