In dieser Abschlussprüfung werden die Teilnehmer ihr Wissen und ihre Erfahrung im Bereich Deep Learning auf eine reale Herausforderung anwenden. Sie werden eine Bibliothek ihrer Wahl verwenden, um ein Deep-Learning-Modell zu entwickeln und zu testen. Sie werden Daten für ein reales Problem laden und vorverarbeiten, das Modell erstellen und es validieren. Die Lernenden werden dann einen Projektbericht vorlegen, um die Gültigkeit ihres Modells und ihre Kenntnisse auf dem Gebiet des Deep Learning zu demonstrieren.
AI Capstone Projekt mit Deep Learning
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AI Capstone Projekt mit Deep Learning
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Dozenten: Alex Aklson
27.228 bereits angemeldet
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.5
(586 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
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
Zertifikat zur Vorlage
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7 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
Dieser Kurs ist als Teil verfügbar
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- 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
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
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Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
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
von
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5
Geprüft am 5. März 2023
SS
5
Geprüft am 17. Nov. 2020
SM
5
Geprüft am 23. Juli 2020
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