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



Dozenten: Andrew Ng
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42,610 Bewertungen
Empfohlene Erfahrung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Bildanalyse
- Kategorie: Computer Vision
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Faltungsneuronale Netze
- Kategorie: Feinabstimmung
- Kategorie: Künstliche neuronale Netze
- Kategorie: Tiefes Lernen
- Kategorie: Netzarchitektur
- Kategorie: Lernen übertragen
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
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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
Geprüft am 23. Feb. 2018
This was the toughest of the four courses so far but for me was the most exciting! Andrew Ng gives you the codes in the assignments that you need to get started for state of the art applications.
Geprüft am 2. Juni 2018
The videos were very good. I came into the course knowing a bit from doing my own readings and the material covered in the course really helped me understand how convolutional neural networks work.
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