Starting with zero deep learning knowledge, this foundational course will guide you to effectively train cutting-edge models for image classification purposes. From analyzing medical images to recognizing traffic signs, classification is important for many applications. Classification models also serve as the backbone for more complicated object detection models. Through hands-on projects, you will train and evaluate models to classify street signs and identify the letters of American Sign Language. By completing this course, you will develop a strong foundation in deep learning for image analysis and will be equipped with the skills to tackle real-world computer vision challenges.
Introduction to Deep Learning for Computer Vision
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Introduction to Deep Learning for Computer Vision
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Dozenten: Mehdi Alemi
2.060 bereits angemeldet
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 9 Stunden
3 Wochen bei 3 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Develop a strong foundation in deep learning for image analysis
Retrain common models like GoogLeNet and ResNet for specific applications
Investigate model behavior to identify errors, determine potential fixes, and improve model performance
Complete a real-world project to practice the entire deep learning workflow
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Artificial Intelligence (AI)
- Kategorie: Computer Vision
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Matlab
- Kategorie: image classification
Wichtige Details
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Bewertungen
9 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Learn the key components of convolutional neural networks and train a simple classification model
Das ist alles enthalten
5 Videos7 Lektüren2 Aufgaben1 Diskussionsthema
Retraining networks with new data is the most common way to apply deep learning in industry. In this module, you'll retrain common networks, set appropriate values for training options, and compare results from different models.
Das ist alles enthalten
4 Videos6 Lektüren3 Aufgaben
Explaining how models make predictions is increasingly important. In this module, you'll use confidence scores and visualizations to determine what regions of an image the model is using to make predictions. You'll also identify common errors and adjust training options to improve performance.
Das ist alles enthalten
2 Videos2 Lektüren1 Aufgabe
Apply your new skills to a final project.
Das ist alles enthalten
2 Videos2 Lektüren3 Aufgaben1 Plug-in
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.
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Chaitanya A.
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Häufig gestellte Fragen
Yes. A free license is available to learners enrolled in the course. You must have a computer capable of running MATLAB. You can view the system requirements here.
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Certificate, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.