在深度学习专业的第四门课程中,您将了解计算机视觉是如何发展起来的,并熟悉其令人兴奋的应用,如自动驾驶、人脸识别、读取放射图像等。 课程结束时,您将能够构建卷积神经网络,包括残差网络等最新变体;将卷积网络应用于视觉检测和识别任务;使用神经风格转移生成艺术,并将这些算法应用于各种图像、视频和其他二维或三维数据。
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积累特定领域的专业知识
- 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
- 获得可共享的职业证书

该课程共有4个模块
实现 CNN 的基础层(池化、卷积),并在深度网络中适当堆叠,以解决多类图像分类问题。
涵盖的内容
12个视频6篇阅读材料1个作业2个编程作业
直接从研究论文中了解深度 CNN 中使用的一些强大实用技巧和方法,然后将迁移学习应用到自己的深度 CNN 中。
涵盖的内容
14个视频3篇阅读材料1个作业2个编程作业
将 CNN 的新知识应用于计算机视觉领域中最热门(也是最具挑战性!)的领域之一:物体检测。
涵盖的内容
14个视频4篇阅读材料1个作业2个编程作业
探索如何将 CNN 应用于多个领域,包括艺术品生成和人脸识别,然后实施自己的算法来生成艺术品和识别人脸!
涵盖的内容
11个视频6篇阅读材料1个作业2个编程作业
获得职业证书
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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.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
学生评论
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已于 Sep 23, 2020审阅
Very exciting courses. Everything explained carefully but easily to understand. Great courses. This course really help me a lot on my journey to learn deeper about deep learning. Thank you very much.
已于 Jul 11, 2020审阅
I really enjoyed this course, it would be awesome to see al least one training example using GPU (maybe in Google Colab since not everyone owns one) so we could train the deepest networks from scratch
已于 May 5, 2019审阅
A big thank you to Professor Andrew and his team for structuring this course and introducing the world of ConvNets to me. I found the video lectures easy to understand and the exercises intriguing.
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