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
AI Capstone Project with Deep Learning
von
Über diesen Kurs
54,727 kürzliche Aufrufe
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. 11 Stunden zum Abschließen
Empfohlen: 21 hours/week
Englisch
Untertitel: Englisch
von
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
Opt-in to receive your badge!
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 LDFeb 19, 2020
But need to study extra as these topics are not taught like Transfer Learning
von TSMar 26, 2020
Thank a lot for creating this course. It really useful and practical for me.
Über den IBM AI Engineering Zertifikat über berufliche Qualifikation
The rapid pace of innovation in Artificial Intelligence (AI) is creating enormous opportunity for transforming entire industries and our very existence. After competing this comprehensive 6 course Professional Certificate, you will get a practical understanding of Machine Learning and Deep Learning.
You will master fundamental concepts of Machine Learning and Deep Learning, including supervised and unsupervised learning. You will utilize popular Machine Learning and Deep Learning libraries such as SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch, and Tensorflow applied to industry problems involving object recognition and Computer Vision, image and video processing, text analytics, Natural Language Processing, recommender systems, and other types of classifiers.
You will be able to scale Machine Learning on Big Data using Apache Spark. You will build, train, and deploy different types of Deep Architectures, including Convolutional Networks, Recurrent Networks, and Autoencoders.
By the end of this Professional Certificate, you will have completed several projects showcasing your proficiency in Machine Learning and Deep Learning, and become armed with skills for a career as an AI Engineer.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.
Was bekomme ich, wenn ich dieses Zertifikat abonniere?
Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse des Zertifikats und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen. Wenn Sie lediglich den Inhalt des Kurses lesen und anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.
Wie erfolgen Rückerstattungen?
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..
