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.
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung IBM AI Engineering Zertifikat über berufliche Qualifikation
von
Über diesen Kurs
41,921 kürzliche Aufrufe
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100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Kurs 6 von 6 in
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Fortgeschritten“
Ca. 16 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch
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IBM
IBM offers a wide range of technology and consulting services; a broad portfolio of middleware for collaboration, predictive analytics, software development and systems management; and the world's most advanced servers and supercomputers. Utilizing its business consulting, technology and R&D expertise, IBM helps clients become "smarter" as the planet becomes more digitally interconnected. IBM invests more than $6 billion a year in R&D, just completing its 21st year of patent leadership. IBM Research has received recognition beyond any commercial technology research organization and is home to 5 Nobel Laureates, 9 US National Medals of Technology, 5 US National Medals of Science, 6 Turing Awards, and 10 Inductees in US Inventors Hall of Fame.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
3 Stunden zum Abschließen
Module 1 - Loading Data
In this module, you will get introduced to the problem that we will try to solve throughout the course. You will also learn how to load the image dataset, manipulate images, and visualize them.
3 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 8 min)
3 praktische Übungen
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Download Data10m
Loading Data with Keras30m
3 Stunden zum Abschließen
Module 2
In this Module, you will mainly learn how to process image data and prepare it to build a classifier using pre-trained models.
3 Stunden zum Abschließen
1 Video (Gesamt 2 min)
1 Video
2 praktische Übungen
Data loader PyTorch15m
Data Preparation with Keras30m
3 Stunden zum Abschließen
Module 3
In this Module, in the PyTorch part, you will learn how to build a linear classifier. In the Keras part, you will learn how to build an image classifier using the ResNet50 pre-trained model.
3 Stunden zum Abschließen
1 Video (Gesamt 2 min)
1 Video
2 praktische Übungen
Linear Classifier PyTorch10m
Building a Classifier with Pre-Trained Models30m
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), 1 Lektüre, 2 Quiz
1 Lektüre
Peer Review Instruction10m
Bewertungen
Top-Bewertungen von AI CAPSTONE PROJECT WITH DEEP LEARNING
von RK30. Juli 2020
The capstone of the project was really good it helped me to understand the deep learning concepts clearly for providing the solution.
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
von RB22. Mai 2020
A very nice project based course to get hands on experience with deep learning and transfer learning.
von SK6. Mai 2020
The Course is good, The labs were crashing which were causing lot of issues in completing the course
Über den IBM AI Engineering Zertifikat über berufliche Qualifikation
Artificial intelligence (AI) is revolutionizing entire industries, changing the way companies across sectors leverage data to make decisions. To stay competitive, organizations need qualified AI engineers who use cutting-edge methods like machine learning algorithms and deep learning neural networks to provide data driven actionable intelligence for their businesses. This 6-course Professional Certificate is designed to equip you with the tools you need to succeed in your career as an AI or ML engineer.
You’ll master fundamental concepts of machine learning and deep learning, including supervised and unsupervised learning, using programming languages like Python. You’ll apply popular machine learning and deep learning libraries such as SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch, and Tensorflow to industry problems involving object recognition, computer vision, image and video processing, text analytics, natural language processing (NLP), recommender systems, and other types of classifiers.
Through hands-on projects, you’ll gain essential data science skills scaling machine learning algorithms on big data using Apache Spark. You’ll build, train, and deploy different types of deep architectures, including convolutional neural networks, recurrent networks, and autoencoders.
In addition to earning a Professional Certificate from Coursera, you will also receive a digital badge from IBM recognizing your proficiency in AI engineering.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
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Erhalte ich akademische Leistungspunkte für den Abschluss des Kurses?
Für diesen Kurs gibt es keine akademischen Leistungspunkte, doch Hochschulen können nach eigenem Ermessen Leistungspunkte für Kurszertifikate vergeben. Wenden Sie sich an Ihre Einrichtung, um mehr zu erfahren. Online-Abschlüsse und Mastertrack™-Zertifikate auf Coursera bieten die Möglichkeit, akademische Leistungspunkte zu erwerben.
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..
