Об этом курсе

Недавно просмотрено: 1,294,801

Карьерные результаты учащихся

36%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

37%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

12%

стал больше зарабатывать или получил повышение
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Средний уровень
Прибл. 20 часов на выполнение
Английский

Приобретаемые навыки

Facial Recognition SystemTensorflowConvolutional Neural NetworkArtificial Neural Network

Карьерные результаты учащихся

36%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

37%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

12%

стал больше зарабатывать или получил повышение
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Средний уровень
Прибл. 20 часов на выполнение
Английский

от партнера

Placeholder

deeplearning.ai

Программа курса: что вы изучите

Оценка контентаThumbs Up95%(51,160 оценки)Info
Неделя
1

Неделя 1

6 ч. на завершение

Foundations of Convolutional Neural Networks

6 ч. на завершение
12 видео ((всего 140 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
12 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
4 материала для самостоятельного изучения
Strided convolutions *CORRECTION*1мин
Simple Convolutional Network Example *CORRECTION*1мин
CNN Example *CORRECTION*1мин
Why Convolutions? *CORRECTION*1мин
1 практическое упражнение
The basics of ConvNets30мин
Неделя
2

Неделя 2

5 ч. на завершение

Deep convolutional models: case studies

5 ч. на завершение
11 видео ((всего 99 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
11 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
1 материал для самостоятельного изучения
Inception Network Motivation *CORRECTION*1мин
1 практическое упражнение
Deep convolutional models30мин
Неделя
3

Неделя 3

4 ч. на завершение

Object detection

4 ч. на завершение
10 видео ((всего 85 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
10 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
2 материала для самостоятельного изучения
Convolutional Implementation of Sliding Windows *CORRECTION*1мин
YOLO algorithm *CORRECTION*1мин
1 практическое упражнение
Detection algorithms30мин
Неделя
4

Неделя 4

5 ч. на завершение

Special applications: Face recognition & Neural style transfer

5 ч. на завершение
11 видео ((всего 76 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
11 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
3 материала для самостоятельного изучения
Triplet Loss *CORRECTION*1мин
Face Verification and Binary Classification *CORRECTION*1мин
Style Cost *CORRECTION*1мин
1 практическое упражнение
Special applications: Face recognition & Neural style transfer30мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS

Посмотреть все отзывы

Специализация Глубокое обучение: общие сведения

Глубокое обучение

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.