Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Deep Learning

4.9
Sterne
38,650 Bewertungen

Andrew Ng +2 weitere Dozenten
Herausragende Dozenten

356,836 bereits angemeldet

von

Spezialisierung Deep Learningdeeplearning.ai

Über diesen Kurs

807,486 kürzliche Aufrufe

In the fourth course of the Deep Learning Specialization, you will understand how computer vision has evolved and become familiar with its exciting applications such as autonomous driving, face recognition, reading radiology images, and more.
By the end, you will be able to build a convolutional neural network, including recent variations such as residual networks; apply convolutional networks to visual detection and recognition tasks; and use neural style transfer to generate art and apply these algorithms to a variety of image, video, and other 2D or 3D data. 

The Deep Learning Specialization is our foundational program that will help you understand the capabilities, challenges, and consequences of deep learning and prepare you to participate in the development of leading-edge AI technology. It provides a pathway for you to gain the knowledge and skills to apply machine learning to your work, level up your technical career, and take the definitive step in the world of AI.

Karriereergebnisse der Lernenden

36%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

37%

ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs

12%

erhalten Sie eine Gehaltserhöhung oder Beförderung

Zertifikat zur Vorlage

Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat

100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Kurs 4 von 5 in

Spezialisierung Deep Learning

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Stufe „Mittel“

Intermediate Python skills: basic programming, understanding of for loops, if/else statements, data structures
A basic grasp of linear algebra & ML

Ca. 34 Stunden zum Abschließen

Englisch

Untertitel: Chinesisch (traditionell), Arabischer Raum, Französisch, Portugiesisch (europäisch), Chinesisch (vereinfacht), Italienisch, Vietnamesisch, Koreanisch, Deutsch, Russisch, Türkisch, Englisch, Spanisch, Japanisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Deep LearningFacial Recognition SystemConvolutional Neural NetworkTensorflowObject Detection and Segmentation

Karriereergebnisse der Lernenden

36%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

37%

ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs

12%

erhalten Sie eine Gehaltserhöhung oder Beförderung

Zertifikat zur Vorlage

Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat

100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Kurs 4 von 5 in

Spezialisierung Deep Learning

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Stufe „Mittel“

Intermediate Python skills: basic programming, understanding of for loops, if/else statements, data structures
A basic grasp of linear algebra & ML

Ca. 34 Stunden zum Abschließen

Englisch

Dozenten

Dozentenbewertung

4.92/5 (2,254 Bewertungen)

von

deeplearning.ai

DeepLearning.AI is an education technology company that develops a global community of AI talent.

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Inhaltsbewertung95%(56,857 Bewertungen)

Woche

Woche 1

9 Stunden zum Abschließen

Foundations of Convolutional Neural Networks

Implement the foundational layers of CNNs (pooling, convolutions) and stack them properly in a deep network to solve multi-class image classification problems.

9 Stunden zum Abschließen

12 Videos (Gesamt 140 min), 5 Lektüren, 3 Quiz

12 Videos

Computer Vision5m

Edge Detection Example11m

More Edge Detection7m

Padding9m

Strided Convolutions9m

Convolutions Over Volume10m

One Layer of a Convolutional Network16m

Simple Convolutional Network Example8m

Pooling Layers10m

CNN Example12m

Why Convolutions?9m

Yann LeCun Interview27m

5 Lektüren

Connect with your Mentors and Fellow Learners on Discourse!10m

Strided convolutions *CORRECTION*1m

Simple Convolutional Network Example *CORRECTION*1m

CNN Example *CORRECTION*1m

Why Convolutions? *CORRECTION*1m

1 praktische Übung

The Basics of ConvNets30m

Woche

Woche 2

9 Stunden zum Abschließen

Deep Convolutional Models: Case Studies

Discover some powerful practical tricks and methods used in deep CNNs, straight from the research papers, then apply transfer learning to your own deep CNN.

9 Stunden zum Abschließen

14 Videos (Gesamt 128 min), 1 Lektüre, 3 Quiz

14 Videos

Why look at case studies?3m

Classic Networks18m

ResNets7m

Why ResNets Work?9m

Networks in Networks and 1x1 Convolutions6m

Inception Network Motivation10m

Inception Network8m

MobileNet16m

MobileNet Architecture8m

EfficientNet3m

Using Open-Source Implementation4m

Transfer Learning8m

Data Augmentation9m

State of Computer Vision12m

1 Lektüre

Inception Network Motivation *CORRECTION*1m

1 praktische Übung

Deep Convolutional Models30m

Woche

Woche 3

8 Stunden zum Abschließen

Object Detection

Apply your new knowledge of CNNs to one of the hottest (and most challenging!) fields in computer vision: object detection.

8 Stunden zum Abschließen

14 Videos (Gesamt 111 min), 2 Lektüren, 3 Quiz

14 Videos

Object Localization11m

Landmark Detection5m

Object Detection5m

Convolutional Implementation of Sliding Windows11m

Bounding Box Predictions14m

Intersection Over Union4m

Non-max Suppression8m

Anchor Boxes9m

YOLO Algorithm7m

Region Proposals (Optional)6m

Semantic Segmentation with U-Net7m

Transpose Convolutions7m

U-Net Architecture Intuition3m

U-Net Architecture7m

2 Lektüren

Convolutional Implementation of Sliding Windows *CORRECTION*1m

YOLO algorithm *CORRECTION*1m

1 praktische Übung

Detection Algorithms30m

Woche

Woche 4

8 Stunden zum Abschließen

Special Applications: Face recognition & Neural Style Transfer

Explore how CNNs can be applied to multiple fields, including art generation and face recognition, then implement your own algorithm to generate art and recognize faces!

