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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Offert par
Spécialisation Deep Learningdeeplearning.aiÀ propos de ce cours
592 354 consultations récentes
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. 41 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 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
A basic grasp of linear algebra & ML
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Anglais
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Offert par
deeplearning.ai
DeepLearning.AI is an education technology company that develops a global community of AI talent.
Programme de 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), 2 lectures, 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), 4 lectures, 4 quiz
Avis
- 5 stars87,72 %
- 4 stars10,38 %
- 3 stars1,43 %
- 2 stars0,28 %
- 1 star0,17 %
Meilleurs avis pour CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS
par DT31 janv. 2018
The content is not as high quality as the previous courses. Im still fuzzy on some of the material. But this is still world class, please accept my gratitude for this unprecedentedly great content!
par FT6 avr. 2021
Very good introduction to programming convolutional neural networks. Although the models and functions needed are complicated ,this course takes you by the hand and introduces to all these wild ideas
par AL2 juin 2018
The videos were very good. I came into the course knowing a bit from doing my own readings and the material covered in the course really helped me understand how convolutional neural networks work.
par YY23 sept. 2020
Very exciting courses. Everything explained carefully but easily to understand. Great courses. This course really help me a lot on my journey to learn deeper about deep learning. Thank you very much.
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 Étudiants.
