À propos de ce cours

661,702 consultations récentes

Résultats de carrière des étudiants

26%

ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours

29%

ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau intermédiaire

Experience in Python coding and high school-level math is required. Prior machine learning or deep learning knowledge is helpful but not required.

Approx. 30 heures pour terminer
Anglais

Ce que vous allez apprendre

  • Learn best practices for using TensorFlow, a popular open-source machine learning framework

  • Build a basic neural network in TensorFlow

  • Train a neural network for a computer vision application

  • Understand how to use convolutions to improve your neural network

Compétences que vous acquerrez

Computer VisionTensorflowMachine Learning

Résultats de carrière des étudiants

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Enseignant

Offert par

Placeholder

deeplearning.ai

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenuThumbs Up96%(29,484 notes)Info
Semaine
1

Semaine 1

6 heures pour terminer

A New Programming Paradigm

6 heures pour terminer
4 vidéos (Total 16 min), 5 lectures, 3 quiz
4 vidéos
A primer in machine learning3 min
The ‘Hello World’ of neural networks5 min
Working through ‘Hello World’ in TensorFlow and Python3 min
5 lectures
Before you begin: TensorFlow 2.0 and this course10 min
From rules to data10 min
Try it for yourself10 min
Introduction to Google Colaboratory10 min
Week 1 Resources10 min
1 exercice pour s'entraîner
Week 1 Quiz
Semaine
2

Semaine 2

7 heures pour terminer

Introduction to Computer Vision

7 heures pour terminer
7 vidéos (Total 15 min), 6 lectures, 3 quiz
7 vidéos
An Introduction to computer vision2 min
Writing code to load training data2 min
Coding a Computer Vision Neural Network2 min
Walk through a Notebook for computer vision3 min
Using Callbacks to control training1 min
Walk through a notebook with Callbacks1 min
6 lectures
Exploring how to use data10 min
The structure of Fashion MNIST data10 min
See how it's done10 min
Get hands-on with computer vision1 h
See how to implement Callbacks10 min
Week 2 Resources10 min
1 exercice pour s'entraîner
Week 2 Quiz
Semaine
3

Semaine 3

8 heures pour terminer

Enhancing Vision with Convolutional Neural Networks

8 heures pour terminer
6 vidéos (Total 19 min), 6 lectures, 3 quiz
6 vidéos
What are convolutions and pooling?2 min
Implementing convolutional layers1 min
Implementing pooling layers4 min
Improving the Fashion classifier with convolutions4 min
Walking through convolutions3 min
6 lectures
Coding convolutions and pooling layers10 min
Learn more about convolutions10 min
Getting hands-on, your first ConvNet10 min
Try it for yourself1 h
Experiment with filters and pools1 h
Week 3 Resources10 min
1 exercice pour s'entraîner
Week 3 Quiz
Semaine
4

Semaine 4

9 heures pour terminer

Using Real-world Images

9 heures pour terminer
9 vidéos (Total 27 min), 10 lectures, 3 quiz
9 vidéos
Understanding ImageGenerator4 min
Defining a ConvNet to use complex images2 min
Training the ConvNet with fit_generator2 min
Walking through developing a ConvNet2 min
Walking through training the ConvNet with fit_generator3 min
Adding automatic validation to test accuracy4 min
Exploring the impact of compressing images3 min
A conversation with Andrew1 min
10 lectures
Explore an impactful, real-world solution10 min
Designing the neural network10 min
Train the ConvNet with ImageGenerator10 min
Exploring the solution10 min
Training the neural network10 min
Experiment with the horse or human classifier1 h
Get hands-on and use validation30 min
Get Hands-on with compacted images30 min
Week 4 Resources10 min
Wrap up10 min
1 exercice pour s'entraîner
Week 4 Quiz

Avis

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