Informações sobre o curso
779,298 visualizações recentes

100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Experience in Python coding and high school-level math is required. Prior machine learning or deep learning knowledge is helpful but not required.

Aprox. 8 horas para completar

Sugerido: 4 weeks, 4-5 hours/week...

Inglês

Legendas: Inglês, Espanhol, Russo

O que você vai aprender

  • Check

    Learn best practices for using TensorFlow, a popular open-source machine learning framework

  • Check

    Build a basic neural network in TensorFlow

  • Check

    Train a neural network for a computer vision application

  • Check

    Understand how to use convolutions to improve your neural network

Habilidades que você terá

Computer VisionTensorflowMachine Learning

100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Experience in Python coding and high school-level math is required. Prior machine learning or deep learning knowledge is helpful but not required.

Aprox. 8 horas para completar

Sugerido: 4 weeks, 4-5 hours/week...

Inglês

Legendas: Inglês, Espanhol, Russo

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
6 horas para concluir

A New Programming Paradigm

4 vídeos (Total 16 mín.), 5 leituras, 3 testes
4 videos
Working through ‘Hello World’ in TensorFlow and Python3min
5 leituras
Before you begin: TensorFlow 2.0 and this course10min
From rules to data10min
Try it for yourself10min
Introduction to Google Colaboratory10min
Week 1 Resources10min
1 exercício prático
Week 1 Quiz
Semana
2
7 horas para concluir

Introduction to Computer Vision

7 vídeos (Total 15 mín.), 6 leituras, 3 testes
7 videos
Coding a Computer Vision Neural Network2min
Walk through a Notebook for computer vision3min
Using Callbacks to control training1min
Walk through a notebook with Callbacks1min
6 leituras
Exploring how to use data10min
The structure of Fashion MNIST data10min
See how it's done10min
Get hands-on with computer vision1h
See how to implement Callbacks10min
Week 2 Resources10min
1 exercício prático
Week 2 Quiz
Semana
3
8 horas para concluir

Enhancing Vision with Convolutional Neural Networks

6 vídeos (Total 19 mín.), 6 leituras, 3 testes
6 videos
Implementing pooling layers4min
Improving the Fashion classifier with convolutions4min
Walking through convolutions3min
6 leituras
Coding convolutions and pooling layers10min
Learn more about convolutions10min
Getting hands-on, your first ConvNet10min
Try it for yourself1h
Experiment with filters and pools1h
Week 3 Resources10min
1 exercício prático
Week 3 Quiz
Semana
4
9 horas para concluir

Using Real-world Images

9 vídeos (Total 27 mín.), 10 leituras, 3 testes
9 videos
Training the ConvNet with fit_generator2min
Walking through developing a ConvNet2min
Walking through training the ConvNet with fit_generator3min
Adding automatic validation to test accuracy4min
Exploring the impact of compressing images3min
A conversation with Andrew1min
10 leituras
Explore an impactful, real-world solution10min
Designing the neural network10min
Train the ConvNet with ImageGenerator10min
Exploring the solution10min
Training the neural network10min
Experiment with the horse or human classifier1h
Get hands-on and use validation30min
Get Hands-on with compacted images30min
Week 4 Resources10min
Wrap up10min
1 exercício prático
Week 4 Quiz
4.7
603 avaliaçõesChevron Right

44%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

42%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

12%

recebi um aumento ou promoção

Principais avaliações do Introduction to TensorFlow for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning

por ASMar 9th 2019

Good intro course, but google colab assignments need to be improved. And submitting a jupyter notebook was much more easier, why would I want to login to my google account to be a part of this course?

por RDAug 14th 2019

Great course to get started with building Convolutional Neural Networks in Keras for building Image Classifiers. This is probably the best way to get beginners into Deep Learning for Computer Vision.

Instrutores

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Laurence Moroney

AI Advocate
Google Brain

Sobre deeplearning.ai

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

Sobre Programa de cursos integrados TensorFlow in Practice

Discover the tools software developers use to build scalable AI-powered algorithms in TensorFlow, a popular open-source machine learning framework. In this four-course Specialization, you’ll explore exciting opportunities for AI applications. Begin by developing an understanding of how to build and train neural networks. Improve a network’s performance using convolutions as you train it to identify real-world images. You’ll teach machines to understand, analyze, and respond to human speech with natural language processing systems. Learn to process text, represent sentences as vectors, and input data to a neural network. You’ll even train an AI to create original poetry! AI is already transforming industries across the world. After finishing this Specialization, you’ll be able to apply your new TensorFlow skills to a wide range of problems and projects. Courses 1-3 are available now, with Course 4 launching in July....
TensorFlow in Practice

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.