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

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8 小時

建議:4 weeks of study, 4-5 hours/week...

英語(English)

字幕:英語(English), 俄語(Russian), 日語

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

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8 小時

建議:4 weeks of study, 4-5 hours/week...

英語(English)

字幕:英語(English), 俄語(Russian), 日語

講師

提供方

deeplearning.ai 徽標

deeplearning.ai

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

內容評分Thumbs Up98%(3,669 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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關於 TensorFlow in Practice 專項課程

Discover the tools software developers use to build scalable AI-powered algorithms in TensorFlow, a popular open-source machine learning framework. In this four-course Specialization, you’ll explore exciting opportunities for AI applications. Begin by developing an understanding of how to build and train neural networks. Improve a network’s performance using convolutions as you train it to identify real-world images. You’ll teach machines to understand, analyze, and respond to human speech with natural language processing systems. Learn to process text, represent sentences as vectors, and input data to a neural network. You’ll even train an AI to create original poetry! AI is already transforming industries across the world. After finishing this Specialization, you’ll be able to apply your new TensorFlow skills to a wide range of problems and projects. Looking for more advanced TensorFlow content? Check out the new TensorFlow: Data and Deployment Specialization....
TensorFlow in Practice

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