課程信息

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學生職業成果

13%

通過此課程獲得實實在在的工作福利

10%

加薪或升職
可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線
立即開始,按照自己的計劃學習。
第 2 門課程(共 4 門)
可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
中級

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

完成時間大約為26 小時
英語(English)

您將學到的內容有

  • 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

您將獲得的技能

Inductive TransferAugmentationDropoutsMachine LearningTensorflow

學生職業成果

13%

通過此課程獲得實實在在的工作福利

10%

加薪或升職
可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線
立即開始,按照自己的計劃學習。
第 2 門課程(共 4 門)
可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
中級

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

完成時間大約為26 小時
英語(English)

講師

提供方

Placeholder

deeplearning.ai

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

內容評分Thumbs Up97%(8,454 個評分)Info
1

1

完成時間為 7 小時

Exploring a Larger Dataset

完成時間為 7 小時
8 個視頻 (總計 18 分鐘), 5 個閱讀材料, 3 個測驗
8 個視頻
A conversation with Andrew Ng1分鐘
Training with the cats vs. dogs dataset2分鐘
Working through the notebook4分鐘
Fixing through cropping49
Visualizing the effect of the convolutions1分鐘
Looking at accuracy and loss1分鐘
Week 1 Wrap up33
5 個閱讀材料
Before you Begin: TensorFlow 2.0 and this Course10分鐘
The cats vs dogs dataset10分鐘
Looking at the notebook10分鐘
What you'll see next10分鐘
What have we seen so far?10分鐘
1 個練習
Week 1 Quiz30分鐘
2

2

完成時間為 7 小時

Augmentation: A technique to avoid overfitting

完成時間為 7 小時
7 個視頻 (總計 14 分鐘), 6 個閱讀材料, 3 個測驗
7 個視頻
Introducing augmentation2分鐘
Coding augmentation with ImageDataGenerator3分鐘
Demonstrating overfitting in cats vs. dogs1分鐘
Adding augmentation to cats vs. dogs1分鐘
Exploring augmentation with horses vs. humans1分鐘
Week 2 Wrap up37
6 個閱讀材料
Image Augmentation10分鐘
Start Coding...10分鐘
Looking at the notebook10分鐘
The impact of augmentation on Cats vs. Dogs10分鐘
Try it for yourself!10分鐘
What have we seen so far?10分鐘
1 個練習
Week 2 Quiz30分鐘
3

3

完成時間為 7 小時

Transfer Learning

完成時間為 7 小時
7 個視頻 (總計 14 分鐘), 5 個閱讀材料, 3 個測驗
7 個視頻
Understanding transfer learning: the concepts2分鐘
Coding transfer learning from the inception mode1分鐘
Coding your own model with transferred features2分鐘
Exploring dropouts1分鐘
Exploring Transfer Learning with Inception1分鐘
Week 3 Wrap up36
5 個閱讀材料
Start coding!10分鐘
Adding your DNN10分鐘
Using dropouts!10分鐘
Applying Transfer Learning to Cats v Dogs10分鐘
What have we seen so far?10分鐘
1 個練習
Week 3 Quiz30分鐘
4

4

完成時間為 7 小時

Multiclass Classifications

完成時間為 7 小時
6 個視頻 (總計 12 分鐘), 5 個閱讀材料, 3 個測驗
6 個視頻
Moving from binary to multi-class classification44
Explore multi-class with Rock Paper Scissors dataset2分鐘
Train a classifier with Rock Paper Scissors1分鐘
Test the Rock Paper Scissors classifier2分鐘
A conversation with Andrew Ng1分鐘
5 個閱讀材料
Introducing the Rock-Paper-Scissors dataset10分鐘
Check out the code!10分鐘
Try testing the classifier10分鐘
What have we seen so far?10分鐘
Wrap up10分鐘
1 個練習
Week 4 Quiz30分鐘

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