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学生职业成果

12%

通过此课程获得实实在在的工作福利

10%

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

12%

通过此课程获得实实在在的工作福利

10%

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

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deeplearning.ai

教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

内容评分Thumbs Up97%(9,835 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
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
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
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

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