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
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Empfohlene Erfahrung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Computer Vision
- Kategorie: Lernen übertragen
- Kategorie: Tiefes Lernen
- Kategorie: Faltungsneuronale Netze
- Kategorie: Bildanalyse
- Kategorie: Feinabstimmung
- Kategorie: Netzarchitektur
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
- Kategorie: Einbettungen
- Kategorie: Künstliche neuronale Netze
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Tensorflow
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
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Geprüft am 12. 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.
Geprüft am 6. Feb. 2020
very easy to understand and helped my understanding in Deep Learning-based computer vision. Yet, this course will need to be updated with new developments in the future (to catch up with the trend).
Geprüft am 6. Apr. 2021
Very good introduction to programming convolutional neural networks. Although the models and functions needed are complicated ,this course takes you by the hand and introduces to all these wild ideas
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