Informações sobre o curso

1,840,451 visualizações recentes

Resultados de carreira do aprendiz

36%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

37%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

12%

recebi um aumento ou promoção
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário
Aprox. 20 horas para completar
Inglês
Legendas: Chinês (tradicional), Chinês (simplificado), Coreano, Turco, Inglês, Espanhol, Japonês...

Habilidades que você terá

Facial Recognition SystemTensorflowConvolutional Neural NetworkArtificial Neural Network

Resultados de carreira do aprendiz

36%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

37%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

12%

recebi um aumento ou promoção
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário
Aprox. 20 horas para completar
Inglês
Legendas: Chinês (tradicional), Chinês (simplificado), Coreano, Turco, Inglês, Espanhol, Japonês...

oferecido por

Logotipo de deeplearning.ai

deeplearning.ai

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up94%(42,971 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

6 horas para concluir

Foundations of Convolutional Neural Networks

6 horas para concluir
12 vídeos (Total 140 mín.), 4 leituras, 3 testes
12 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
4 leituras
Strided convolutions *CORRECTION*1min
Simple Convolutional Network Example *CORRECTION*1min
CNN Example *CORRECTION*1min
Why Convolutions? *CORRECTION*1min
1 exercício prático
The basics of ConvNets30min
Semana
2

Semana 2

5 horas para concluir

Deep convolutional models: case studies

5 horas para concluir
11 vídeos (Total 99 mín.), 1 leitura, 2 testes
11 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
1 leituras
Inception Network Motivation *CORRECTION*1min
1 exercício prático
Deep convolutional models30min
Semana
3

Semana 3

4 horas para concluir

Object detection

4 horas para concluir
10 vídeos (Total 85 mín.), 2 leituras, 2 testes
10 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
2 leituras
Convolutional Implementation of Sliding Windows *CORRECTION*1min
YOLO algorithm *CORRECTION*1min
1 exercício prático
Detection algorithms30min
Semana
4

Semana 4

5 horas para concluir

Special applications: Face recognition & Neural style transfer

5 horas para concluir
11 vídeos (Total 76 mín.), 3 leituras, 3 testes
11 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
3 leituras
Triplet Loss *CORRECTION*1min
Face Verification and Binary Classification *CORRECTION*1min
Style Cost *CORRECTION*1min
1 exercício prático
Special applications: Face recognition & Neural style transfer30min

Avaliações

Principais avaliações do CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS

Visualizar todas as avaliações

Sobre Programa de cursos integrados Aprendizagem profunda

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....
Aprendizagem profunda

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
  • 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.

  • Se você se inscrever, terá 7 dias para testar sem custo e, durante este período, pode cancelar sem multa. Depois disso, não reembolsamos, mas você pode cancelar sua inscrição a qualquer momento. Veja nossa política para o reembolso total.

  • Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro ao aluno que não possa pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio Financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Preencha uma solicitação e será notificado caso seja aprovado. Você terá que completar esta etapa para cada curso na Especialização, incluindo o Trabalho de Conclusão de Curso. Saiba mais .

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.