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Advanced Computer Vision with TensorFlow
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Advanced Computer Vision with TensorFlow

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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.8

(502 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
Ca. 19 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
92%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
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Ca. 19 Stunden
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Salience
  • Kategorie: Image Segmentation
  • Kategorie: Model Interpretability
  • Kategorie: Class Activation Maps
  • Kategorie: TensorFlow Object Detection API

Wichtige Details

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Bewertungen

4 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung TensorFlow: Advanced Techniques
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 4 Module

Get a conceptual overview of image classification, object localization, object detection, and image segmentation. Also be able to describe multi-label classification, and distinguish between semantic segmentation and instance segmentation. In the rest of this course, you will apply TensorFlow to build object detection and image segmentation models.

Das ist alles enthalten

10 Videos3 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe3 Unbewertete Labore

This week, you’ll get an overview of some popular object detection models, such as regional-CNN and ResNet-50. You’ll use object detection models that you’ll retrieve from TensorFlow Hub, download your own models and configure them for training, and also build your own models for object detection. By using transfer learning, you will train a model to detect and localize rubber duckies using just five training examples. You’ll also get to manually label your own rubber ducky images!

Das ist alles enthalten

12 Videos8 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe2 Unbewertete Labore

This week is all about image segmentation using variations of the fully convolutional neural network. With these networks, you can assign class labels to each pixel, and perform much more detailed identification of objects compared to bounding boxes. You’ll build the fully convolutional neural network, U-Net, and Mask R-CNN this week to identify and detect numbers, pets, and even zombies!

Das ist alles enthalten

11 Videos4 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe3 Unbewertete Labore

This week, you’ll learn about the importance of model interpretability, which is the understanding of how your model arrives at its decisions. You’ll also implement class activation maps, saliency maps, and gradient-weighted class activation maps to identify which parts of an image are being used by your model to make its predictions. You’ll also see an example of how visualizing a model’s intermediate layer activations can help to improve the design of a famous network, AlexNet.

Das ist alles enthalten

6 Videos6 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe4 Unbewertete Labore

Dozent

Lehrkraftbewertungen
4.8 (126 Bewertungen)
Laurence Moroney
DeepLearning.AI
19 Kurse526.601 Lernende

von

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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4.8

502 Bewertungen

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    82,07 %

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  • 2 stars

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  • 1 star

    0,79 %

NS
5

Geprüft am 27. Feb. 2021

MS
5

Geprüft am 2. Jan. 2021

TM
5

Geprüft am 27. Dez. 2020

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Häufig gestellte Fragen