Об этом курсе

Недавно просмотрено: 851,087

Карьерные результаты учащихся

40%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

43%

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.
Курс 1 из 4 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Средний уровень

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

Прибл. 30 часов на выполнение
Английский

Чему вы научитесь

  • 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

Приобретаемые навыки

Computer VisionTensorflowMachine Learning

Карьерные результаты учащихся

40%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

43%

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.
Курс 1 из 4 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Средний уровень

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

Прибл. 30 часов на выполнение
Английский

Преподаватели

от партнера

Placeholder

deeplearning.ai

Программа курса: что вы изучите

Оценка контентаThumbs Up96%(28,159 оценки)Info
Неделя
1

Неделя 1

6 ч. на завершение

A New Programming Paradigm

6 ч. на завершение
4 видео ((всего 16 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
4 видео
A primer in machine learning3мин
The ‘Hello World’ of neural networks5мин
Working through ‘Hello World’ in TensorFlow and Python3мин
5 материалов для самостоятельного изучения
Before you begin: TensorFlow 2.0 and this course10мин
From rules to data10мин
Try it for yourself10мин
Introduction to Google Colaboratory10мин
Week 1 Resources10мин
1 практическое упражнение
Week 1 Quiz
Неделя
2

Неделя 2

7 ч. на завершение

Introduction to Computer Vision

7 ч. на завершение
7 видео ((всего 15 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
7 видео
An Introduction to computer vision2мин
Writing code to load training data2мин
Coding a Computer Vision Neural Network2мин
Walk through a Notebook for computer vision3мин
Using Callbacks to control training1мин
Walk through a notebook with Callbacks1мин
6 материалов для самостоятельного изучения
Exploring how to use data10мин
The structure of Fashion MNIST data10мин
See how it's done10мин
Get hands-on with computer vision
See how to implement Callbacks10мин
Week 2 Resources10мин
1 практическое упражнение
Week 2 Quiz
Неделя
3

Неделя 3

8 ч. на завершение

Enhancing Vision with Convolutional Neural Networks

8 ч. на завершение
6 видео ((всего 19 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
6 видео
What are convolutions and pooling?2мин
Implementing convolutional layers1мин
Implementing pooling layers4мин
Improving the Fashion classifier with convolutions4мин
Walking through convolutions3мин
6 материалов для самостоятельного изучения
Coding convolutions and pooling layers10мин
Learn more about convolutions10мин
Getting hands-on, your first ConvNet10мин
Try it for yourself
Experiment with filters and pools
Week 3 Resources10мин
1 практическое упражнение
Week 3 Quiz
Неделя
4

Неделя 4

9 ч. на завершение

Using Real-world Images

9 ч. на завершение
9 видео ((всего 27 мин.)), 10 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
9 видео
Understanding ImageGenerator4мин
Defining a ConvNet to use complex images2мин
Training the ConvNet with fit_generator2мин
Walking through developing a ConvNet2мин
Walking through training the ConvNet with fit_generator3мин
Adding automatic validation to test accuracy4мин
Exploring the impact of compressing images3мин
A conversation with Andrew1мин
10 материалов для самостоятельного изучения
Explore an impactful, real-world solution10мин
Designing the neural network10мин
Train the ConvNet with ImageGenerator10мин
Exploring the solution10мин
Training the neural network10мин
Experiment with the horse or human classifier
Get hands-on and use validation30мин
Get Hands-on with compacted images30мин
Week 4 Resources10мин
Wrap up10мин
1 практическое упражнение
Week 4 Quiz

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе INTRODUCTION TO TENSORFLOW FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE, MACHINE LEARNING, AND DEEP LEARNING

Посмотреть все отзывы

Профессиональная сертификация 'TensorFlow-разработчик от deeplearning.ai': общие сведения

TensorFlow-разработчик от deeplearning.ai

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.