Convolutional Neural Networks

Este curso forma parte de Programa especializado: Aprendizaje profundo

4.9
estrellas
39,012 calificaciones

Andrew Ng +2 instructores más
Instructores principales

364,946 ya inscrito

ofrecido por

Programa especializado: Aprendizaje profundodeeplearning.ai

Acerca de este Curso

895,708 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.

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

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

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

Nivel intermedio

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

Aprox. 35 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

Fechas límite flexibles

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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. 35 horas para completar

Inglés (English)

Instructores

Calificación del instructor

4.91/5 (2,347 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%(58,427 calificaciones)

Semana

Semana 1

9 horas para completar

Foundations of Convolutional Neural Networks

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

9 horas para completar

12 videos (Total 140 minutos), 9 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

9 lecturas

Connect with your Mentors and Fellow Learners on Discourse!10m

Guide to Discourse10m

Strided convolutions *CORRECTION*1m

Simple Convolutional Network Example *CORRECTION*1m

CNN Example *CORRECTION*1m

Why Convolutions? *CORRECTION*1m

Lectures in PDF1m

How to Download your Notebook2m

How to Refresh your Workspace5m

1 ejercicio de práctica

The Basics of ConvNets30m

Semana

Semana 2

9 horas para completar

Deep Convolutional Models: Case Studies

Discover some powerful practical tricks and methods used in deep CNNs, straight from the research papers, then apply transfer learning to your own deep CNN.

9 horas para completar

14 videos (Total 127 minutos), 2 lecturas, 3 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

Inception Network Motivation *CORRECTION*1m

Lectures in PDF1m

1 ejercicio de práctica

Deep Convolutional Models30m

Semana

Semana 3

9 horas para completar

Object Detection

Apply your new knowledge of CNNs to one of the hottest (and most challenging!) fields in computer vision: object detection.

9 horas para completar

14 videos (Total 111 minutos), 4 lecturas, 3 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 Algorithm7m

Region Proposals (Optional)6m

Semantic Segmentation with U-Net7m

Transpose Convolutions7m

U-Net Architecture Intuition3m

U-Net Architecture7m

4 lecturas

Convolutional Implementation of Sliding Windows *CORRECTION*1m

YOLO algorithm *CORRECTION*1m

Lectures in PDF1m

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

1 ejercicio de práctica

Detection Algorithms30m

Semana

Semana 4

8 horas para completar

Special Applications: Face recognition & Neural Style Transfer

Explore how CNNs can be applied to multiple fields, including art generation and face recognition, then implement your own algorithm to generate art and recognize faces!

8 horas para completar

11 videos (Total 76 minutos), 6 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

6 lecturas

Triplet Loss *CORRECTION*1m

Face Verification and Binary Classification *CORRECTION*1m

Style Cost *CORRECTION*1m

Lectures in PDF10m

References10m

Acknowledgments10m

1 ejercicio de práctica

Special Applications: Face Recognition & Neural Style Transfer30m

Reseñas

4.9

5128 reseña

5 stars
87.55%
4 stars
10.53%
3 stars
1.45%
2 stars
0.28%
1 star
0.16%

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 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 AR11 de jul. de 2020

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

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.

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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.
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.
¿Recibiré crédito universitario por completar el Curso?
Este Curso no otorga crédito universitario, pero algunas universidades pueden aceptar los Certificados del curso para obtener crédito. Consulta con tu institución para obtener más información. Los Títulos en línea y los Certificados Mastertrack™ de Coursera brindan la oportunidad de obtener créditos universitarios.

¿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

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Deep Convolutional Models: Case Studies

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