Об этом курсе
4.8
Оценки: 15,593
Рецензии: 2,059
Специализация
100% online

100% online

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень

Промежуточный уровень

Часов на завершение

Прибл. 21 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 4 weeks of study, 4-5 hours/week...
Доступные языки

Английский

Субтитры: Английский, Китайский (традиционное письмо), Китайский (упрощенное письмо), Корейский, Японский...

Приобретаемые навыки

Facial Recognition SystemTensorflowConvolutional Neural NetworkArtificial Neural Network
Специализация
100% online

100% online

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень

Промежуточный уровень

Часов на завершение

Прибл. 21 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 4 weeks of study, 4-5 hours/week...
Доступные языки

Английский

Субтитры: Английский, Китайский (традиционное письмо), Китайский (упрощенное письмо), Корейский, Японский...

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
Часов на завершение
6 ч. на завершение

Foundations of Convolutional Neural Networks

Learn to implement the foundational layers of CNNs (pooling, convolutions) and to stack them properly in a deep network to solve multi-class image classification problems....
Reading
12 видео (всего 140 мин.), 3 тестов
Video12 видео
Edge Detection Example11мин
More Edge Detection7мин
Padding9мин
Strided Convolutions9мин
Convolutions Over Volume10мин
One Layer of a Convolutional Network16мин
Simple Convolutional Network Example8мин
Pooling Layers10мин
CNN Example12мин
Why Convolutions?9мин
Yann LeCun Interview27мин
Quiz1 практическое упражнение
The basics of ConvNets20мин
Неделя
2
Часов на завершение
5 ч. на завершение

Deep convolutional models: case studies

Learn about the practical tricks and methods used in deep CNNs straight from the research papers. ...
Reading
11 видео (всего 99 мин.), 2 тестов
Video11 видео
Classic Networks18мин
ResNets7мин
Why ResNets Work9мин
Networks in Networks and 1x1 Convolutions6мин
Inception Network Motivation10мин
Inception Network8мин
Using Open-Source Implementation4мин
Transfer Learning8мин
Data Augmentation9мин
State of Computer Vision12мин
Quiz1 практическое упражнение
Deep convolutional models20мин
Неделя
3
Часов на завершение
4 ч. на завершение

Object detection

Learn how to apply your knowledge of CNNs to one of the toughest but hottest field of computer vision: Object detection....
Reading
10 видео (всего 85 мин.), 2 тестов
Video10 видео
Landmark Detection5мин
Object Detection5мин
Convolutional Implementation of Sliding Windows11мин
Bounding Box Predictions14мин
Intersection Over Union4мин
Non-max Suppression8мин
Anchor Boxes9мин
YOLO Algorithm7мин
(Optional) Region Proposals6мин
Quiz1 практическое упражнение
Detection algorithms20мин
Неделя
4
Часов на завершение
5 ч. на завершение

Special applications: Face recognition & Neural style transfer

Discover how CNNs can be applied to multiple fields, including art generation and face recognition. Implement your own algorithm to generate art and recognize faces!...
Reading
11 видео (всего 76 мин.), 3 тестов
Video11 видео
One Shot Learning4мин
Siamese Network4мин
Triplet Loss15мин
Face Verification and Binary Classification6мин
What is neural style transfer?2мин
What are deep ConvNets learning?7мин
Cost Function3мин
Content Cost Function3мин
Style Cost Function13мин
1D and 3D Generalizations9мин
Quiz1 практическое упражнение
Special applications: Face recognition & Neural style transfer20мин
4.8
Формирование карьерного пути

38%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы
Карьерные преимущества

83%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

Лучшие рецензии

автор: EBNov 3rd 2017

Wonderful course. Covers a wide array of immediately appealing subjects: from object detection to face recognition to neural style transfer, intuitively motivate relevant models like YOLO and ResNet.

автор: DGFeb 14th 2018

Too much hand-holding during assignments, although still very good directions. Obviously the issue with the final programming assignment needs to be addressed. Fantastic lecture material, as always.

Преподавателя

Avatar

Andrew Ng

CEO/Founder Landing AI; Co-founder, Coursera; Adjunct Professor, Stanford University; formerly Chief Scientist,Baidu and founding lead of Google Brain
Avatar

Head Teaching Assistant - Kian Katanforoosh

Lecturer of Computer Science at Stanford University, deeplearning.ai, Ecole CentraleSupelec
Avatar

Teaching Assistant - Younes Bensouda Mourri

Mathematical & Computational Sciences, Stanford University, deeplearning.ai

О deeplearning.ai

deeplearning.ai is Andrew Ng's new venture which amongst others, strives for providing comprehensive AI education beyond borders....

О специализации ''Deep Learning'

If you want to break into AI, this Specialization will help you do so. Deep Learning is one of the most highly sought after skills in tech. We will help you become good at Deep Learning. In five courses, you will learn the foundations of Deep Learning, understand how to build neural networks, and learn how to lead successful machine learning projects. You will learn about Convolutional networks, RNNs, LSTM, Adam, Dropout, BatchNorm, Xavier/He initialization, and more. You will work on case studies from healthcare, autonomous driving, sign language reading, music generation, and natural language processing. You will master not only the theory, but also see how it is applied in industry. You will practice all these ideas in Python and in TensorFlow, which we will teach. You will also hear from many top leaders in Deep Learning, who will share with you their personal stories and give you career advice. AI is transforming multiple industries. After finishing this specialization, you will likely find creative ways to apply it to your work. We will help you master Deep Learning, understand how to apply it, and build a career in AI....
Deep Learning

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.