Este curso forma parte de Programa especializado: Aprendizaje profundo

4.9
estrellas
41,304 calificaciones

95 %

Andrew Ng +2 instructores más

Instructores principales

445.564 ya inscrito

Ofrecido Por

Programa especializado: Aprendizaje profundodeeplearning.ai

Acerca de este Curso

415.825 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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Incluye proyectos de aprendizaje prácticos.

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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 (2962 calificaciones)

Ofrecido por

deeplearning.ai

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenido95%(66,284 calificaciones)

Semana1

Semana 1

10 horas para completar

Foundations of Convolutional Neural Networks

10 horas para completar

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

12 videos

Computer Vision5mEdge Detection Example11mMore Edge Detection7mPadding9mStrided Convolutions8mConvolutions Over Volume10mOne Layer of a Convolutional Network16mSimple Convolutional Network Example8mPooling Layers10mCNN Example12mWhy Convolutions?9mYann LeCun Interview27m

5 lecturas

Clarifications about Upcoming Simple Convolutional Network Example Video1mClarifications about Upcoming CNN Example Video1mClarifications about Upcoming Why Convolutions?1mHow to Download your Notebook2mHow to Refresh your Workspace5m

1 ejercicio de práctica

The Basics of ConvNets 50m

Semana2

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?2mClassic Networks18mResNets7mWhy ResNets Work?9mNetworks in Networks and 1x1 Convolutions6mInception Network Motivation10mInception Network8mMobileNet16mMobileNet Architecture8mEfficientNet3mUsing Open-Source Implementation4mTransfer Learning8mData Augmentation9mState of Computer Vision12m

2 lecturas

Clarifications about Upcoming Inception Network Motivation Video1mNote on the Upcoming Programming Assignment - Residual Networks1m

1 ejercicio de práctica

Deep Convolutional Models 50m

Semana3

Semana 3

9 horas para completar

Object Detection

9 horas para completar

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

14 videos

Object Localization11mLandmark Detection5mObject Detection5mConvolutional Implementation of Sliding Windows11mBounding Box Predictions14mIntersection Over Union4mNon-max Suppression8mAnchor Boxes9mYOLO Algorithm6mRegion Proposals (Optional)6mSemantic Segmentation with U-Net7mTranspose Convolutions7mU-Net Architecture Intuition3mU-Net Architecture7m

3 lecturas

Clarifications about Upcoming Convolutional Implementation of Sliding Windows Video1mClarifications about Upcoming YOLO Algorithm Video1mClear Output Before Submitting (For U-Net Assignment)10m

1 ejercicio de práctica

Detection Algorithms 50m

Semana4

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?4mOne Shot Learning4mSiamese Network4mTriplet Loss15mFace Verification and Binary Classification6mWhat is Neural Style Transfer?2mWhat are deep ConvNets learning?7mCost Function3mContent Cost Function3mStyle Cost Function13m1D and 3D Generalizations9m

4 lecturas

Clarifications about Upcoming Face Verification and Binary Classification Video1mClarifications about Upcoming Style Cost Function Video1mReferences10mAcknowledgments10m

1 ejercicio de práctica

Special Applications: Face Recognition & Neural Style Transfer50m

Reseñas

4.9

5512 reseña

5 stars
87,75 %
4 stars
10,35 %
3 stars
1,43 %
2 stars
0,28 %
1 star
0,17 %

Principales reseñas sobre CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS

por YY23 de sep. de 2020

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.

por DT31 de ene. de 2018

The content is not as high quality as the previous courses. Im still fuzzy on some of the material. But this is still world class, please accept my gratitude for this unprecedentedly great content!

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.

por SB4 de ago. de 2021

This course has been one of the harder ones in the specialization. I found some of the programming exercises to be somewhat challenging. I am really glad I finished it! Time to head to Course 5 now!

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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
Instructor principal

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Foundations of Convolutional Neural Networks

Deep Convolutional Models: Case Studies

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Special Applications: Face recognition & Neural Style Transfer

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