このコースについて

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受講生の就業成果

36%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

37%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

12%

昇給や昇進につながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
次における5の4コース
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
中級レベル
約20時間で修了
英語

習得するスキル

Facial Recognition SystemTensorflowConvolutional Neural NetworkArtificial Neural Network

受講生の就業成果

36%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

37%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

12%

昇給や昇進につながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
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柔軟性のある期限
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中級レベル
約20時間で修了
英語

提供:

Placeholder

deeplearning.ai

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up95%(51,081 件の評価)Info
1

1

6時間で修了

Foundations of Convolutional Neural Networks

6時間で修了
12件のビデオ (合計140分), 4 学習用教材, 3 個のテスト
12件のビデオ
Edge Detection Example11 分
More Edge Detection7 分
Padding9 分
Strided Convolutions9 分
Convolutions Over Volume10 分
One Layer of a Convolutional Network16 分
Simple Convolutional Network Example8 分
Pooling Layers10 分
CNN Example12 分
Why Convolutions?9 分
Yann LeCun Interview27 分
4件の学習用教材
Strided convolutions *CORRECTION*1 分
Simple Convolutional Network Example *CORRECTION*1 分
CNN Example *CORRECTION*1 分
Why Convolutions? *CORRECTION*1 分
1の練習問題
The basics of ConvNets30 分
2

2

5時間で修了

Deep convolutional models: case studies

5時間で修了
11件のビデオ (合計99分), 1 学習用教材, 2 個のテスト
11件のビデオ
Classic Networks18 分
ResNets7 分
Why ResNets Work9 分
Networks in Networks and 1x1 Convolutions6 分
Inception Network Motivation10 分
Inception Network8 分
Using Open-Source Implementation4 分
Transfer Learning8 分
Data Augmentation9 分
State of Computer Vision12 分
1件の学習用教材
Inception Network Motivation *CORRECTION*1 分
1の練習問題
Deep convolutional models30 分
3

3

4時間で修了

Object detection

4時間で修了
10件のビデオ (合計85分), 2 学習用教材, 2 個のテスト
10件のビデオ
Landmark Detection5 分
Object Detection5 分
Convolutional Implementation of Sliding Windows11 分
Bounding Box Predictions14 分
Intersection Over Union4 分
Non-max Suppression8 分
Anchor Boxes9 分
YOLO Algorithm7 分
(Optional) Region Proposals6 分
2件の学習用教材
Convolutional Implementation of Sliding Windows *CORRECTION*1 分
YOLO algorithm *CORRECTION*1 分
1の練習問題
Detection algorithms30 分
4

4

5時間で修了

Special applications: Face recognition & Neural style transfer

5時間で修了
11件のビデオ (合計76分), 3 学習用教材, 3 個のテスト
11件のビデオ
One Shot Learning4 分
Siamese Network4 分
Triplet Loss15 分
Face Verification and Binary Classification6 分
What is neural style transfer?2 分
What are deep ConvNets learning?7 分
Cost Function3 分
Content Cost Function3 分
Style Cost Function13 分
1D and 3D Generalizations9 分
3件の学習用教材
Triplet Loss *CORRECTION*1 分
Face Verification and Binary Classification *CORRECTION*1 分
Style Cost *CORRECTION*1 分
1の練習問題
Special applications: Face recognition & Neural style transfer30 分

レビュー

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よくある質問

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