이 강좌에 대하여

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 20시간 필요
영어

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

12%

가 급여 인상 또는 승진 성취
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
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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 20시간 필요
영어

제공자:

deeplearning.ai

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up95%(55,795개의 평가)Info
1

1

완료하는 데 6시간 필요

Foundations of Convolutional Neural Networks

완료하는 데 6시간 필요
12개 동영상 (총 140분), 4 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
2

2

완료하는 데 5시간 필요

Deep convolutional models: case studies

완료하는 데 5시간 필요
11개 동영상 (총 99분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
3

3

완료하는 데 4시간 필요

Object detection

완료하는 데 4시간 필요
10개 동영상 (총 85분), 2 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
4

4

완료하는 데 5시간 필요

Special applications: Face recognition & Neural style transfer

완료하는 데 5시간 필요
11개 동영상 (총 76분), 3 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트

검토

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