Este curso forma parte de Programa especializado: Aprendizaje profundo

4.9
estrellas
41,097 calificaciones

95 %

Andrew Ng +2 instructores más

Instructores principales

432.324 ya inscrito

ofrecido por

Programa especializado: Aprendizaje profundodeeplearning.ai

Acerca de este Curso

424.398 vistas recientes

In the fourth course of the Deep Learning Specialization, you will understand how computer vision has evolved and become familiar with its exciting applications such as autonomous driving, face recognition, reading radiology images, and more.
By the end, you will be able to build a convolutional neural network, including recent variations such as residual networks; apply convolutional networks to visual detection and recognition tasks; and use neural style transfer to generate art and apply these algorithms to a variety of image, video, and other 2D or 3D data. 

The Deep Learning Specialization is our foundational program that will help you understand the capabilities, challenges, and consequences of deep learning and prepare you to participate in the development of leading-edge AI technology. It provides a pathway for you to gain the knowledge and skills to apply machine learning to your work, level up your technical career, and take the definitive step in the world of AI.

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Curso 4 de 5 en

Programa especializado: Aprendizaje profundo

Nivel intermedio

Intermediate Python skills: basic programming, understanding of for loops, if/else statements, data structures
A basic grasp of linear algebra & ML

Aprox. 36 horas para completar

Inglés (English)

Habilidades que obtendrás

Deep Learning
Facial Recognition System
Convolutional Neural Network
Tensorflow
Object Detection and Segmentation

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Programa especializado: Aprendizaje profundo

Nivel intermedio

Intermediate Python skills: basic programming, understanding of for loops, if/else statements, data structures
A basic grasp of linear algebra & ML

Aprox. 36 horas para completar

Inglés (English)

Instructores

Calificación del instructor

4,92/5 (2903 calificaciones)

ofrecido por

deeplearning.ai

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenido95%(65,609 calificaciones)

Semana

Semana 1

10 horas para completar

Foundations of Convolutional Neural Networks

10 horas para completar

12 videos (Total 140 minutos), 6 lecturas, 5 cuestionarios

12 videos

Computer Vision5m

Edge Detection Example11m

More Edge Detection7m

Padding9m

Strided Convolutions9m

Convolutions Over Volume10m

One Layer of a Convolutional Network16m

Simple Convolutional Network Example8m

Pooling Layers10m

CNN Example12m

Why Convolutions?9m

Yann LeCun Interview27m

6 lecturas

Clarifications about Upcoming Strided Convolutions Video1m

Clarifications about Upcoming Simple Convolutional Network Example Video1m

Clarifications about Upcoming CNN Example Video1m

Clarifications about Upcoming Why Convolutions?1m

How to Download your Notebook2m

How to Refresh your Workspace5m

1 ejercicio de práctica

The Basics of ConvNets 50m

Semana

Semana 2

9 horas para completar

Deep Convolutional Models: Case Studies

9 horas para completar

14 videos (Total 127 minutos), 2 lecturas, 4 cuestionarios

14 videos

Why look at case studies?2m

Classic Networks18m

ResNets7m

Why ResNets Work?9m

Networks in Networks and 1x1 Convolutions6m

Inception Network Motivation10m

Inception Network8m

MobileNet16m

MobileNet Architecture8m

EfficientNet3m

Using Open-Source Implementation4m

Transfer Learning8m

Data Augmentation9m

State of Computer Vision12m

2 lecturas

Clarifications about Upcoming Inception Network Motivation Video1m

Note on the Upcoming Programming Assignment - Residual Networks1m

1 ejercicio de práctica

Deep Convolutional Models 50m

Semana

Semana 3

9 horas para completar

Object Detection

9 horas para completar

14 videos (Total 110 minutos), 3 lecturas, 4 cuestionarios

14 videos

Object Localization11m

Landmark Detection5m

Object Detection5m

Convolutional Implementation of Sliding Windows11m

Bounding Box Predictions14m

Intersection Over Union4m

Non-max Suppression8m

Anchor Boxes9m

YOLO Algorithm6m

Region Proposals (Optional)6m

Semantic Segmentation with U-Net7m

Transpose Convolutions7m

U-Net Architecture Intuition3m

U-Net Architecture7m

3 lecturas

Clarifications about Upcoming Convolutional Implementation of Sliding Windows Video1m

Clarifications about Upcoming YOLO Algorithm Video1m

Clear Output Before Submitting (For U-Net Assignment)10m

1 ejercicio de práctica

Detection Algorithms 50m

Semana

Semana 4

9 horas para completar

Special Applications: Face recognition & Neural Style Transfer

9 horas para completar

11 videos (Total 75 minutos), 4 lecturas, 4 cuestionarios

11 videos

What is Face Recognition?4m

One Shot Learning4m

Siamese Network4m

Triplet Loss15m

Face Verification and Binary Classification6m

What is Neural Style Transfer?2m

What are deep ConvNets learning?7m

Cost Function3m

Content Cost Function3m

Style Cost Function13m

1D and 3D Generalizations9m

4 lecturas

Clarifications about Upcoming Face Verification and Binary Classification Video1m

Clarifications about Upcoming Style Cost Function Video1m

References10m

Acknowledgments10m

1 ejercicio de práctica

Special Applications: Face Recognition & Neural Style Transfer50m

Reseñas

4.9

5481 reseña

5 stars
87,73 %
4 stars
10,37 %
3 stars
1,43 %
2 stars
0,28 %
1 star
0,17 %

Principales reseñas sobre CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS

por SH5 de ago. de 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.

por FH11 de ene. de 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.

por EB2 de nov. de 2017

Wonderful course. Covers a wide array of immediately appealing subjects: from object detection to face recognition to neural style transfer, intuitively motivate relevant models like YOLO and ResNet.

por DG13 de feb. de 2018

Too much hand-holding during assignments, although still very good directions. Obviously the issue with the final programming assignment needs to be addressed. Fantastic lecture material, as always.

Ver todas las reseñas

Acerca de Programa especializado: Aprendizaje profundo

The Deep Learning Specialization is a foundational program that will help you understand the capabilities, challenges, and consequences of deep learning and prepare you to participate in the development of leading-edge AI technology.

In this Specialization, you will build and train neural network architectures such as Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, LSTMs, Transformers, and learn how to make them better with strategies such as Dropout, BatchNorm, Xavier/He initialization, and more. Get ready to master theoretical concepts and their industry applications using Python and TensorFlow and tackle real-world cases such as speech recognition, music synthesis, chatbots, machine translation, natural language processing, and more. AI is transforming many industries. The Deep Learning Specialization provides a pathway for you to take the definitive step in the world of AI by helping you gain the knowledge and skills to level up your career. Along the way, you will also get career advice from deep learning experts from industry and academia.

Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Estudiante.

Convolutional Neural Networks

Acerca de este Curso

Habilidades que obtendrás

Instructores

Andrew Ng
Instructor principal

Kian Katanforoosh
Instructor principal

Younes Bensouda Mourri
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Programa - Qué aprenderás en este curso

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Deep Convolutional Models: Case Studies

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