IBM
AI Capstone Projekt mit Deep Learning
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AI Capstone Projekt mit Deep Learning

Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.

Alex Aklson
Joseph Santarcangelo

Dozenten: Alex Aklson

27.721 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.5

(594 Bewertungen)

Stufe Fortgeschritten
Für Personen mit Branchenerfahrung konzipiert
Es dauert 16 Stunden
3 Wochen bei 5 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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4.5

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Stufe Fortgeschritten
Für Personen mit Branchenerfahrung konzipiert
Es dauert 16 Stunden
3 Wochen bei 5 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden

  • Erstellen Sie ein Deep Learning-Modell, um ein echtes Problem zu lösen.

  • Führen Sie den Prozess der Erstellung einer Deep Learning-Pipeline durch.

  • Wenden Sie Ihr Wissen über Deep Learning an, um Modelle anhand echter Daten zu verbessern.

  • Demonstrieren Sie die Fähigkeit, die Ergebnisse von Deep Learning-Projekten zu präsentieren und zu kommunizieren.

Wichtige Details

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7 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist als Teil verfügbar
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, müssen Sie auch ein bestimmtes Programm auswählen.
  • 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 von IBM zur Vorlage
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Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

Fügen Sie diese Qualifikation zur Ihrem LinkedIn-Profil oder Ihrem Lebenslauf hinzu.

Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.

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In diesem Kurs gibt es 4 Module

In diesem Modul erhalten Sie eine Einführung in das Problem, das wir im Laufe des Kurses zu lösen versuchen werden. Sie werden auch lernen, wie Sie den Bilddatensatz laden, Bilder bearbeiten und visualisieren können.

Das ist alles enthalten

4 Videos3 Aufgaben2 App-Elemente

In diesem Modul lernen Sie vor allem, wie Sie Bilddaten verarbeiten und sie für die Erstellung eines Klassifizierers mit vortrainierten Modellen vorbereiten.

Das ist alles enthalten

1 Video2 Aufgaben2 App-Elemente

In diesem Modul werden Sie im PyTorch-Teil lernen, wie man einen linearen Klassifikator erstellt. Im Keras-Teil lernen Sie, wie Sie einen Bildklassifikator unter Verwendung des vortrainierten ResNet50-Modells erstellen.

Das ist alles enthalten

1 Video2 Aufgaben2 App-Elemente

In diesem Modul werden Sie im PyTorch-Teil ein Peer-Review-Assessment durchführen, bei dem Sie aufgefordert werden, einen Bildklassifikator unter Verwendung des vortrainierten ResNet18-Modells zu erstellen. Im Keras-Teil werden Sie gebeten, einen Bildklassifikator mit dem vortrainierten VGG16-Modell zu erstellen und dessen Leistung mit dem Modell zu vergleichen, das wir im vorherigen Modul mit dem vortrainierten ResNet50-Modell erstellt haben.

Das ist alles enthalten

1 Video2 peer reviews1 App-Element

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
4.5 (96 Bewertungen)
Alex Aklson
IBM
22 Kurse1.168.683 Lernende

von

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

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Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
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„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
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„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

4.5

594 Bewertungen

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Zeigt 3 von 594 an

SS
5

Geprüft am 17. Nov. 2020

SM
5

Geprüft am 23. Juli 2020

MM
5

Geprüft am 24. Sep. 2023

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Häufig gestellte Fragen