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Alex Aklson +1 weiterer Dozent

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von

IBM Skills Network

Über diesen Kurs

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In this capstone, learners will apply their deep learning knowledge and expertise to a real world challenge.  They will use a library of their choice to develop and test a deep learning model. They will load and pre-process data for a real problem, build the model and validate it. Learners  will then present a project report to demonstrate the validity of their model and their proficiency in the field of Deep Learning.
Learning Outcomes:
•	determine what kind of deep learning method to use in which situation
•	know how to build a deep learning model to solve a real problem 
•	master the process of creating  a deep learning pipeline 
•	apply knowledge of deep learning to improve models using real data
•	demonstrate ability to present and communicate outcomes of deep learning projects

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Dozenten

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4,49/5 (63 Bewertungen)

Alex Aklson

Ph.D., Data Scientist

775.410 Lernende

22 Kurse

Joseph Santarcangelo

Ph.D., Data Scientist at IBM

IBM Developer Skills Network

880.650 Lernende

25 Kurse

von

IBM Skills Network

IBM is the global leader in business transformation through an open hybrid cloud platform and AI, serving clients in more than 170 countries around the world. Today 47 of the Fortune 50 Companies rely on the IBM Cloud to run their business, and IBM Watson enterprise AI is hard at work in more than 30,000 engagements. IBM is also one of the world’s most vital corporate research organizations, with 28 consecutive years of patent leadership. Above all, guided by principles for trust and transparency and support for a more inclusive society, IBM is committed to being a responsible technology innovator and a force for good in the world.

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche

Woche 1

3 Stunden zum Abschließen

Module 1 - Loading Data

3 Stunden zum Abschließen

4 Videos (Gesamt 8 min)

Woche

Woche 2

3 Stunden zum Abschließen

Module 2

3 Stunden zum Abschließen

1 Video (Gesamt 2 min)

Woche

Woche 3

3 Stunden zum Abschließen

Module 3

3 Stunden zum Abschließen

1 Video (Gesamt 2 min)

Woche

Woche 4

7 Stunden zum Abschließen

Module 4

In this Module, in the PyTorch part, you will complete a peer review assessment where you will be asked to build an image classifier using the ResNet18 pre-trained model. In the Keras part, for the peer review assessment, you will be asked to build an image classifier using the VGG16 pre-trained model and compare its performance with the model that we built in the previous Module using the ResNet50 pre-trained model.

7 Stunden zum Abschließen

1 Video (Gesamt 3 min), 2 Lektüren, 2 Quiz

Bewertungen

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79 Bewertungen

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Top-Bewertungen von AI CAPSTONE PROJECT WITH DEEP LEARNING

von RB22. Mai 2020

A very nice project based course to get hands on experience with deep learning

and transfer learning.

von RV2. Dez. 2020

I have completed this course but did not get the badge for it. Is there any way to access it?

von SM23. Juli 2020

Very Good course. Learnt a lot from this course. Also got good hands-on experience.

von DO26. Mai 2020

I like the flexibility to pick our framework for the project i wish the kers one were a little bit more challenging

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Häufig gestellte Fragen

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