Informações sobre o curso

553,193 visualizações recentes

Resultados de carreira do aprendiz

13%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

10%

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

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
Inglês

Habilidades que você terá

Inductive TransferAugmentationDropoutsMachine LearningTensorflow

Resultados de carreira do aprendiz

13%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

10%

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

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
Inglês

Instrutores

oferecido por

Placeholder

deeplearning.ai

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up97%(8,019 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

7 horas para concluir

Exploring a Larger Dataset

7 horas para concluir
8 vídeos (Total 18 mín.), 5 leituras, 3 testes
8 videos
A conversation with Andrew Ng1min
Training with the cats vs. dogs dataset2min
Working through the notebook4min
Fixing through cropping49s
Visualizing the effect of the convolutions1min
Looking at accuracy and loss1min
Week 1 Wrap up33s
5 leituras
Before you Begin: TensorFlow 2.0 and this Course10min
The cats vs dogs dataset10min
Looking at the notebook10min
What you'll see next10min
What have we seen so far?10min
1 exercício prático
Week 1 Quiz30min
Semana
2

Semana 2

7 horas para concluir

Augmentation: A technique to avoid overfitting

7 horas para concluir
7 vídeos (Total 14 mín.), 6 leituras, 3 testes
7 videos
Introducing augmentation2min
Coding augmentation with ImageDataGenerator3min
Demonstrating overfitting in cats vs. dogs1min
Adding augmentation to cats vs. dogs1min
Exploring augmentation with horses vs. humans1min
Week 2 Wrap up37s
6 leituras
Image Augmentation10min
Start Coding...10min
Looking at the notebook10min
The impact of augmentation on Cats vs. Dogs10min
Try it for yourself!10min
What have we seen so far?10min
1 exercício prático
Week 2 Quiz30min
Semana
3

Semana 3

7 horas para concluir

Transfer Learning

7 horas para concluir
7 vídeos (Total 14 mín.), 5 leituras, 3 testes
7 videos
Understanding transfer learning: the concepts2min
Coding transfer learning from the inception mode1min
Coding your own model with transferred features2min
Exploring dropouts1min
Exploring Transfer Learning with Inception1min
Week 3 Wrap up36s
5 leituras
Start coding!10min
Adding your DNN10min
Using dropouts!10min
Applying Transfer Learning to Cats v Dogs10min
What have we seen so far?10min
1 exercício prático
Week 3 Quiz30min
Semana
4

Semana 4

7 horas para concluir

Multiclass Classifications

7 horas para concluir
6 vídeos (Total 12 mín.), 5 leituras, 3 testes
6 videos
Moving from binary to multi-class classification44s
Explore multi-class with Rock Paper Scissors dataset2min
Train a classifier with Rock Paper Scissors1min
Test the Rock Paper Scissors classifier2min
A conversation with Andrew Ng1min
5 leituras
Introducing the Rock-Paper-Scissors dataset10min
Check out the code!10min
Try testing the classifier10min
What have we seen so far?10min
Wrap up10min
1 exercício prático
Week 4 Quiz30min

Avaliações

Principais avaliações do CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS IN TENSORFLOW

Visualizar todas as avaliações

Sobre Certificado Profissional Desenvolvedor de DeepLearning.AI no TensorFlow

Desenvolvedor de DeepLearning.AI no TensorFlow

Perguntas Frequentes – FAQ

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.