如果您是一名想要构建可扩展的 Algorithm 驱动算法的软件开发人员，您需要了解如何使用工具来构建这些算法。本课程是 DeepLearning.AI TensorFlow 开发人员专业课程的一部分，将向您传授使用 TensorFlow（一种流行的机器学习开源框架）的最佳实践。 在 DeepLearning.AI TensorFlow 开发人员专业课程的课程 2 中，您将学习高级技术，以改进您在课程 1 中构建的计算机视觉模型。您将探索如何处理真实世界中不同形状和大小的图像，通过卷积可视化图像的旅程来理解计算机如何 "看到 "信息，绘制损失和准确性，并探索防止过度拟合的策略，包括增强和 Dropout。最后，课程 2 将向您介绍 Transfer Learning 以及如何从模型中提取学习到的 Feature。
TensorFlow 中的卷积神经网络
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累 机器学习 领域的专业知识
本课程是 DeepLearning.AI TensorFlow 开发人员 专业证书 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专业证书。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 通过 DeepLearning.AI 获得可共享的职业证书
该课程共有4个模块
在本专业的第一门课程中，您了解了 TensorFlow，以及如何使用其高级 API 进行基本的图像分类，还学习了一些关于卷积神经网络（ConvNets）的知识。在本课程中，您将深入了解如何利用真实世界的数据使用 ConvNets，并学习可以用来提高 ConvNet 性能的技术，尤其是在进行图像分类时！在第 1 周，本周您将从一个比迄今为止使用的数据集更大的数据集开始：猫和狗》数据集曾参加过 Kaggle 图像分类挑战赛！
涵盖的内容
8个视频8篇阅读材料1个作业1个编程作业1个非评分实验室
在这一点上，你已经听过很多次 "过度拟合 "这个词了。过度拟合是一个简单的概念，即在训练中过于专业化--也就是说，你的模型非常擅长对训练过的东西进行分类，但对没有见过的东西的分类却不那么擅长。为了更有效地泛化模型，当然需要更广泛的样本来训练它。这并不总是可能的，但图像增强（Image Augmentation）是一个很好的潜在捷径。本周你将了解到这一切！
涵盖的内容
7个视频4篇阅读材料1个作业1个编程作业2个非评分实验室
为自己建立模型是件好事，而且可以非常强大。但是，正如你所看到的，你可能会受到手头数据的限制。并不是每个人都能访问海量数据集，也不是每个人都拥有有效训练模型所需的计算能力。迁移学习可以帮助解决这个问题--拥有在大型数据集上训练过的模型的人可以对它们进行训练，这样你就可以直接使用它们，或者，你可以使用它们学习到的特征，并将它们应用到你的场景中。这就是迁移学习，本周你将对此进行研究！
涵盖的内容
7个视频4篇阅读材料1个作业1个编程作业1个非评分实验室
你已经走了很长的路，恭喜你！在我们离开 ConvNets 进入下一个模块之前，还有一件事要做，那就是超越二元分类。到目前为止，你们所做的每个示例都涉及到一种或另一种事物的分类--马或人、猫或狗。当超越二元分类进入分类时，你需要考虑一些编码问题。本周您将学习到这些知识！
涵盖的内容
6个视频7篇阅读材料1个作业1个编程作业1个非评分实验室
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
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Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
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Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好：它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'
学生评论
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AK
5
已于 Jun 4, 2020审阅
Laurence Moroney is the best. Before taking up the course, i didnt know anything about the AI or ML or Tensorflow. The concepts were explained in such a manner that anyone can learn Tensorflow.
TM
5
已于 Oct 5, 2020审阅
Excellent and detailed on how to create a convolutional neural network using TensorFlow as well as explaining how to solve problems such as low accuracy, overfitting and even improving the dataset.
JP
4
已于 Jan 25, 2021审阅
A great course for those who want to start building their AI models using Tensorflow. It explains how to use the required tools for different purposes like data augmentation, transfer learning, etc.
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