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
TOP-LEHRKRAFT
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42,584 Bewertungen
Empfohlene Erfahrung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Einbettungen
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Faltungsneuronale Netze
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
- Kategorie: Netzarchitektur
- Kategorie: Feinabstimmung
- Kategorie: Computer Vision
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Künstliche neuronale Netze
- Kategorie: Tiefes Lernen
- Kategorie: Lernen übertragen
- Kategorie: Bildanalyse
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Tensorflow
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4 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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 11. Jan. 2019
Amazing! Feels like AI is getting tamed in my hands. Course lectures , assignments are excellent. To those who are not well versed with python - numpy and tensorflow , it would be better to brush up.
Geprüft am 10. Juli 2024
Fabulously designed, I could confidently say that the programming exercise is sufficiently sophisticated, and yet managed to be not so difficult as to deter new learners. All in all a great course!
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
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