In the fourth course of the Deep Learning Specialization, you will understand how computer vision has evolved and become familiar with its exciting applications such as autonomous driving, face recognition, reading radiology images, and more.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Deep Learning
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Spécialisation Deep Learningdeeplearning.aiÀ propos de ce cours
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Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Certificat partageable
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100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Cours 4 sur 5 dans le
Niveau intermédiaire
Intermediate Python skills: basic programming, understanding of for loops, if/else statements, data structures
A basic grasp of linear algebra & ML
Approx. 36 heures pour terminer
Anglais
Compétences que vous acquerrez
- Deep Learning
- Facial Recognition System
- Convolutional Neural Network
- Tensorflow
- Object Detection and Segmentation
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Niveau intermédiaire
Intermediate Python skills: basic programming, understanding of for loops, if/else statements, data structures
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Anglais
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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
10 heures pour terminer
Foundations of Convolutional Neural Networks
10 heures pour terminer
12 vidéos (Total 140 min), 6 lectures, 5 quiz
9 heures pour terminer
Deep Convolutional Models: Case Studies
9 heures pour terminer
14 vidéos (Total 127 min), 2 lectures, 4 quiz
9 heures pour terminer
Object Detection
9 heures pour terminer
14 vidéos (Total 110 min), 3 lectures, 4 quiz
9 heures pour terminer
Special Applications: Face recognition & Neural Style Transfer
9 heures pour terminer
11 vidéos (Total 75 min), 4 lectures, 4 quiz
Avis
- 5 stars87,74 %
- 4 stars10,36 %
- 3 stars1,43 %
- 2 stars0,28 %
- 1 star0,17 %
Meilleurs avis pour CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS
par AM5 mai 2019
A big thank you to Professor Andrew and his team for structuring this course and introducing the world of ConvNets to me. I found the video lectures easy to understand and the exercises intriguing.
par EB2 nov. 2017
Wonderful course. Covers a wide array of immediately appealing subjects: from object detection to face recognition to neural style transfer, intuitively motivate relevant models like YOLO and ResNet.
par DG13 févr. 2018
Too much hand-holding during assignments, although still very good directions. Obviously the issue with the final programming assignment needs to be addressed. Fantastic lecture material, as always.
par JM19 sept. 2020
Excellent, solid insights into working of models as well as providing references to the original work. THe assignments give practical examples of models one might want to implement for their own use.
À propos du Spécialisation Deep Learning
Foire Aux Questions
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