Über diesen Kurs

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Karriereergebnisse der Lernenden

40%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

43%

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

Experience in Python coding and high school-level math is required. Prior machine learning or deep learning knowledge is helpful but not required.

Ca. 30 Stunden zum Abschließen
Englisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Computer VisionTensorflowMachine Learning

Karriereergebnisse der Lernenden

40%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

43%

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100 % online
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Stufe „Mittel“

Experience in Python coding and high school-level math is required. Prior machine learning or deep learning knowledge is helpful but not required.

Ca. 30 Stunden zum Abschließen
Englisch

Dozent

von

Placeholder

deeplearning.ai

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up96%(26,961 Bewertungen)Info
Woche
1

Woche 1

6 Stunden zum Abschließen

A New Programming Paradigm

6 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 16 min), 5 Lektüren, 3 Quiz
4 Videos
A primer in machine learning3m
The ‘Hello World’ of neural networks5m
Working through ‘Hello World’ in TensorFlow and Python3m
5 Lektüren
Before you begin: TensorFlow 2.0 and this course10m
From rules to data10m
Try it for yourself10m
Introduction to Google Colaboratory10m
Week 1 Resources10m
1 praktische Übung
Week 1 Quiz
Woche
2

Woche 2

7 Stunden zum Abschließen

Introduction to Computer Vision

7 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 15 min), 6 Lektüren, 3 Quiz
7 Videos
An Introduction to computer vision2m
Writing code to load training data2m
Coding a Computer Vision Neural Network2m
Walk through a Notebook for computer vision3m
Using Callbacks to control training1m
Walk through a notebook with Callbacks1m
6 Lektüren
Exploring how to use data10m
The structure of Fashion MNIST data10m
See how it's done10m
Get hands-on with computer vision1h
See how to implement Callbacks10m
Week 2 Resources10m
1 praktische Übung
Week 2 Quiz
Woche
3

Woche 3

8 Stunden zum Abschließen

Enhancing Vision with Convolutional Neural Networks

8 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 19 min), 6 Lektüren, 3 Quiz
6 Videos
What are convolutions and pooling?2m
Implementing convolutional layers1m
Implementing pooling layers4m
Improving the Fashion classifier with convolutions4m
Walking through convolutions3m
6 Lektüren
Coding convolutions and pooling layers10m
Learn more about convolutions10m
Getting hands-on, your first ConvNet10m
Try it for yourself1h
Experiment with filters and pools1h
Week 3 Resources10m
1 praktische Übung
Week 3 Quiz
Woche
4

Woche 4

9 Stunden zum Abschließen

Using Real-world Images

9 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 27 min), 10 Lektüren, 3 Quiz
9 Videos
Understanding ImageGenerator4m
Defining a ConvNet to use complex images2m
Training the ConvNet with fit_generator2m
Walking through developing a ConvNet2m
Walking through training the ConvNet with fit_generator3m
Adding automatic validation to test accuracy4m
Exploring the impact of compressing images3m
A conversation with Andrew1m
10 Lektüren
Explore an impactful, real-world solution10m
Designing the neural network10m
Train the ConvNet with ImageGenerator10m
Exploring the solution10m
Training the neural network10m
Experiment with the horse or human classifier1h
Get hands-on and use validation30m
Get Hands-on with compacted images30m
Week 4 Resources10m
Wrap up10m
1 praktische Übung
Week 4 Quiz

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