8 Stunden zum Abschließen

11 Videos (Gesamt 76 min), 5 Lektüren, 3 Quiz

11 Videos

What is Face Recognition?4m

One Shot Learning4m

Siamese Network4m

Triplet Loss15m

Face Verification and Binary Classification6m

What is Neural Style Transfer?2m

What are deep ConvNets learning?7m

Cost Function3m

Content Cost Function3m

Style Cost Function13m

1D and 3D Generalizations9m

5 Lektüren

Triplet Loss *CORRECTION*1m

Face Verification and Binary Classification *CORRECTION*1m

Style Cost *CORRECTION*1m

References10m

Acknowledgments10m

1 praktische Übung

Special Applications: Face Recognition & Neural Style Transfer30m

Bewertungen

4.9

5074 Bewertungen

5 stars
87.55%
4 stars
10.53%
3 stars
1.45%
2 stars
0.28%
1 star
0.16%

Top-Bewertungen von CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS

von SH5. Aug. 2019

Great content in lectures! Automatic graders for programming assignments can be tricky, and set to old versions of tf sometimes, but answers to these issues are readily found in the discussion forums.

von AG12. Jan. 2019

Great course for kickoff into the world of CNN's. Gives a nice overview of existing architectures and certain applications of CNN's as well as giving some solid background in how they work internally.

von OA3. Sep. 2020

Great course. Easy to understand and with very synthetized information on the most relevant topics, even though some videos repeat information due to wrong edition, everything is still understandable.

von AR11. Juli 2020

I really enjoyed this course, it would be awesome to see al least one training example using GPU (maybe in Google Colab since not everyone owns one) so we could train the deepest networks from scratch

Alle Bewertungen anzeigen

Über den Spezialisierung Deep Learning

The Deep Learning Specialization is our foundational program that will help you understand the capabilities, challenges, and consequences of deep learning and prepare you to participate in the development of leading-edge AI technology.

In this Specialization, you will build neural network architectures such as Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, LSTMs, Transformers, and learn how to make them better with strategies such as Dropout, BatchNorm, Xavier/He initialization, and more. You will master these theoretical concepts and their industry applications using Python and TensorFlow. You will tackle real-world case studies such as autonomous driving, sign language reading, music generation, computer vision, speech recognition, and natural language processing. AI is transforming many industries. The Deep Learning Specialization provides a pathway for you to gain the knowledge and skills to apply machine learning to your work, level up your technical career, and take the definitive step in the world of AI. Along the way, you will get career advice from deep learning experts from industry and academia.

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:
Der Kurs bietet möglicherweise keine Gastoption an. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen.
Der Kurs kann stattdessen "Vollständiger Kurs ohne Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Aufgaben einreichen und eine Endnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung 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 nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.
Is financial aid available?
Ja, Coursera bietet für Kursteilnehmer, die sich die Kursgebühr nicht leisten können, finanzielle Unterstützung an. Bewerben Sie sich dafür, indem Sie auf den Link für finanzielle Unterstützung links unter der Schaltfläche „Anmelden“ klicken. Sie werden zum Ausfüllen eines Antrags aufgefordert und werden bei Genehmigung benachrichtigt. Diesen Schritt müssen Sie für jeden Kurs der Spezialisierung ausführen, auch für das Abschlussprojekt. Mehr erfahren

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..

Convolutional Neural Networks

Über diesen Kurs

Karriereergebnisse der Lernenden

36%

37%

12%

Kompetenzen, die Sie erwerben

Karriereergebnisse der Lernenden

36%

37%

12%

Dozenten

Andrew Ng
Herausragender Dozent

Kian Katanforoosh
Herausragender Dozent

Younes Bensouda Mourri
Herausragender Dozent

von

deeplearning.ai

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche 1

Foundations of Convolutional Neural Networks

Woche 2

Deep Convolutional Models: Case Studies

Woche 3

Object Detection

Woche 4

Special Applications: Face recognition & Neural Style Transfer

Bewertungen

Top-Bewertungen von CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS

Über den Spezialisierung Deep Learning

Häufig gestellte Fragen

Beliebte Online-Kurse

Beliebte Online-Spezialisierungen

Online-Zertifikate

Online-Abschlussprogramme

Coursera

Community

Mehr

Convolutional Neural Networks

Über diesen Kurs

Karriereergebnisse der Lernenden

36%

37%

12%

Kompetenzen, die Sie erwerben

Karriereergebnisse der Lernenden

36%

37%

12%

Dozenten

Andrew NgHerausragender Dozent

Kian KatanforooshHerausragender Dozent

Younes Bensouda MourriHerausragender Dozent

von

deeplearning.ai

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche 1

Foundations of Convolutional Neural Networks

Woche 2

Deep Convolutional Models: Case Studies

Woche 3

Object Detection

Woche 4

Special Applications: Face recognition & Neural Style Transfer

Bewertungen

Top-Bewertungen von CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS

Über den Spezialisierung Deep Learning

Häufig gestellte Fragen

Coursera Footer

Beliebte Online-Kurse

Beliebte Online-Spezialisierungen

Online-Zertifikate

Online-Abschlussprogramme

Coursera

Community

Mehr

Andrew Ng
Herausragender Dozent

Kian Katanforoosh
Herausragender Dozent

Younes Bensouda Mourri
Herausragender Dozent