Über diesen Kurs

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Karriereergebnisse der Lernenden

12%

ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs

11%

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.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Mittel“

Course 1 of the TensorFlow Specialization, Python coding, and high-school level math are required. ML/DL experience is helpful but not required.

Ca. 26 Stunden zum Abschließen
Englisch

Was Sie lernen werden

  • Handle real-world image data

  • Plot loss and accuracy

  • Explore strategies to prevent overfitting, including augmentation and dropout

  • Learn transfer learning and how learned features can be extracted from models

Kompetenzen, die Sie erwerben

Inductive TransferAugmentationDropoutsMachine LearningTensorflow

Karriereergebnisse der Lernenden

12%

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Zertifikat zur Vorlage
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100 % online
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Stufe „Mittel“

Course 1 of the TensorFlow Specialization, Python coding, and high-school level math are required. ML/DL experience is helpful but not required.

Ca. 26 Stunden zum Abschließen
Englisch

von

Placeholder

deeplearning.ai

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up97%(8,911 Bewertungen)Info
Woche
1

Woche 1

7 Stunden zum Abschließen

Exploring a Larger Dataset

7 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 18 min), 5 Lektüren, 3 Quiz
8 Videos
A conversation with Andrew Ng1m
Training with the cats vs. dogs dataset2m
Working through the notebook4m
Fixing through cropping49
Visualizing the effect of the convolutions1m
Looking at accuracy and loss1m
Week 1 Wrap up33
5 Lektüren
Before you Begin: TensorFlow 2.0 and this Course10m
The cats vs dogs dataset10m
Looking at the notebook10m
What you'll see next10m
What have we seen so far?10m
1 praktische Übung
Week 1 Quiz30m
Woche
2

Woche 2

7 Stunden zum Abschließen

Augmentation: A technique to avoid overfitting

7 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 14 min), 6 Lektüren, 3 Quiz
7 Videos
Introducing augmentation2m
Coding augmentation with ImageDataGenerator3m
Demonstrating overfitting in cats vs. dogs1m
Adding augmentation to cats vs. dogs1m
Exploring augmentation with horses vs. humans1m
Week 2 Wrap up37
6 Lektüren
Image Augmentation10m
Start Coding...10m
Looking at the notebook10m
The impact of augmentation on Cats vs. Dogs10m
Try it for yourself!10m
What have we seen so far?10m
1 praktische Übung
Week 2 Quiz30m
Woche
3

Woche 3

7 Stunden zum Abschließen

Transfer Learning

7 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 14 min), 5 Lektüren, 3 Quiz
7 Videos
Understanding transfer learning: the concepts2m
Coding transfer learning from the inception mode1m
Coding your own model with transferred features2m
Exploring dropouts1m
Exploring Transfer Learning with Inception1m
Week 3 Wrap up36
5 Lektüren
Start coding!10m
Adding your DNN10m
Using dropouts!10m
Applying Transfer Learning to Cats v Dogs10m
What have we seen so far?10m
1 praktische Übung
Week 3 Quiz30m
Woche
4

Woche 4

7 Stunden zum Abschließen

Multiclass Classifications

7 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 12 min), 5 Lektüren, 3 Quiz
6 Videos
Moving from binary to multi-class classification44
Explore multi-class with Rock Paper Scissors dataset2m
Train a classifier with Rock Paper Scissors1m
Test the Rock Paper Scissors classifier2m
A conversation with Andrew Ng1m
5 Lektüren
Introducing the Rock-Paper-Scissors dataset10m
Check out the code!10m
Try testing the classifier10m
What have we seen so far?10m
Wrap up10m
1 praktische Übung
Week 4 Quiz30m

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