Dans le quatrième cours de la Specialization Deep Learning, vous comprendrez comment la vision par ordinateur a évolué et vous vous familiariserez avec ses applications passionnantes telles que la conduite autonome, la reconnaissance faciale, la lecture d'images radiologiques, et plus encore. À la fin, vous serez en mesure de construire un réseau neuronal convolutif, y compris des variations récentes telles que les réseaux résiduels ; appliquer les réseaux convolutifs à des tâches de détection et de reconnaissance visuelles ; et utiliser le transfert de style neuronal pour générer de l'art et appliquer ces algorithmes à une variété d'images, de vidéos et d'autres données en 2D ou en 3D.
Réseaux neuronaux convolutifs
Réseaux neuronaux convolutifs
Ce cours fait partie de Spécialisation Deep learning
Instructeurs : Andrew Ng
Enseignant de premier plan
525 868 déjà inscrits
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4.9
(42,341 avis)
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
Planning flexible
Env. 35 heures
Apprenez à votre propre rythme
95%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Système de reconnaissance faciale
- Catégorie : Tensorflow
- Catégorie : Réseau neuronal convolutif
- Catégorie : Deep learning
- Catégorie : Détection et segmentation d'objets
Détails à connaître
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Évaluations
4 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 4 modules dans ce cours
Implémentez les couches fondamentales des CNN (pooling, convolutions) et empilez-les correctement dans un réseau profond pour résoudre les problèmes de classification d'images multi-classes.
Inclus
12 vidéos6 lectures1 devoir2 devoirs de programmation
Découvrez des astuces et des méthodes pratiques et puissantes utilisées dans les CNN profonds, directement à partir des documents de recherche, puis appliquez l'apprentissage par transfert à votre propre CNN profond.
Inclus
14 vidéos3 lectures1 devoir2 devoirs de programmation
Appliquez vos nouvelles connaissances des CNN à l'un des domaines les plus chauds (et les plus difficiles !) de la vision par ordinateur : la détection d'objets.
Inclus
14 vidéos4 lectures1 devoir2 devoirs de programmation
Découvrez comment les CNN peuvent être appliqués à de nombreux domaines, notamment la génération d'œuvres d'art et la reconnaissance de visages, puis mettez en œuvre votre propre algorithme pour générer des œuvres d'art et reconnaître des visages !
Inclus
11 vidéos6 lectures1 devoir2 devoirs de programmation
Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
4.9 (3,186 évaluations)Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Apprentissage automatique
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
4.9
42 341 avis
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SH
4
Révisé le 5 août 2019
Great content in lectures! Automatic graders for programming assignments can be tricky, and set to old versions of tf sometimes, but answers to these issues are readily found in the discussion forums.
FH
5
Révisé le 11 janv. 2019
Amazing! Feels like AI is getting tamed in my hands. Course lectures , assignments are excellent. To those who are not well versed with python - numpy and tensorflow , it would be better to brush up.
RK
5
Révisé le 1 sept. 2019
This is very intensive and wonderful course on CNN. No other course in the MOOC world can be compared to this course's capability of simplifying complex concepts and visualizing them to get intuition.
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