이 강좌에 대하여

최근 조회 347,409

학습자 경력 결과

11%

가 급여 인상 또는 승진 성취
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 4개 강좌 중 2번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계

Course 1 of the TensorFlow Specialization, Python coding, and high-school level math are required. ML/DL experience is helpful but not required.

완료하는 데 약 26시간 필요
영어

배울 내용

  • Handle real-world image data

  • Plot loss and accuracy

  • Explore strategies to prevent overfitting, including augmentation and dropout

  • Learn transfer learning and how learned features can be extracted from models

귀하가 습득할 기술

Inductive TransferAugmentationDropoutsMachine LearningTensorflow

학습자 경력 결과

11%

가 급여 인상 또는 승진 성취
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완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
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유동적 마감일
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Course 1 of the TensorFlow Specialization, Python coding, and high-school level math are required. ML/DL experience is helpful but not required.

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영어

제공자:

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deeplearning.ai

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up97%(8,857개의 평가)Info
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완료하는 데 7시간 필요

Exploring a Larger Dataset

완료하는 데 7시간 필요
8개 동영상 (총 18분), 5 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
8개의 동영상
A conversation with Andrew Ng1m
Training with the cats vs. dogs dataset2m
Working through the notebook4m
Fixing through cropping49
Visualizing the effect of the convolutions1m
Looking at accuracy and loss1m
Week 1 Wrap up33
5개의 읽기 자료
Before you Begin: TensorFlow 2.0 and this Course10m
The cats vs dogs dataset10m
Looking at the notebook10m
What you'll see next10m
What have we seen so far?10m
1개 연습문제
Week 1 Quiz30m
2

2

완료하는 데 7시간 필요

Augmentation: A technique to avoid overfitting

완료하는 데 7시간 필요
7개 동영상 (총 14분), 6 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
7개의 동영상
Introducing augmentation2m
Coding augmentation with ImageDataGenerator3m
Demonstrating overfitting in cats vs. dogs1m
Adding augmentation to cats vs. dogs1m
Exploring augmentation with horses vs. humans1m
Week 2 Wrap up37
6개의 읽기 자료
Image Augmentation10m
Start Coding...10m
Looking at the notebook10m
The impact of augmentation on Cats vs. Dogs10m
Try it for yourself!10m
What have we seen so far?10m
1개 연습문제
Week 2 Quiz30m
3

3

완료하는 데 7시간 필요

Transfer Learning

완료하는 데 7시간 필요
7개 동영상 (총 14분), 5 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
7개의 동영상
Understanding transfer learning: the concepts2m
Coding transfer learning from the inception mode1m
Coding your own model with transferred features2m
Exploring dropouts1m
Exploring Transfer Learning with Inception1m
Week 3 Wrap up36
5개의 읽기 자료
Start coding!10m
Adding your DNN10m
Using dropouts!10m
Applying Transfer Learning to Cats v Dogs10m
What have we seen so far?10m
1개 연습문제
Week 3 Quiz30m
4

4

완료하는 데 7시간 필요

Multiclass Classifications

완료하는 데 7시간 필요
6개 동영상 (총 12분), 5 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
6개의 동영상
Moving from binary to multi-class classification44
Explore multi-class with Rock Paper Scissors dataset2m
Train a classifier with Rock Paper Scissors1m
Test the Rock Paper Scissors classifier2m
A conversation with Andrew Ng1m
5개의 읽기 자료
Introducing the Rock-Paper-Scissors dataset10m
Check out the code!10m
Try testing the classifier10m
What have we seen so far?10m
Wrap up10m
1개 연습문제
Week 4 Quiz30m

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