Acerca de este Curso

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Resultados profesionales del estudiante

13%

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

10%

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.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel intermedio

Course 1 of the TensorFlow Specialization, Python coding, and high-school level math are required. ML/DL experience is helpful but not required.

Aprox. 26 horas para completar
Inglés (English)

Qué aprenderás

  • Handle real-world image data

  • Plot loss and accuracy

  • Explore strategies to prevent overfitting, including augmentation and dropout

  • Learn transfer learning and how learned features can be extracted from models

Habilidades que obtendrás

Inductive TransferAugmentationDropoutsMachine LearningTensorflow

Resultados profesionales del estudiante

13%

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

10%

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.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel intermedio

Course 1 of the TensorFlow Specialization, Python coding, and high-school level math are required. ML/DL experience is helpful but not required.

Aprox. 26 horas para completar
Inglés (English)

Instructor

ofrecido por

Placeholder

deeplearning.ai

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up97%(8,473 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

7 horas para completar

Exploring a Larger Dataset

7 horas para completar
8 videos (Total 18 minutos), 5 lecturas, 3 cuestionarios
8 videos
A conversation with Andrew Ng1m
Training with the cats vs. dogs dataset2m
Working through the notebook4m
Fixing through cropping49s
Visualizing the effect of the convolutions1m
Looking at accuracy and loss1m
Week 1 Wrap up33s
5 lecturas
Before you Begin: TensorFlow 2.0 and this Course10m
The cats vs dogs dataset10m
Looking at the notebook10m
What you'll see next10m
What have we seen so far?10m
1 ejercicio de práctica
Week 1 Quiz30m
Semana
2

Semana 2

7 horas para completar

Augmentation: A technique to avoid overfitting

7 horas para completar
7 videos (Total 14 minutos), 6 lecturas, 3 cuestionarios
7 videos
Introducing augmentation2m
Coding augmentation with ImageDataGenerator3m
Demonstrating overfitting in cats vs. dogs1m
Adding augmentation to cats vs. dogs1m
Exploring augmentation with horses vs. humans1m
Week 2 Wrap up37s
6 lecturas
Image Augmentation10m
Start Coding...10m
Looking at the notebook10m
The impact of augmentation on Cats vs. Dogs10m
Try it for yourself!10m
What have we seen so far?10m
1 ejercicio de práctica
Week 2 Quiz30m
Semana
3

Semana 3

7 horas para completar

Transfer Learning

7 horas para completar
7 videos (Total 14 minutos), 5 lecturas, 3 cuestionarios
7 videos
Understanding transfer learning: the concepts2m
Coding transfer learning from the inception mode1m
Coding your own model with transferred features2m
Exploring dropouts1m
Exploring Transfer Learning with Inception1m
Week 3 Wrap up36s
5 lecturas
Start coding!10m
Adding your DNN10m
Using dropouts!10m
Applying Transfer Learning to Cats v Dogs10m
What have we seen so far?10m
1 ejercicio de práctica
Week 3 Quiz30m
Semana
4

Semana 4

7 horas para completar

Multiclass Classifications

7 horas para completar
6 videos (Total 12 minutos), 5 lecturas, 3 cuestionarios
6 videos
Moving from binary to multi-class classification44s
Explore multi-class with Rock Paper Scissors dataset2m
Train a classifier with Rock Paper Scissors1m
Test the Rock Paper Scissors classifier2m
A conversation with Andrew Ng1m
5 lecturas
Introducing the Rock-Paper-Scissors dataset10m
Check out the code!10m
Try testing the classifier10m
What have we seen so far?10m
Wrap up10m
1 ejercicio de práctica
Week 4 Quiz30m

Reseñas

Principales reseñas sobre CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS IN TENSORFLOW

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Acerca de Certificado profesional de DeepLearning.AI desarrollador de TensorFlow

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Preguntas Frecuentes

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