課程信息

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學生職業成果

26%

完成這些課程後已開始新的職業生涯

29%

通過此課程獲得實實在在的工作福利
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 1 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

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

完成時間大約為30 小時
英語(English)

您將學到的內容有

  • 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

您將獲得的技能

Computer VisionTensorflowMachine Learning

學生職業成果

26%

完成這些課程後已開始新的職業生涯

29%

通過此課程獲得實實在在的工作福利
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 1 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

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

完成時間大約為30 小時
英語(English)

講師

提供方

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deeplearning.ai

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

內容評分Thumbs Up96%(29,384 個評分)Info
1

1

完成時間為 6 小時

A New Programming Paradigm

完成時間為 6 小時
4 個視頻 (總計 16 分鐘), 5 個閱讀材料, 3 個測驗
4 個視頻
A primer in machine learning3分鐘
The ‘Hello World’ of neural networks5分鐘
Working through ‘Hello World’ in TensorFlow and Python3分鐘
5 個閱讀材料
Before you begin: TensorFlow 2.0 and this course10分鐘
From rules to data10分鐘
Try it for yourself10分鐘
Introduction to Google Colaboratory10分鐘
Week 1 Resources10分鐘
1 個練習
Week 1 Quiz
2

2

完成時間為 7 小時

Introduction to Computer Vision

完成時間為 7 小時
7 個視頻 (總計 15 分鐘), 6 個閱讀材料, 3 個測驗
7 個視頻
An Introduction to computer vision2分鐘
Writing code to load training data2分鐘
Coding a Computer Vision Neural Network2分鐘
Walk through a Notebook for computer vision3分鐘
Using Callbacks to control training1分鐘
Walk through a notebook with Callbacks1分鐘
6 個閱讀材料
Exploring how to use data10分鐘
The structure of Fashion MNIST data10分鐘
See how it's done10分鐘
Get hands-on with computer vision1小時
See how to implement Callbacks10分鐘
Week 2 Resources10分鐘
1 個練習
Week 2 Quiz
3

3

完成時間為 8 小時

Enhancing Vision with Convolutional Neural Networks

完成時間為 8 小時
6 個視頻 (總計 19 分鐘), 6 個閱讀材料, 3 個測驗
6 個視頻
What are convolutions and pooling?2分鐘
Implementing convolutional layers1分鐘
Implementing pooling layers4分鐘
Improving the Fashion classifier with convolutions4分鐘
Walking through convolutions3分鐘
6 個閱讀材料
Coding convolutions and pooling layers10分鐘
Learn more about convolutions10分鐘
Getting hands-on, your first ConvNet10分鐘
Try it for yourself1小時
Experiment with filters and pools1小時
Week 3 Resources10分鐘
1 個練習
Week 3 Quiz
4

4

完成時間為 9 小時

Using Real-world Images

完成時間為 9 小時
9 個視頻 (總計 27 分鐘), 10 個閱讀材料, 3 個測驗
9 個視頻
Understanding ImageGenerator4分鐘
Defining a ConvNet to use complex images2分鐘
Training the ConvNet with fit_generator2分鐘
Walking through developing a ConvNet2分鐘
Walking through training the ConvNet with fit_generator3分鐘
Adding automatic validation to test accuracy4分鐘
Exploring the impact of compressing images3分鐘
A conversation with Andrew1分鐘
10 個閱讀材料
Explore an impactful, real-world solution10分鐘
Designing the neural network10分鐘
Train the ConvNet with ImageGenerator10分鐘
Exploring the solution10分鐘
Training the neural network10分鐘
Experiment with the horse or human classifier1小時
Get hands-on and use validation30分鐘
Get Hands-on with compacted images30分鐘
Week 4 Resources10分鐘
Wrap up10分鐘
1 個練習
Week 4 Quiz

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