课程链接: https://www.coursera.org/learn/deep-learning-computer-vision
近年来，随着人工智能的飞速发展，计算机视觉成为了研究的热点领域。Coursera上的《Deep Learning Applications for Computer Vision》课程，全面介绍了从传统方法到深度学习在图像识别与处理中的应用，为学习者提供了极佳的学习平台。课程内容丰富，涵盖了基础背景、经典计算机视觉工具、图像分类、神经网络以及卷积神经网络等核心知识点。
在课程中，首先让我对计算机视觉的基本任务和应用有了清晰的了解。接着，深入学习了传统的图像处理技术，如卷积操作和特征检测算法，为理解深度学习提供了坚实基础。随后，通过对比传统方法与深度学习的不同，掌握了神经网络的基本结构与工作原理。
课程的亮点在于丰富的实操教程，采用TensorFlow实践，帮助我亲手构建、训练和应用模型，极大地提升了我的实践能力。特别是在卷积神经网络部分，详细讲解了模型的参数调整，为提升模型性能提供了实用技巧。
总体而言，这门课程内容系统，讲解详尽，非常适合对计算机视觉感兴趣的学习者，无论是初学者还是有一定基础的开发者，都能收获颇丰。强烈推荐给希望掌握深度学习在图像识别中的应用的朋友们！
课程链接: https://www.coursera.org/learn/deep-learning-computer-vision