このコースについて

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受講生の就業成果

26%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

29%

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

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

約30時間で修了
英語

学習内容

  • 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

習得するスキル

Computer VisionTensorflowMachine Learning

受講生の就業成果

26%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

29%

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

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

約30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 Up96%(29,342 件の評価)Info
1

1

6時間で修了

A New Programming Paradigm

6時間で修了
4件のビデオ (合計16分), 5 学習用教材, 3 個のテスト
4件のビデオ
A primer in machine learning3 分
The ‘Hello World’ of neural networks5 分
Working through ‘Hello World’ in TensorFlow and Python3 分
5件の学習用教材
Before you begin: TensorFlow 2.0 and this course10 分
From rules to data10 分
Try it for yourself10 分
Introduction to Google Colaboratory10 分
Week 1 Resources10 分
1の練習問題
Week 1 Quiz
2

2

7時間で修了

Introduction to Computer Vision

7時間で修了
7件のビデオ (合計15分), 6 学習用教材, 3 個のテスト
7件のビデオ
An Introduction to computer vision2 分
Writing code to load training data2 分
Coding a Computer Vision Neural Network2 分
Walk through a Notebook for computer vision3 分
Using Callbacks to control training1 分
Walk through a notebook with Callbacks1 分
6件の学習用教材
Exploring how to use data10 分
The structure of Fashion MNIST data10 分
See how it's done10 分
Get hands-on with computer vision1 時間
See how to implement Callbacks10 分
Week 2 Resources10 分
1の練習問題
Week 2 Quiz
3

3

8時間で修了

Enhancing Vision with Convolutional Neural Networks

8時間で修了
6件のビデオ (合計19分), 6 学習用教材, 3 個のテスト
6件のビデオ
What are convolutions and pooling?2 分
Implementing convolutional layers1 分
Implementing pooling layers4 分
Improving the Fashion classifier with convolutions4 分
Walking through convolutions3 分
6件の学習用教材
Coding convolutions and pooling layers10 分
Learn more about convolutions10 分
Getting hands-on, your first ConvNet10 分
Try it for yourself1 時間
Experiment with filters and pools1 時間
Week 3 Resources10 分
1の練習問題
Week 3 Quiz
4

4

9時間で修了

Using Real-world Images

9時間で修了
9件のビデオ (合計27分), 10 学習用教材, 3 個のテスト
9件のビデオ
Understanding ImageGenerator4 分
Defining a ConvNet to use complex images2 分
Training the ConvNet with fit_generator2 分
Walking through developing a ConvNet2 分
Walking through training the ConvNet with fit_generator3 分
Adding automatic validation to test accuracy4 分
Exploring the impact of compressing images3 分
A conversation with Andrew1 分
10件の学習用教材
Explore an impactful, real-world solution10 分
Designing the neural network10 分
Train the ConvNet with ImageGenerator10 分
Exploring the solution10 分
Training the neural network10 分
Experiment with the horse or human classifier1 時間
Get hands-on and use validation30 分
Get Hands-on with compacted images30 分
Week 4 Resources10 分
Wrap up10 分
1の練習問題
Week 4 Quiz

レビュー

INTRODUCTION TO TENSORFLOW FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE, MACHINE LEARNING, AND DEEP LEARNING からの人気レビュー

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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。