このコースについて

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受講生の就業成果

11%

コースが具体的なキャリアアップにつながった
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。
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26時間で修了
英語

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

11%

コースが具体的なキャリアアップにつながった
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。
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26時間で修了
英語

提供:

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deeplearning.ai

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up97%(10,456 件の評価)Info
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 学習用教材, 3 個のテスト
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 学習用教材, 3 個のテスト
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 学習用教材, 3 個のテスト
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 学習用教材, 3 個のテスト

レビュー

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よくある質問

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。