Der Kurs Deep Learning for Image Processing and Transformers vermittelt fundierte Kenntnisse in modernen Deep-Learning-Techniken für die Bildverarbeitung.
Zu den Hauptthemen gehören Convolutional Neural Networks (CNNs), die für die Erkennung und Klassifizierung von Bildern verwendet werden, und fortgeschrittene Architekturen wie ResNet und EfficientNet. Der Kurs deckt auch Techniken zur Bildsegmentierung und -generierung ab, darunter GANs und Autoencoder.