このコースについて
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次における5の4コース

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

約21時間で修了

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

英語

字幕:中国語(繁体), 中国語(簡体), 韓国語, トルコ語, 英語, スペイン語, 日本語...

習得するスキル

Facial Recognition SystemTensorflowConvolutional Neural NetworkArtificial Neural Network
このCourseを受講している学習者は
  • Data Scientists
  • Machine Learning Engineers
  • Biostatisticians
  • Scientists
  • Researchers

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中級レベル

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シラバス - 本コースの学習内容

1
6時間で修了

Foundations of Convolutional Neural Networks

12件のビデオ (合計140分), 4 readings, 3 quizzes
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 ConvNets20 分
2
5時間で修了

Deep convolutional models: case studies

11件のビデオ (合計99分), 1 reading, 2 quizzes
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 models20 分
3
4時間で修了

Object detection

10件のビデオ (合計85分), 2 readings, 2 quizzes
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 algorithms20 分
4
5時間で修了

Special applications: Face recognition & Neural style transfer

11件のビデオ (合計76分), 3 readings, 3 quizzes
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 transfer20 分
4.9
2996件のレビューChevron Right

37%

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

11%

昇給や昇進につながった

Convolutional Neural Networks からの人気レビュー

by RKSep 2nd 2019

This is very intensive and wonderful course on CNN. No other course in the MOOC world can be compared to this course's capability of simplifying complex concepts and visualizing them to get intuition.

by AGJan 13th 2019

Great course for kickoff into the world of CNN's. Gives a nice overview of existing architectures and certain applications of CNN's as well as giving some solid background in how they work internally.

講師

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Andrew Ng

CEO/Founder Landing AI; Co-founder, Coursera; Adjunct Professor, Stanford University; formerly Chief Scientist,Baidu and founding lead of Google Brain
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Head Teaching Assistant - Kian Katanforoosh

Lecturer of Computer Science at Stanford University, deeplearning.ai, Ecole CentraleSupelec
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Teaching Assistant - Younes Bensouda Mourri

Mathematical & Computational Sciences, Stanford University, deeplearning.ai
Computer Science

deeplearning.aiについて

deeplearning.ai is Andrew Ng's new venture which amongst others, strives for providing comprehensive AI education beyond borders....

ディープラーニング専門講座について

If you want to break into AI, this Specialization will help you do so. Deep Learning is one of the most highly sought after skills in tech. We will help you become good at Deep Learning. In five courses, you will learn the foundations of Deep Learning, understand how to build neural networks, and learn how to lead successful machine learning projects. You will learn about Convolutional networks, RNNs, LSTM, Adam, Dropout, BatchNorm, Xavier/He initialization, and more. You will work on case studies from healthcare, autonomous driving, sign language reading, music generation, and natural language processing. You will master not only the theory, but also see how it is applied in industry. You will practice all these ideas in Python and in TensorFlow, which we will teach. You will also hear from many top leaders in Deep Learning, who will share with you their personal stories and give you career advice. AI is transforming multiple industries. After finishing this specialization, you will likely find creative ways to apply it to your work. We will help you master Deep Learning, understand how to apply it, and build a career in AI....
ディープラーニング

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。