이 강좌에 대하여

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학습자 경력 결과

40%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

43%

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 4개 강좌 중 1번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계

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

완료하는 데 약 30시간 필요
영어

배울 내용

  • 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

귀하가 습득할 기술

Computer VisionTensorflowMachine Learning

학습자 경력 결과

40%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

43%

가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음

12%

가 급여 인상 또는 승진 성취
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영어

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deeplearning.ai

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up96%(28,077개의 평가)Info
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1

완료하는 데 6시간 필요

A New Programming Paradigm

완료하는 데 6시간 필요
4개 동영상 (총 16분), 5 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
4개의 동영상
A primer in machine learning3m
The ‘Hello World’ of neural networks5m
Working through ‘Hello World’ in TensorFlow and Python3m
5개의 읽기 자료
Before you begin: TensorFlow 2.0 and this course10m
From rules to data10m
Try it for yourself10m
Introduction to Google Colaboratory10m
Week 1 Resources10m
1개 연습문제
Week 1 Quiz
2

2

완료하는 데 7시간 필요

Introduction to Computer Vision

완료하는 데 7시간 필요
7개 동영상 (총 15분), 6 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
7개의 동영상
An Introduction to computer vision2m
Writing code to load training data2m
Coding a Computer Vision Neural Network2m
Walk through a Notebook for computer vision3m
Using Callbacks to control training1m
Walk through a notebook with Callbacks1m
6개의 읽기 자료
Exploring how to use data10m
The structure of Fashion MNIST data10m
See how it's done10m
Get hands-on with computer vision1시간
See how to implement Callbacks10m
Week 2 Resources10m
1개 연습문제
Week 2 Quiz
3

3

완료하는 데 8시간 필요

Enhancing Vision with Convolutional Neural Networks

완료하는 데 8시간 필요
6개 동영상 (총 19분), 6 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
6개의 동영상
What are convolutions and pooling?2m
Implementing convolutional layers1m
Implementing pooling layers4m
Improving the Fashion classifier with convolutions4m
Walking through convolutions3m
6개의 읽기 자료
Coding convolutions and pooling layers10m
Learn more about convolutions10m
Getting hands-on, your first ConvNet10m
Try it for yourself1시간
Experiment with filters and pools1시간
Week 3 Resources10m
1개 연습문제
Week 3 Quiz
4

4

완료하는 데 9시간 필요

Using Real-world Images

완료하는 데 9시간 필요
9개 동영상 (총 27분), 10 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
9개의 동영상
Understanding ImageGenerator4m
Defining a ConvNet to use complex images2m
Training the ConvNet with fit_generator2m
Walking through developing a ConvNet2m
Walking through training the ConvNet with fit_generator3m
Adding automatic validation to test accuracy4m
Exploring the impact of compressing images3m
A conversation with Andrew1m
10개의 읽기 자료
Explore an impactful, real-world solution10m
Designing the neural network10m
Train the ConvNet with ImageGenerator10m
Exploring the solution10m
Training the neural network10m
Experiment with the horse or human classifier1시간
Get hands-on and use validation30m
Get Hands-on with compacted images30m
Week 4 Resources10m
Wrap up10m
1개 연습문제
Week 4 Quiz

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