Im vierten Kurs der Deep Learning Specialization werden Sie verstehen, wie sich die Computer Vision entwickelt hat, und sich mit ihren spannenden Anwendungen vertraut machen, wie z.B. autonomes Fahren, Gesichtserkennung, Lesen von Radiologiebildern u.v.m. Am Ende des Kurses werden Sie in der Lage sein, ein neuronales Faltungsnetzwerk aufzubauen, einschließlich neuerer Varianten wie Residualnetzwerke; Faltungsnetzwerke auf visuelle Detektions- und Erkennungsaufgaben anzuwenden; und neuronalen Stiltransfer zu nutzen, um Kunst zu erzeugen und diese Algorithmen auf eine Vielzahl von Bild-, Video- und anderen 2D- oder 3D-Daten anzuwenden.
Faltungsneuronale Netze

Faltungsneuronale Netze
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Tiefes Lernen“
Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)



Dozenten: Andrew Ng
TOP-LEHRKRAFT
567.300 bereits angemeldet
42,582 Bewertungen
Empfohlene Erfahrung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Tiefes Lernen
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
- Kategorie: Künstliche neuronale Netze
- Kategorie: Einbettungen
- Kategorie: Feinabstimmung
- Kategorie: Faltungsneuronale Netze
- Kategorie: Netzarchitektur
- Kategorie: Bildanalyse
- Kategorie: Lernen übertragen
- Kategorie: Computer Vision
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Tensorflow
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4 Aufgaben
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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 4 Module
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Geprüft am 5. 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.
Geprüft am 3. 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!
Geprüft am 4. Aug. 2021
This course has been one of the harder ones in the specialization. I found some of the programming exercises to be somewhat challenging. I am really glad I finished it! Time to head to Course 5 now!

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