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
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
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. 39 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Chinois (traditionnel), Arabe, Français, Portugais (européen), Chinois (simplifié), Italien, Vietnamien, Coréen, Allemand, Russe, Turc, Anglais, Espagnol, Japonais
Compétences que vous acquerrez
Deep LearningFacial Recognition SystemConvolutional Neural NetworkTensorflowObject Detection and Segmentation
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Niveau intermédiaire
- Intermediate Python skills: basic programming, understanding of for loops, if/else statements, data structures
- A basic grasp of linear algebra & ML
Approx. 39 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Chinois (traditionnel), Arabe, Français, Portugais (européen), Chinois (simplifié), Italien, Vietnamien, Coréen, Allemand, Russe, Turc, Anglais, Espagnol, Japonais
Offert par
deeplearning.ai
DeepLearning.AI is an education technology company that develops a global community of AI talent.
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
11 heures pour terminer
Foundations of Convolutional Neural Networks
Implement the foundational layers of CNNs (pooling, convolutions) and stack them properly in a deep network to solve multi-class image classification problems.
11 heures pour terminer
12 vidéos (Total 140 min), 6 lectures, 5 quiz
10 heures pour terminer
Deep Convolutional Models: Case Studies
Discover some powerful practical tricks and methods used in deep CNNs, straight from the research papers, then apply transfer learning to your own deep CNN.
10 heures pour terminer
14 vidéos (Total 127 min), 1 lecture, 4 quiz
10 heures pour terminer
Object Detection
Apply your new knowledge of CNNs to one of the hottest (and most challenging!) fields in computer vision: object detection.
10 heures pour terminer
14 vidéos (Total 110 min), 3 lectures, 4 quiz
9 heures pour terminer
Special Applications: Face recognition & Neural Style Transfer
Explore how CNNs can be applied to multiple fields, including art generation and face recognition, then implement your own algorithm to generate art and recognize faces!
9 heures pour terminer
11 vidéos (Total 75 min), 5 lectures, 4 quiz
Avis
Meilleurs avis pour CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS
par AR11 juil. 2020
I really enjoyed this course, it would be awesome to see al least one training example using GPU (maybe in Google Colab since not everyone owns one) so we could train the deepest networks from scratch
par RS11 déc. 2019
Great Course Overall One thing is that some videos are not edited properly so Andrew repeats the same thing, again and again, other than that great and simple explanation of such complicated tasks.
par OA3 sept. 2020
Great course. Easy to understand and with very synthetized information on the most relevant topics, even though some videos repeat information due to wrong edition, everything is still understandable.
par AG12 janv. 2019
Great course for kickoff into the world of CNN's. Gives a nice overview of existing architectures and certain applications of CNN's as well as giving some solid background in how they work internally.
À propos du Spécialisation Deep Learning
The Deep Learning Specialization is a foundational program that will help you understand the capabilities, challenges, and consequences of deep learning and prepare you to participate in the development of leading-edge AI technology.
Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
Une aide financière est-elle possible ?
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.
