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学生职业成果

11%

加薪或升职
可分享的证书
完成后获得证书
100% 在线
立即开始,按照自己的计划学习。
第 2 门课程(共 4 门)
可灵活调整截止日期
根据您的日程表重置截止日期。
中级

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

完成时间大约为26 小时
英语(English)

您将学到的内容有

  • 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

您将获得的技能

Inductive TransferAugmentationDropoutsMachine LearningTensorflow

学生职业成果

11%

加薪或升职
可分享的证书
完成后获得证书
100% 在线
立即开始,按照自己的计划学习。
第 2 门课程(共 4 门)
可灵活调整截止日期
根据您的日程表重置截止日期。
中级

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

完成时间大约为26 小时
英语(English)

讲师

提供方

Placeholder

deeplearning.ai

教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

内容评分Thumbs Up97%(8,850 个评分)Info
1

1

完成时间为 7 小时

Exploring a Larger Dataset

完成时间为 7 小时
8 个视频 (总计 18 分钟), 5 个阅读材料, 3 个测验
8 个视频
A conversation with Andrew Ng1分钟
Training with the cats vs. dogs dataset2分钟
Working through the notebook4分钟
Fixing through cropping49
Visualizing the effect of the convolutions1分钟
Looking at accuracy and loss1分钟
Week 1 Wrap up33
5 个阅读材料
Before you Begin: TensorFlow 2.0 and this Course10分钟
The cats vs dogs dataset10分钟
Looking at the notebook10分钟
What you'll see next10分钟
What have we seen so far?10分钟
1 个练习
Week 1 Quiz30分钟
2

2

完成时间为 7 小时

Augmentation: A technique to avoid overfitting

完成时间为 7 小时
7 个视频 (总计 14 分钟), 6 个阅读材料, 3 个测验
7 个视频
Introducing augmentation2分钟
Coding augmentation with ImageDataGenerator3分钟
Demonstrating overfitting in cats vs. dogs1分钟
Adding augmentation to cats vs. dogs1分钟
Exploring augmentation with horses vs. humans1分钟
Week 2 Wrap up37
6 个阅读材料
Image Augmentation10分钟
Start Coding...10分钟
Looking at the notebook10分钟
The impact of augmentation on Cats vs. Dogs10分钟
Try it for yourself!10分钟
What have we seen so far?10分钟
1 个练习
Week 2 Quiz30分钟
3

3

完成时间为 7 小时

Transfer Learning

完成时间为 7 小时
7 个视频 (总计 14 分钟), 5 个阅读材料, 3 个测验
7 个视频
Understanding transfer learning: the concepts2分钟
Coding transfer learning from the inception mode1分钟
Coding your own model with transferred features2分钟
Exploring dropouts1分钟
Exploring Transfer Learning with Inception1分钟
Week 3 Wrap up36
5 个阅读材料
Start coding!10分钟
Adding your DNN10分钟
Using dropouts!10分钟
Applying Transfer Learning to Cats v Dogs10分钟
What have we seen so far?10分钟
1 个练习
Week 3 Quiz30分钟
4

4

完成时间为 7 小时

Multiclass Classifications

完成时间为 7 小时
6 个视频 (总计 12 分钟), 5 个阅读材料, 3 个测验
6 个视频
Moving from binary to multi-class classification44
Explore multi-class with Rock Paper Scissors dataset2分钟
Train a classifier with Rock Paper Scissors1分钟
Test the Rock Paper Scissors classifier2分钟
A conversation with Andrew Ng1分钟
5 个阅读材料
Introducing the Rock-Paper-Scissors dataset10分钟
Check out the code!10分钟
Try testing the classifier10分钟
What have we seen so far?10分钟
Wrap up10分钟
1 个练习
Week 4 Quiz30分钟

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