In this capstone, learners will apply their deep learning knowledge and expertise to a real world challenge. They will use a library of their choice to develop and test a deep learning model. They will load and pre-process data for a real problem, build the model and validate it. Learners will then present a project report to demonstrate the validity of their model and their proficiency in the field of Deep Learning.
Ce cours fait partie de la Nombre de IBM AI Engineering Certificat Professionnel
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À propos de ce cours
59,048 consultations récentes
Certificat partageable
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Cours 6 sur 6 dans le
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau avancé
Approx. 16 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Anglais
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IBM
IBM offers a wide range of technology and consulting services; a broad portfolio of middleware for collaboration, predictive analytics, software development and systems management; and the world's most advanced servers and supercomputers. Utilizing its business consulting, technology and R&D expertise, IBM helps clients become "smarter" as the planet becomes more digitally interconnected. IBM invests more than $6 billion a year in R&D, just completing its 21st year of patent leadership. IBM Research has received recognition beyond any commercial technology research organization and is home to 5 Nobel Laureates, 9 US National Medals of Technology, 5 US National Medals of Science, 6 Turing Awards, and 10 Inductees in US Inventors Hall of Fame.
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
3 heures pour terminer
Module 1 - Loading Data
In this module, you will get introduced to the problem that we will try to solve throughout the course. You will also learn how to load the image dataset, manipulate images, and visualize them.
3 heures pour terminer
4 vidéos (Total 8 min)
4 vidéos
Introduction2 min
Choose One Library Only (PyTorch or Keras)41s
1.0 Loading data.1 min
Keras Stream3 min
3 exercices pour s'entraîner
Opt-in to receive your badge!
Download Data10 min
Loading Data with Keras30 min
3 heures pour terminer
Module 2
In this Module, you will mainly learn how to process image data and prepare it to build a classifier using pre-trained models.
3 heures pour terminer
1 vidéo (Total 2 min)
1 vidéo
2 exercices pour s'entraîner
Data loader PyTorch15 min
Data Preparation with Keras30 min
3 heures pour terminer
Module 3
In this Module, in the PyTorch part, you will learn how to build a linear classifier. In the Keras part, you will learn how to build an image classifier using the ResNet50 pre-trained model.
3 heures pour terminer
1 vidéo (Total 2 min)
1 vidéo
2 exercices pour s'entraîner
Linear Classifier PyTorch10 min
Building a Classifier with Pre-Trained Models30 min
7 heures pour terminer
Module 4
In this Module, in the PyTorch part, you will complete a peer review assessment where you will be asked to build an image classifier using the ResNet18 pre-trained model. In the Keras part, for the peer review assessment, you will be asked to build an image classifier using the VGG16 pre-trained model and compare its performance with the model that we built in the previous Module using the ResNet50 pre-trained model.
7 heures pour terminer
1 vidéo (Total 3 min), 1 lecture, 2 quiz
1 vidéo
1 lecture
Peer Review Instruction10 min
Avis
Meilleurs avis pour AI CAPSTONE PROJECT WITH DEEP LEARNING
par DO26 mai 2020
I like the flexibility to pick our framework for the project i wish the kers one were a little bit more challenging
par RB22 mai 2020
A very nice project based course to get hands on experience with deep learning and transfer learning.
par SK6 mai 2020
The Course is good, The labs were crashing which were causing lot of issues in completing the course
par RB3 juin 2020
Putting in practice what I learned and experienced positive results was very satisfactory.
À propos du Nombre de IBM AI Engineering Certificat Professionnel
The rapid pace of innovation in Artificial Intelligence (AI) is creating enormous opportunity for transforming entire industries and our very existence. After competing this comprehensive 6 course Professional Certificate, you will get a practical understanding of Machine Learning and Deep Learning.
You will master fundamental concepts of Machine Learning and Deep Learning, including supervised and unsupervised learning. You will utilize popular Machine Learning and Deep Learning libraries such as SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch, and Tensorflow applied to industry problems involving object recognition and Computer Vision, image and video processing, text analytics, Natural Language Processing, recommender systems, and other types of classifiers.
You will be able to scale Machine Learning on Big Data using Apache Spark. You will build, train, and deploy different types of Deep Architectures, including Convolutional Networks, Recurrent Networks, and Autoencoders.
By the end of this Professional Certificate, you will have completed several projects showcasing your proficiency in Machine Learning and Deep Learning, and become armed with skills for a career as an AI Engineer.
Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
- The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
- The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
À quoi ai-je droit si je m'abonne à ce Certificat ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours du Certificat, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
Quelle est la politique de remboursement ?
Si vous vous abonnez, vous bénéficiez d'une période d'essai gratuite de 7 jours, durant laquelle vous pouvez annuler votre abonnement sans pénalité. Ensuite, nous n'accordons plus de remboursements, mais vous pouvez annuler votre abonnement à tout instant. Consultez notre politique de remboursement complète.
Puis-je obtenir des crédits universitaires si je réussis le Cours ?
Ce Cours n'est pas associé à des crédits universitaires, mais certaines universités peuvent décider d'accepter des Certificats de Cours pour des crédits. Vérifiez-le auprès de votre établissement pour en savoir plus. Les Diplômes en ligne et les Certificats Mastertrack™ sur Coursera apportent la possibilité d'obtenir des crédits universitaires.
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.
