If you are a software developer who wants to build scalable AI-powered algorithms, you need to understand how to use the tools to build them. This course is part of the upcoming Machine Learning in Tensorflow Specialization and will teach you best practices for using TensorFlow, a popular open-source framework for machine learning.
提供：
TensorFlow in Practice の専門講座deeplearning.aiこのコースについて
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受講生の就業成果
40%
コース終了後に新しいキャリアをスタートした
43%
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4の1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
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
字幕：英語, スペイン語, ロシア語, 日本語
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
40%
コース終了後に新しいキャリアをスタートした
43%
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4の1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
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
字幕：英語, スペイン語, ロシア語, 日本語
提供：
deeplearning.ai
deeplearning.ai is Andrew Ng's new venture which amongst others, strives for providing comprehensive AI education beyond borders.
シラバス - 本コースの学習内容
6時間で修了
A New Programming Paradigm
Welcome to this course on going from Basics to Mastery of TensorFlow. We're excited you're here! In week 1 you'll get a soft introduction to what Machine Learning and Deep Learning are, and how they offer you a new programming paradigm, giving you a new set of tools to open previously unexplored scenarios. All you need to know is some very basic programming skills, and you'll pick the rest up as you go along.
6時間で修了
4件のビデオ （合計16分）, 5 readings, 3 quizzes
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
7時間で修了
Introduction to Computer Vision
Welcome to week 2 of the course! In week 1 you learned all about how Machine Learning and Deep Learning is a new programming paradigm. This week you’re going to take that to the next level by beginning to solve problems of computer vision with just a few lines of code!
7時間で修了
7件のビデオ （合計15分）, 6 readings, 3 quizzes
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
8時間で修了
Enhancing Vision with Convolutional Neural Networks
Welcome to week 3! In week 2 you saw a basic Neural Network for Computer Vision. It did the job nicely, but it was a little naive in its approach. This week we’ll see how to make it better, as discussed by Laurence and Andrew here.
8時間で修了
6件のビデオ （合計19分）, 6 readings, 3 quizzes
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
9時間で修了
Using Real-world Images
Last week you saw how to improve the results from your deep neural network using convolutions. It was a good start, but the data you used was very basic. What happens when your images are larger, or if the features aren’t always in the same place? Andrew and Laurence discuss this to prepare you for what you’ll learn this week: handling complex images!
9時間で修了
9件のビデオ （合計27分）, 10 readings, 3 quizzes
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
TensorFlow in Practice専門講座について
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.
よくある質問
いつ講座や課題にアクセスできるようになりますか？
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。
この専門講座をサブスクライブすると何を行うことができるようになりますか？
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。
返金ポリシーについて教えてください。
サブスクライブすると、7日間の無料トライアルを体験できます。この期間中は解約金なしでキャンセルできます。それ以降、払い戻しはありませんが、サブスクリプションをいつでもキャンセルできます。返金ポリシーをすべて表示します。
学資援助はありますか？
はい。受講料の支払いが難しい受講生に、Coursera（コーセラ）は学資援助を提供しています。左側の［登録］ボタンの下にある［学資援助］のリンクをクリックして申請してください。申請書の入力を促すメッセージが表示され、承認されると通知が届きます。キャップストーンプロジェクトを含む専門講座の各コースでこのステップを完了する必要があります。詳細。
コースを修了することで大学の単位は付与されますか？
このコースでは大学の単位は付与されませんが、一部の大学ではコース修了証を単位として承認する場合があります。詳細については、大学にお問い合わせください。Coursera（コーセラ）のオンライン学位および Mastertrack™証明書は、大学の単位を取得する機会を提供します。
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。
