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。

您将学到什么
处理真实世界的图像数据
绘图损失和精度
探索防止过度拟合的策略,包括增强和剔除
学习迁移学习以及如何从模型中提取所学特征
您将获得的技能
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4 项作业
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积累 机器学习 领域的专业知识
- 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
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位教师

人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
学生评论
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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.
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.
已于 Apr 13, 2020审阅
Nice course. Even though I have previously done some projects using CNN and multi-class classification still this course let me to have an insight to how these APIs work. Keep Up The Good Work!!!!!!




