DeepLearning.AI
Faltungsneuronale Netze in TensorFlow
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Faltungsneuronale Netze in TensorFlow

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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.7

(8,150 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
Ca. 16 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
96%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
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Empfohlene Erfahrung

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Ca. 16 Stunden
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Was Sie lernen werden

  • Umgang mit realen Bilddaten

  • Plotverlust und Genauigkeit

  • Erforschen Sie Strategien zur Vermeidung von Overfitting, einschließlich Augmentation und Dropout

  • Lernen Sie Transfer Learning und wie gelernte Merkmale aus Modellen extrahiert werden können

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Tensorflow
  • Kategorie: Faltungsneuronales Netzwerk
  • Kategorie: Lernen übertragen
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Aussteiger
  • Kategorie: Datenerweiterung

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 Ihr Fachwissen im Bereich Maschinelles Lernen

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung DeepLearning.AI TensorFlow Entwickler (berufsbezogenes Zertifikat)
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für dieses berufsbezogene Zertifikat 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 von DeepLearning.AI zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 4 Module

Im ersten Kurs dieser Spezialisierung haben Sie eine Einführung in TensorFlow erhalten und erfahren, wie Sie mit den High-Level-APIs grundlegende Bildklassifizierungen durchführen können, und Sie haben ein wenig über Convolutional Neural Networks (ConvNets) gelernt. In diesem Kurs werden Sie tiefer in die Verwendung von ConvNets mit realen Daten einsteigen und Techniken kennenlernen, die Sie verwenden können, um Ihre ConvNet-Leistung zu verbessern, insbesondere bei der Bildklassifikation! In Woche 1 werden Sie sich zunächst mit einem viel größeren Datensatz beschäftigen, als Sie ihn bisher verwendet haben: Der Cats and Dogs-Datensatz, der eine Kaggle-Challenge in der Bildklassifikation war!

Das ist alles enthalten

8 Videos8 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor

Sie haben den Begriff "Overfitting" schon oft gehört. Overfitting ist einfach das Konzept der Überspezialisierung beim Training - nämlich, dass Ihr Modell sehr gut darin ist, das zu klassifizieren, wofür es trainiert wurde, aber nicht so gut darin, Dinge zu klassifizieren, die es noch nicht gesehen hat. Um Ihr Modell besser verallgemeinern zu können, benötigen Sie natürlich eine größere Anzahl von Stichproben, auf die Sie es trainieren können. Das ist nicht immer möglich, aber eine nette mögliche Abkürzung ist die Bildvergrößerung, bei der Sie die Trainingsmenge optimieren, um die Vielfalt der abgedeckten Themen zu erhöhen. Diese Woche werden Sie alles darüber erfahren!

Das ist alles enthalten

7 Videos4 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe2 Unbewertete Labore

Modelle für sich selbst zu erstellen, ist großartig und kann sehr leistungsfähig sein. Aber wie Sie gesehen haben, können Sie durch die Daten, die Sie zur Verfügung haben, eingeschränkt sein. Nicht jeder hat Zugang zu großen Datensätzen oder die nötige Rechenleistung, um sie effektiv zu trainieren. Transfer Learning kann hier Abhilfe schaffen. Dabei werden Modelle, die auf großen Datensätzen trainiert wurden, von Leuten trainiert, die sie entweder direkt verwenden können oder die die von ihnen gelernten Merkmale auf Ihr Szenario anwenden können. Das ist das Transfer-Lernen, mit dem Sie sich diese Woche beschäftigen werden!

Das ist alles enthalten

7 Videos4 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor

Sie haben einen weiten Weg zurückgelegt, Glückwunsch! Bevor wir von ConvNets zum nächsten Modul übergehen, müssen Sie noch eine Sache tun, und zwar über die binäre Klassifizierung hinausgehen. Bei allen Beispielen, die Sie bisher bearbeitet haben, ging es um die Klassifizierung der einen oder anderen Sache - Pferd oder Mensch, Katze oder Hund. Wenn Sie über die binäre Klassifizierung hinausgehen und zur kategorialen Klassifizierung übergehen, müssen Sie einige Überlegungen zur Kodierung anstellen. Diese werden Sie sich diese Woche ansehen!

Das ist alles enthalten

6 Videos7 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor

Dozent

Lehrkraftbewertungen
4.8 (1,097 Bewertungen)
Laurence Moroney
DeepLearning.AI
19 Kurse526.601 Lernende

von

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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.“
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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

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8.150 Bewertungen

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4

Geprüft am 1. Okt. 2019

VN
5

Geprüft am 31. Juli 2020

TM
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Geprüft am 5. Okt. 2020

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Häufig gestellte Fragen