Convolutional Neural Networks

Este curso forma parte de Programa Especializado - Aprendizaje profundo

4.9
estrellas
38,230 calificaciones

95 %

Andrew Ng +2 instructores más
Instructores principales

ofrecido por

Programa Especializado - Aprendizaje profundodeeplearning.ai

Acerca de este Curso

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.

Resultados profesionales del estudiante

36%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

37%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso

12%

consiguió un aumento de sueldo o ascenso

Certificado para compartir

Obtén un certificado al finalizar

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Curso 4 de 5 en

Programa Especializado - Aprendizaje profundo

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Nivel intermedio

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

Aprox. 20 horas para completar

Inglés (English)

Subtítulos: Chino (tradicional), Árabe (Arabic), Francés (French), Portugués (europeo), Chino (simplificado), Italiano, Vietnamita, Coreano, Alemán (German), Ruso (Russian), Turco (Turkish), Inglés (English), Español (Spanish), Japonés

Habilidades que obtendrás

Deep LearningFacial Recognition SystemConvolutional Neural NetworkTensorflowObject Detection and Segmentation

Resultados profesionales del estudiante

36%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

37%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso

12%

consiguió un aumento de sueldo o ascenso

Certificado para compartir

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100 % en línea

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Curso 4 de 5 en

Programa Especializado - Aprendizaje profundo

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Nivel intermedio

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

Aprox. 20 horas para completar

Inglés (English)

Instructores

Calificación del instructor

4.91/5 (2,151 calificaciones)

ofrecido por

deeplearning.ai

DeepLearning.AI is an education technology company that develops a global community of AI talent.

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenido95%(55,795 calificaciones)

Semana

Semana 1

6 horas para completar

Foundations of Convolutional Neural Networks

Learn to implement the foundational layers of CNNs (pooling, convolutions) and to stack them properly in a deep network to solve multi-class image classification problems.

6 horas para completar

12 videos (Total 140 minutos), 4 lecturas, 3 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

4 lecturas

Strided convolutions *CORRECTION*1m

Simple Convolutional Network Example *CORRECTION*1m

CNN Example *CORRECTION*1m

Why Convolutions? *CORRECTION*1m

1 ejercicio de práctica

The basics of ConvNets30m

Semana

Semana 2

5 horas para completar

Deep convolutional models: case studies

Learn about the practical tricks and methods used in deep CNNs straight from the research papers.

5 horas para completar

11 videos (Total 99 minutos), 1 lectura, 2 cuestionarios

Semana

Semana 3

4 horas para completar

Object detection

Learn how to apply your knowledge of CNNs to one of the toughest but hottest field of computer vision: Object detection.

4 horas para completar

10 videos (Total 85 minutos), 2 lecturas, 2 cuestionarios

Semana

Semana 4

5 horas para completar

Special applications: Face recognition & Neural style transfer

Discover how CNNs can be applied to multiple fields, including art generation and face recognition. Implement your own algorithm to generate art and recognize faces!

5 horas para completar

11 videos (Total 76 minutos), 3 lecturas, 3 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

3 lecturas

Triplet Loss *CORRECTION*1m

Face Verification and Binary Classification *CORRECTION*1m

Style Cost *CORRECTION*1m

1 ejercicio de práctica

Special applications: Face recognition & Neural style transfer30m

Reseñas

4.9

5012 reseña

5 stars
87.57%
4 stars
10.52%
3 stars
1.45%
2 stars
0.28%
1 star
0.16%

Principales reseñas sobre CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS

por OA3 de sep. de 2020

Great course. Easy to understand and with very synthetized information on the most relevant topics, even though some videos repeat information due to wrong edition, everything is still understandable.

por AG12 de ene. de 2019

Great course for kickoff into the world of CNN's. Gives a nice overview of existing architectures and certain applications of CNN's as well as giving some solid background in how they work internally.

por RS11 de dic. de 2019

Great Course Overall One thing is that some videos are not edited properly so Andrew repeats the same thing, again and again, other than that great and simple explanation of such complicated tasks.

por RK1 de sep. de 2019

This is very intensive and wonderful course on CNN. No other course in the MOOC world can be compared to this course's capability of simplifying complex concepts and visualizing them to get intuition.

Ver todas las reseñas

Acerca de Programa especializado: Aprendizaje profundo

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.

In this Specialization, you will build 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. You will master these theoretical concepts and their industry applications using Python and TensorFlow. You will tackle real-world case studies such as autonomous driving, sign language reading, music generation, computer vision, speech recognition, and natural language processing. AI is transforming many industries. The Deep Learning Specialization 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. Along the way, you will 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.
Is financial aid available?
Sí, Coursera ofrece ayuda económica a los estudiantes que no pueden pagar la tarifa. Solicítala haciendo clic en el enlace de Ayuda económica que está debajo del botón “Inscribirse” a la izquierda. Se te pedirá que completes una solicitud. Recibirás una notificación en caso de que se apruebe. Deberás completar este paso para cada uno de los cursos que forman parte del Programa especializado, incluido el proyecto final. Obtén más información.

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

Convolutional Neural Networks

Acerca de este Curso

Resultados profesionales del estudiante

36%

37%

12%

Habilidades que obtendrás

Resultados profesionales del estudiante

36%

37%

12%

Instructores

Andrew Ng
Instructor principal

Kian Katanforoosh
Instructor principal

Younes Bensouda Mourri
Instructor principal

ofrecido por

deeplearning.ai

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana 1

Foundations of Convolutional Neural Networks

Semana 2

Deep convolutional models: case studies

Semana 3

Object detection

Semana 4

Special applications: Face recognition & Neural style transfer

Reseñas

Principales reseñas sobre CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS

Acerca de Programa especializado: Aprendizaje profundo

Preguntas Frecuentes

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Certificados en linea

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Habilidades que obtendrás

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Instructores

Andrew NgInstructor principal

Kian KatanforooshInstructor principal

Younes Bensouda MourriInstructor principal

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Semana 1

Foundations of Convolutional Neural Networks

Semana 2

Deep convolutional models: case studies

Semana 3

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