Informações sobre o curso
4.8
16,300 classificações
2,139 avaliações
Programa de cursos integrados
100% online

100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário

Nível intermediário

Horas para completar

Aprox. 20 horas para completar

Sugerido: 4 weeks of study, 4-5 hours/week...
Idiomas disponíveis

Inglês

Legendas: Inglês, Chinês (tradicional), Chinês (simplificado), Coreano, Japonês

Habilidades que você terá

Facial Recognition SystemTensorflowConvolutional Neural NetworkArtificial Neural Network
Programa de cursos integrados
100% online

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Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis

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Nível intermediário

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Horas para completar

Aprox. 20 horas para completar

Sugerido: 4 weeks of study, 4-5 hours/week...
Idiomas disponíveis

Inglês

Legendas: Inglês, Chinês (tradicional), Chinês (simplificado), Coreano, Japonês

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
Horas para completar
6 horas para concluir

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....
Reading
12 vídeos (total de (Total 140 mín.) min), 3 testes
Video12 videos
Edge Detection Example11min
More Edge Detection7min
Padding9min
Strided Convolutions9min
Convolutions Over Volume10min
One Layer of a Convolutional Network16min
Simple Convolutional Network Example8min
Pooling Layers10min
CNN Example12min
Why Convolutions?9min
Yann LeCun Interview27min
Quiz1 exercício prático
The basics of ConvNets20min
Semana
2
Horas para completar
5 horas para concluir

Deep convolutional models: case studies

Learn about the practical tricks and methods used in deep CNNs straight from the research papers. ...
Reading
11 vídeos (total de (Total 99 mín.) min), 2 testes
Video11 videos
Classic Networks18min
ResNets7min
Why ResNets Work9min
Networks in Networks and 1x1 Convolutions6min
Inception Network Motivation10min
Inception Network8min
Using Open-Source Implementation4min
Transfer Learning8min
Data Augmentation9min
State of Computer Vision12min
Quiz1 exercício prático
Deep convolutional models20min
Semana
3
Horas para completar
4 horas para concluir

Object detection

Learn how to apply your knowledge of CNNs to one of the toughest but hottest field of computer vision: Object detection....
Reading
10 vídeos (total de (Total 85 mín.) min), 2 testes
Video10 videos
Landmark Detection5min
Object Detection5min
Convolutional Implementation of Sliding Windows11min
Bounding Box Predictions14min
Intersection Over Union4min
Non-max Suppression8min
Anchor Boxes9min
YOLO Algorithm7min
(Optional) Region Proposals6min
Quiz1 exercício prático
Detection algorithms20min
Semana
4
Horas para completar
5 horas para concluir

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!...
Reading
11 vídeos (total de (Total 76 mín.) min), 3 testes
Video11 videos
One Shot Learning4min
Siamese Network4min
Triplet Loss15min
Face Verification and Binary Classification6min
What is neural style transfer?2min
What are deep ConvNets learning?7min
Cost Function3min
Content Cost Function3min
Style Cost Function13min
1D and 3D Generalizations9min
Quiz1 exercício prático
Special applications: Face recognition & Neural style transfer20min
4.8
2,139 avaliaçõesChevron Right
Direcionamento de carreira

38%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos
Benefício de carreira

36%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

Melhores avaliações

por EBNov 3rd 2017

Wonderful course. Covers a wide array of immediately appealing subjects: from object detection to face recognition to neural style transfer, intuitively motivate relevant models like YOLO and ResNet.

por DGFeb 14th 2018

Too much hand-holding during assignments, although still very good directions. Obviously the issue with the final programming assignment needs to be addressed. Fantastic lecture material, as always.

Instrutores

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Andrew Ng

CEO/Founder Landing AI; Co-founder, Coursera; Adjunct Professor, Stanford University; formerly Chief Scientist,Baidu and founding lead of Google Brain
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Head Teaching Assistant - Kian Katanforoosh

Lecturer of Computer Science at Stanford University, deeplearning.ai, Ecole CentraleSupelec
Avatar

Teaching Assistant - Younes Bensouda Mourri

Mathematical & Computational Sciences, Stanford University, deeplearning.ai

Sobre deeplearning.ai

deeplearning.ai is Andrew Ng's new venture which amongst others, strives for providing comprehensive AI education beyond borders....

Sobre o Programa de cursos integrados Deep Learning

If you want to break into AI, this Specialization will help you do so. Deep Learning is one of the most highly sought after skills in tech. We will help you become good at Deep Learning. In five courses, you will learn the foundations of Deep Learning, understand how to build neural networks, and learn how to lead successful machine learning projects. You will learn about Convolutional networks, RNNs, LSTM, Adam, Dropout, BatchNorm, Xavier/He initialization, and more. You will work on case studies from healthcare, autonomous driving, sign language reading, music generation, and natural language processing. You will master not only the theory, but also see how it is applied in industry. You will practice all these ideas in Python and in TensorFlow, which we will teach. You will also hear from many top leaders in Deep Learning, who will share with you their personal stories and give you career advice. AI is transforming multiple industries. After finishing this specialization, you will likely find creative ways to apply it to your work. We will help you master Deep Learning, understand how to apply it, and build a career in AI....
Deep Learning

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.