このコースについて

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受講生の就業成果

13%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

10%

昇給や昇進につながった

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4の2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

Course 1 of the TensorFlow Specialization, Python coding, and high-school level math are required. ML/DL experience is helpful but not required.

約8時間で修了

推奨:4 weeks of study, 4-5 hours/week...

英語

字幕:英語, ロシア語, 日本語

学習内容

  • Handle real-world image data

  • Plot loss and accuracy

  • Explore strategies to prevent overfitting, including augmentation and dropout

  • Learn transfer learning and how learned features can be extracted from models

習得するスキル

Inductive TransferAugmentationDropoutsMachine LearningTensorflow

受講生の就業成果

13%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

10%

昇給や昇進につながった

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4の2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

Course 1 of the TensorFlow Specialization, Python coding, and high-school level math are required. ML/DL experience is helpful but not required.

約8時間で修了

推奨:4 weeks of study, 4-5 hours/week...

英語

字幕:英語, ロシア語, 日本語

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

7時間で修了

Exploring a Larger Dataset

7時間で修了
8件のビデオ (合計18分), 5 readings, 3 quizzes
8件のビデオ
A conversation with Andrew Ng1 分
Training with the cats vs. dogs dataset2 分
Working through the notebook4 分
Fixing through cropping49
Visualizing the effect of the convolutions1 分
Looking at accuracy and loss1 分
Week 1 Wrap up33
5件の学習用教材
Before you Begin: TensorFlow 2.0 and this Course10 分
The cats vs dogs dataset10 分
Looking at the notebook10 分
What you'll see next10 分
What have we seen so far?10 分
1の練習問題
Week 1 Quiz30 分
2

2

7時間で修了

Augmentation: A technique to avoid overfitting

7時間で修了
7件のビデオ (合計14分), 6 readings, 3 quizzes
7件のビデオ
Introducing augmentation2 分
Coding augmentation with ImageDataGenerator3 分
Demonstrating overfitting in cats vs. dogs1 分
Adding augmentation to cats vs. dogs1 分
Exploring augmentation with horses vs. humans1 分
Week 2 Wrap up37
6件の学習用教材
Image Augmentation10 分
Start Coding...10 分
Looking at the notebook10 分
The impact of augmentation on Cats vs. Dogs10 分
Try it for yourself!10 分
What have we seen so far?10 分
1の練習問題
Week 2 Quiz30 分
3

3

7時間で修了

Transfer Learning

7時間で修了
7件のビデオ (合計14分), 5 readings, 3 quizzes
7件のビデオ
Understanding transfer learning: the concepts2 分
Coding transfer learning from the inception mode1 分
Coding your own model with transferred features2 分
Exploring dropouts1 分
Exploring Transfer Learning with Inception1 分
Week 3 Wrap up36
5件の学習用教材
Start coding!10 分
Adding your DNN10 分
Using dropouts!10 分
Applying Transfer Learning to Cats v Dogs10 分
What have we seen so far?10 分
1の練習問題
Week 3 Quiz30 分
4

4

7時間で修了

Multiclass Classifications

7時間で修了
6件のビデオ (合計12分), 5 readings, 3 quizzes
6件のビデオ
Moving from binary to multi-class classification44
Explore multi-class with Rock Paper Scissors dataset2 分
Train a classifier with Rock Paper Scissors1 分
Test the Rock Paper Scissors classifier2 分
A conversation with Andrew Ng1 分
5件の学習用教材
Introducing the Rock-Paper-Scissors dataset10 分
Check out the code!10 分
Try testing the classifier10 分
What have we seen so far?10 分
Wrap up10 分
1の練習問題
Week 4 Quiz30 分

レビュー

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Discover the tools software developers use to build scalable AI-powered algorithms in TensorFlow, a popular open-source machine learning framework. In this four-course Specialization, you’ll explore exciting opportunities for AI applications. Begin by developing an understanding of how to build and train neural networks. Improve a network’s performance using convolutions as you train it to identify real-world images. You’ll teach machines to understand, analyze, and respond to human speech with natural language processing systems. Learn to process text, represent sentences as vectors, and input data to a neural network. You’ll even train an AI to create original poetry! AI is already transforming industries across the world. After finishing this Specialization, you’ll be able to apply your new TensorFlow skills to a wide range of problems and projects. Looking for more advanced TensorFlow content? Check out the new TensorFlow: Data and Deployment Specialization....
TensorFlow in Practice

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。