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.
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심층 학습 특화 과정deeplearning.ai이 강좌에 대하여
최근 조회 796,382회
학습자 경력 결과
36%
가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함
37%
가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
12%
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 5개 강좌 중 4번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
- Intermediate Python skills: basic programming, understanding of for loops, if/else statements, data structures
- A basic grasp of linear algebra & ML
완료하는 데 약 35시간 필요
영어
자막: 중국어 (번체자), 아랍어, 프랑스어, 포르투갈어 (유럽), 중국어 (간체자), 이탈리아어, 베트남어, 한국어, 독일어, 러시아어, 터키어, 영어, 스페인어, 일본어
귀하가 습득할 기술
Deep LearningFacial Recognition SystemConvolutional Neural NetworkTensorflowObject Detection and Segmentation
학습자 경력 결과
36%
가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함
37%
가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
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중급 단계
- 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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영어
자막: 중국어 (번체자), 아랍어, 프랑스어, 포르투갈어 (유럽), 중국어 (간체자), 이탈리아어, 베트남어, 한국어, 독일어, 러시아어, 터키어, 영어, 스페인어, 일본어
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deeplearning.ai
DeepLearning.AI is an education technology company that develops a global community of AI talent.
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 9시간 필요
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.
완료하는 데 9시간 필요
12개 동영상 (총 140분), 7 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
완료하는 데 9시간 필요
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.
완료하는 데 9시간 필요
14개 동영상 (총 128분), 1 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
완료하는 데 9시간 필요
Object Detection
Apply your new knowledge of CNNs to one of the hottest (and most challenging!) fields in computer vision: object detection.
완료하는 데 9시간 필요
14개 동영상 (총 111분), 3 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
완료하는 데 8시간 필요
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!
완료하는 데 8시간 필요
11개 동영상 (총 76분), 5 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
검토
CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS의 최상위 리뷰
AR 제공2020년 7월 11일
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
OA 제공2020년 9월 3일
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.
SH 제공2019년 8월 5일
Great content in lectures! Automatic graders for programming assignments can be tricky, and set to old versions of tf sometimes, but answers to these issues are readily found in the discussion forums.
RK 제공2019년 9월 1일
This is very intensive and wonderful course on CNN. No other course in the MOOC world can be compared to this course's capability of simplifying complex concepts and visualizing them to get intuition.
심층 학습 특화 과정 정보
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.
자주 묻는 질문
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