Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Deep Learning

4.9
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41,093 Bewertungen

95 %

Andrew Ng +2 weitere Dozenten

Herausragende Dozenten

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Spezialisierung Deep Learningdeeplearning.ai

Über diesen Kurs

449.491 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.

Flexible Fristen

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Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Kurs 4 von 5 in

Spezialisierung Deep Learning

Stufe „Mittel“

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

Ca. 36 Stunden zum Abschließen

Englisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Deep Learning
Facial Recognition System
Convolutional Neural Network
Tensorflow
Object Detection and Segmentation

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Spezialisierung Deep Learning

Stufe „Mittel“

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

Ca. 36 Stunden zum Abschließen

Englisch

Dozenten

Dozentenbewertung

4,92/5 (2.903 Bewertungen)

von

deeplearning.ai

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Inhaltsbewertung95%(65,589 Bewertungen)

Woche

Woche 1

10 Stunden zum Abschließen

Foundations of Convolutional Neural Networks

10 Stunden zum Abschließen

12 Videos (Gesamt 140 min), 6 Lektüren, 5 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

6 Lektüren

Clarifications about Upcoming Strided Convolutions Video1m

Clarifications about Upcoming Simple Convolutional Network Example Video1m

Clarifications about Upcoming CNN Example Video1m

Clarifications about Upcoming Why Convolutions?1m

How to Download your Notebook2m

How to Refresh your Workspace5m

1 praktische Übung

The Basics of ConvNets 50m

Woche

Woche 2

9 Stunden zum Abschließen

Deep Convolutional Models: Case Studies

9 Stunden zum Abschließen

14 Videos (Gesamt 127 min), 2 Lektüren, 4 Quiz

14 Videos

Why look at case studies?2m

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

2 Lektüren

Clarifications about Upcoming Inception Network Motivation Video1m

Note on the Upcoming Programming Assignment - Residual Networks1m

1 praktische Übung

Deep Convolutional Models 50m

Woche

Woche 3

9 Stunden zum Abschließen

Object Detection

9 Stunden zum Abschließen

14 Videos (Gesamt 110 min), 3 Lektüren, 4 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 Algorithm6m

Region Proposals (Optional)6m

Semantic Segmentation with U-Net7m

Transpose Convolutions7m

U-Net Architecture Intuition3m

U-Net Architecture7m

3 Lektüren

Clarifications about Upcoming Convolutional Implementation of Sliding Windows Video1m

Clarifications about Upcoming YOLO Algorithm Video1m

Clear Output Before Submitting (For U-Net Assignment)10m

1 praktische Übung

Detection Algorithms 50m

Woche

Woche 4

9 Stunden zum Abschließen

Special Applications: Face recognition & Neural Style Transfer

9 Stunden zum Abschließen

11 Videos (Gesamt 75 min), 4 Lektüren, 4 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

4 Lektüren

Clarifications about Upcoming Face Verification and Binary Classification Video1m

Clarifications about Upcoming Style Cost Function Video1m

References10m

Acknowledgments10m

1 praktische Übung

Special Applications: Face Recognition & Neural Style Transfer50m

Bewertungen

4.9

5480 Bewertungen

5 stars
87,73 %
4 stars
10,37 %
3 stars
1,43 %
2 stars
0,28 %
1 star
0,17 %

Top-Bewertungen von CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS

von AS3. Juni 2020

This was by far the most challenging and difficult course in the specialization but also the most informative and useful from the perspective of the application side of Deep Learning! Thanks, Andrew!

von EB2. Nov. 2017

Wonderful course. Covers a wide array of immediately appealing subjects: from object detection to face recognition to neural style transfer, intuitively motivate relevant models like YOLO and ResNet.

von FH11. Jan. 2019

Amazing! Feels like AI is getting tamed in my hands. Course lectures , assignments are excellent. To those who are not well versed with python - numpy and tensorflow , it would be better to brush up.

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.

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Über den Spezialisierung Deep Learning

The Deep Learning Specialization is a 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 and train 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. Get ready to master theoretical concepts and their industry applications using Python and TensorFlow and tackle real-world cases such as speech recognition, music synthesis, chatbots, machine translation, natural language processing, and more. AI is transforming many industries. The Deep Learning Specialization provides a pathway for you to take the definitive step in the world of AI by helping you gain the knowledge and skills to level up your career. Along the way, you will also get career advice from deep learning experts from industry and academia.

Häufig gestellte Fragen

Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
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Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.

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Convolutional Neural Networks

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Andrew Ng
Herausragender Dozent

Kian Katanforoosh
Herausragender Dozent

Younes Bensouda Mourri
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Deep Convolutional Models: Case Studies

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