DeepLearning.AI
Benutzerdefinierte Modelle, Schichten und Verlustfunktionen mit TensorFlow
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Benutzerdefinierte Modelle, Schichten und Verlustfunktionen mit TensorFlow

39.855 bereits angemeldet

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.9

(1,055 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
Ca. 31 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
96%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Funktionale API
  • Kategorie: Benutzerdefinierte und exotische Modelle mit funktionaler API
  • Kategorie: Benutzerdefinierte Verlustfunktionen
  • Kategorie: Benutzerdefinierte Ebenen

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: Fortgeschrittene Techniken
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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Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.

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In diesem Kurs gibt es 5 Module

Vergleichen Sie, wie sich die funktionale API von der sequenziellen API unterscheidet, und sehen Sie, wie die funktionale API Ihnen zusätzliche Flexibilität beim Entwurf von Modellen bietet. Üben Sie die Verwendung der funktionalen API und bauen Sie ein siamesisches Netzwerk auf!

Das ist alles enthalten

11 Videos7 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 App-Element3 Unbewertete Labore

Verlustfunktionen helfen dabei, zu messen, wie gut ein Modell funktioniert, und werden verwendet, damit ein neuronales Netzwerk aus den Trainingsdaten lernen kann. Erfahren Sie, wie Sie benutzerdefinierte Verlustfunktionen erstellen können, einschließlich der kontrastiven Verlustfunktion, die in einem Siamesischen Netzwerk verwendet wird.

Das ist alles enthalten

9 Videos3 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe3 Unbewertete Labore

Benutzerdefinierte Ebenen geben Ihnen die Flexibilität, Modelle zu implementieren, die nicht standardmäßige Ebenen verwenden. Üben Sie, auf der Grundlage vorhandener Standardebenen benutzerdefinierte Ebenen für Ihre Modelle zu erstellen.

Das ist alles enthalten

10 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 Programmieraufgabe3 Unbewertete Labore

Sie können auf bestehenden Modellen aufbauen, um eigene Funktionen hinzuzufügen. Erweitern Sie diese Woche die TensorFlow-Modellklasse, um ein ResNet-Modell zu erstellen!

Das ist alles enthalten

7 Videos3 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe2 Unbewertete Labore

Mit benutzerdefinierten Callbacks können Sie die Ausgabe Ihres Modells oder sein Verhalten während des Trainings anpassen. Diese Woche implementieren Sie einen benutzerdefinierten Callback, der das Training stoppt, sobald der Callback eine Überanpassung feststellt.

Das ist alles enthalten

3 Videos4 Lektüren2 Unbewertete Labore

Dozent

Lehrkraftbewertungen
4.9 (330 Bewertungen)
Laurence Moroney
DeepLearning.AI
19 Kurse526.601 Lernende

von

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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.“
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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1.055 Bewertungen

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SN
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Geprüft am 31. März 2021

RA
5

Geprüft am 6. Jan. 2021

JR
5

Geprüft am 25. Dez. 2020

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Häufig gestellte Fragen