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Learn the fundamentals of Convolutional Neural Networks
Learn how to build deep learning image classification models
Learn how to create a convolutional neural network from scratch with Tensorflow
This guided project course is part of the "Tensorflow for Convolutional Neural Networks" series, and this series presents material that builds on the second course of DeepLearning.AI TensorFlow Developer Professional Certificate, which will help learners reinforce their skills and build more projects with Tensorflow. In this 2-hour long project-based course, you will learn the fundamentals of CNNs, structure, components, and how they work, and you will learn practically how to solve an image classification deep learning task in the real world and create, train, and test a neural network with Tensorflow using real-world images, and you will get a bonus deep learning exercise implemented with Tensorflow. By the end of this project, you will have learned the fundamentals of convolutional neural networks and created a deep learning model with TensorFlow on a real-world dataset. This class is for learners who want to learn how to work with convolutional neural networks and use Python for building convolutional neural networks with TensorFlow, and for learners who are currently taking a basic deep learning course or have already finished a deep learning course and are searching for a practical deep learning project with TensorFlow. Also, this project provides learners with further knowledge about creating and training convolutional neural networks and improves their skills in Tensorflow which helps them in fulfilling their career goals by adding this project to their portfolios.
Deep Learning
Artificial Neural Network
Convolutional Neural Network
Python Programming
Tensorflow
Em um vídeo reproduzido em uma tela dividida com a área de trabalho, seu instrutor o orientará sobre esses passos:
Introduction and overview of the project
Understand the Structure of Neural Networks
Components of Convolutional Neural Networks
Import the Dataset and Preprocess the Data
Create and Train the Model
Test the Model and Make Predictions
Sua área de trabalho é um espaço em nuvem, acessado diretamente do navegador, sem necessidade de nenhum download
Em um vídeo de tela dividida, seu instrutor te orientará passo a passo
Ao comprar projetos guiados, você recebe tudo o que precisa para completá-los, inclusive acesso a um espaço de trabalho de área de trabalho na nuvem por meio do seu navegador web, que contém o software e os arquivos necessários para iniciar, além de um vídeo de instruções passo a passo de um especialista no assunto.
Como seu espaço de trabalho tem uma área de trabalho na nuvem dimensionada para notebooks e computadores desktop, os projetos guiados não estão disponíveis para dispositivos móveis.
Os instrutores do projeto guiado são especialistas no assunto, têm experiência com a habilidade, a ferramenta ou o domínio do projeto e amam compartilhar seus conhecimentos para ajudar milhões de aprendizes do mundo todo.
Você pode baixar e manter todos os arquivos que foram criados para seu projeto guiado. Para fazer isso, você pode usar o recurso "Navegador de arquivos" enquanto acessa a área de trabalho na nuvem.
Reembolsos não estão disponíveis para projetos guiados. Consulte nossa política de reembolso completa.
Não há auxílio financeiro disponível para projetos guiados.
A participação como ouvinte não está disponível para projetos guiados.
Na parte superior da página, você pode clicar no nível de experiência deste projeto guiado para visualizar os pré-requisitos de conhecimento. Em cada nível dos projetos guiados, seu instrutor o guiará passo a passo.
Sim, tudo o que você precisa para completar o projeto guiado estará disponível em uma área de trabalho na nuvem disponível no seu navegador.
Você aprenderá na prática ao completar tarefas em um ambiente com tela dividida, diretamente em seu navegador. No lado esquerdo da tela, você completa a tarefa no seu espaço de trabalho. No lado direito, você assiste a um instrutor que o guiará pelo projeto, passo a passo.
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.
