Этот курс научит вас строить сверточные нейронные сети и использовать их для обработки изображений. Благодаря глубокому обучению машинное зрение сегодня работает намного лучше, чем всего лишь два года назад, и это позволяет использовать его в самых разных отраслях, начиная от безопасного автономного вождения и точного распознавания лиц и заканчивая автоматической интерпретацией рентгеновских снимков.
В рамках курса вы:
— научитесь строить сверточные нейронные сети, включая их самые современные виды, такие как остаточные сети;
— узнаете, как применять сверточные сети в задачах визуального обнаружения объектов и распознавания изображений;
— узнаете, как использовать нейронную передачу стиля для создания изображений;
— научитесь применять алгоритмы к изображениям, видео и другим 2D- и 3D-данным.
Это четвертый курс специализации «Глубокое обучение».
Вы научитесь использовать базовые слои сверточных нейронных сетей (субдискретизирующие и сверточные) и правильно укладывать их в глубокую сеть для решения задач по многоклассовой классификации изображений.
Inclus
12 vidéos4 lectures1 devoir2 devoirs de programmation2 laboratoires non notés
Afficher les informations sur le contenu du module
12 vidéos•Total 140 minutes
Компьютерное зрение•6 minutes
Пример обнаружения границ•12 minutes
Еще об обнаружении границ•8 minutes
Заполнение•10 minutes
Свертки с шагом•9 minutes
Свертки на объемных данных•11 minutes
Один слой сверточной сети •16 minutes
Пример простой сверточной сети•9 minutes
Слои субдискретизации•10 minutes
Пример сверточной сети•13 minutes
Зачем использовать свертки?•10 minutes
Интервью с Янном ЛеКуном•28 minutes
4 lectures•Total 4 minutes
Свертки с шагом *ИСПРАВЛЕНИЕ*•1 minute
Пример простой сверточной сети *ИСПРАВЛЕНИЕ*•1 minute
Пример сверточной сети *ИСПРАВЛЕНИЕ*•1 minute
Зачем использовать свертки? *ИСПРАВЛЕНИЕ*•1 minute
1 devoir•Total 30 minutes
Основы cверточных сетей•30 minutes
2 devoirs de programmation
Сверточная модель: шаг за шагом•0 minutes
Сверточная модель: применение•0 minutes
2 laboratoires non notés•Total 180 minutes
Сверточная модель: шаг за шагом•120 minutes
Сверточная модель: применение•60 minutes
Глубокие сверточные модели: практические примеры
Week 2•5 heures à terminer
Détails du module
Знакомство с практическими приемами и методами, описанными в научных работах по глубоким сверточным нейросетям
Inclus
11 vidéos1 lecture1 devoir1 devoir de programmation2 laboratoires non notés
Afficher les informations sur le contenu du module
11 vidéos•Total 99 minutes
Зачем изучать практические примеры?•3 minutes
Классические сети•18 minutes
Остаточные сети•7 minutes
Почему остаточные нейронные сети работают•9 minutes
Сети в сетях и свертки 1х1•7 minutes
Мотивация Inception-сети•10 minutes
Inception-сеть•9 minutes
Использование Open-Source реализации•5 minutes
Передача обучения•9 minutes
Дополнение данных•10 minutes
Состояние отрасли машинного зрения•13 minutes
1 lecture•Total 1 minute
Мотивация Inception-сети *ИСПРАВЛЕНИЕ*•1 minute
1 devoir•Total 30 minutes
Глубокие сверточные модели•30 minutes
1 devoir de programmation
Остаточные нейронные сети•0 minutes
2 laboratoires non notés•Total 180 minutes
Учебное пособие по Keras (не оценивается)•90 minutes
Остаточные нейронные сети•90 minutes
Обнаружение объектов
Week 3•4 heures à terminer
Détails du module
Получение навыков применения знаний о сверточных нейронных сетях к одной из самых сложных, но актуальных областей машинного зрения: обнаружению объектов.
Inclus
10 vidéos2 lectures1 devoir1 devoir de programmation1 laboratoire non noté
Afficher les informations sur le contenu du module
Специальные области применения: распознавание лиц и нейронная передача стиля
Week 4•5 heures à terminer
Détails du module
Узнайте, как сверточные нейронные сети могут применяться в различных областях, включая построение изображений и распознавание лиц. Реализуйте свой собственный алгоритм для построения изображения и распознавания лиц!
Inclus
11 vidéos3 lectures1 devoir2 devoirs de programmation2 laboratoires non notés
Afficher les informations sur le contenu du module
11 vidéos•Total 76 minutes
Что такое распознавание лиц?•5 minutes
Обучение по одному примеру•5 minutes
Сиамская нейронная сеть•5 minutes
Потеря триплета•16 minutes
Верификация лиц и бинарная классификация•6 minutes
Что представляет собой нейронная передача стиля?•2 minutes
Что представляет собой обучение глубоких сверточных сетей?•8 minutes
Стоимостная функция•4 minutes
Стоимостная функция контента•4 minutes
Стоимостная функция стиля•13 minutes
Одномерные и трехмерные генерализации•9 minutes
3 lectures•Total 3 minutes
Потеря триплета *ИСПРАВЛЕНИЕ*•1 minute
Верификация лиц и бинарная классификация *ИСПРАВЛЕНИЕ*•1 minute
Стоимостная функция стиля *ИСПРАВЛЕНИЕ*•1 minute
1 devoir•Total 30 minutes
Специальные области применения: распознавание лиц и нейронная передача стиля•30 minutes
2 devoirs de programmation
Построение изображения при помощи нейронной передачи стиля•0 minutes
Распознавание лиц•0 minutes
2 laboratoires non notés•Total 210 minutes
Построение изображения при помощи нейронной передачи стиля•120 minutes
DeepLearning.AI is an education technology company that develops a global community of AI talent.
DeepLearning.AI's expert-led educational experiences provide AI practitioners and non-technical professionals with the necessary tools to go all the way from foundational basics to advanced application, empowering them to build an AI-powered future.
OK
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
When will I have access to the lectures and assignments?
To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
What will I get if I purchase the Certificate?
When you purchase a Certificate you get access to all course materials, including graded assignments. Upon completing the course, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.
Is financial aid available?
Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.