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.
von
IBMÜber diesen Kurs
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100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Stufe „Fortgeschritten“
Ca. 16 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Französisch, Portugiesisch (europäisch), Russisch, Englisch, Spanisch
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von
IBM
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.
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 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)
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)
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
Top-Bewertungen von AI CAPSTONE PROJECT WITH DEEP LEARNING
von TG27. Jan. 2021
Great course content! One thing that can be improved is the Skills Network portal. It's incredibly difficult to train any of the pre-trained models there.
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 MP12. Feb. 2021
The Keras part of the course is more attractive just because its final assignment is much better structured than that of PyTorch.
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
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
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